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基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

张展羽 梁振华 冯宝平 黄继文 吴东

张展羽, 梁振华, 冯宝平, 黄继文, 吴东. 基于主成分-时间序列模型的地下水位预测[J]. 水科学进展, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
引用本文: 张展羽, 梁振华, 冯宝平, 黄继文, 吴东. 基于主成分-时间序列模型的地下水位预测[J]. 水科学进展, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
ZHANG Zhanyu, LIANG Zhenhua, FENG Baoping, HUANG Jiwen, WU Dong. Groundwater level forecast based on principal component analysis and multivariate time series model[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
Citation: ZHANG Zhanyu, LIANG Zhenhua, FENG Baoping, HUANG Jiwen, WU Dong. Groundwater level forecast based on principal component analysis and multivariate time series model[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012

基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51179050);山东省水生态文明试点科技支撑计划(ZC201450519)
详细信息
    作者简介:

    张展羽(1957—),男,江苏泰兴人,教授,博士研究生导师,主要从事灌溉排水理论及技术研究。E-mail:zhanyu@hhu.edu.cn

  • 中图分类号: TV211.12

Groundwater level forecast based on principal component analysis and multivariate time series model

Funds: The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China (No.51179050).
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2016-06-29
  • 刊出日期:  2017-05-25

基于主成分-时间序列模型的地下水位预测

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(51179050);山东省水生态文明试点科技支撑计划(ZC201450519)
    作者简介:

    张展羽(1957—),男,江苏泰兴人,教授,博士研究生导师,主要从事灌溉排水理论及技术研究。E-mail:zhanyu@hhu.edu.cn

  • 中图分类号: TV211.12

摘要: 地下水位预测是区域水资源管理的重要依据。针对地下水位在时间序列上表现出高度的随机性和滞后性,建立了基于主成分分析与多变量时间序列CAR(Controlled Auto-Regressive)模型耦合的地下水位预报模型,将该模型应用于济南市陡沟灌区地下水位预测,结果显示,模型模拟值与实测值的决定系数R2和Nash-Suttcliffe系数Ens均达到0.90以上;以2011年为基准年,当降水量减少10%~20%,蒸发量和生活用水量增加10%~20%,调入27.39万~137.0万m3地表水用于农业灌溉时,到2030年灌区地下水位将维持在30.99~31.29 m,较基准年上升0.12~0.42 m。在区域水资源紧缺的背景下,适当引入地表水灌溉,减少地下水的开采,灌区地下水位将逐步回升,对于灌区的可持续发展和区域水资源的合理利用具有重要意义。

English Abstract

张展羽, 梁振华, 冯宝平, 黄继文, 吴东. 基于主成分-时间序列模型的地下水位预测[J]. 水科学进展, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
引用本文: 张展羽, 梁振华, 冯宝平, 黄继文, 吴东. 基于主成分-时间序列模型的地下水位预测[J]. 水科学进展, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
ZHANG Zhanyu, LIANG Zhenhua, FENG Baoping, HUANG Jiwen, WU Dong. Groundwater level forecast based on principal component analysis and multivariate time series model[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012
Citation: ZHANG Zhanyu, LIANG Zhenhua, FENG Baoping, HUANG Jiwen, WU Dong. Groundwater level forecast based on principal component analysis and multivariate time series model[J]. Advances in Water Science, 2017, 28(3): 415-420. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2017.03.012

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