基于协整理论的淮河流域上游洪水预报实时校正方法

为了提高淮河流域上游的洪水预报精度,引入计量经济学中的协整理论与误差修正模型用于洪水预报实时校正;同时为了解决自回归算法无法针对非平稳序列建模以及序贯相关性问题,构建了基于误差修正概念的自回归误差修正模型。以淮河鲁台子站以上流域为研究区域,基于分布式垂向混合产流模型模拟结果,分别构建一阶至三阶自回归模型、误差修正模型和基于误差修正的自回归模型对模拟结果进行校正,采用修正效果评价系数、确定性系数、洪峰相对误差、径流深相对误差和峰现时差5个评价指标,分析对比各校正模型对流域2003—2014年10场洪水的校正效果。结果表明:3种实时校正方法均对淮河流域上游洪水有一定的校正效果,其中,自回归模型校正效果最差,排除误差序列非平稳的两次洪水后,其平均修正效果评价系数为0.20;误差修正模型能够有效校正预报洪水,其平均修正效果评价系数为0.76;基于误差修正的自回归模型校正效果较好,与传统自回归模型相比,对洪峰流量的校正效果显著提高,其平均修正效果评价系数达到0.98,可用于淮河流域上游洪水预报的实时校正。