不同时间尺度下冻融灌区地下水埋深CAR模型优选

Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery(2020)

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摘要
为提高冻融灌区地下水埋深的预测精度,探索不同时间尺度数据源对地下水埋深预测的影响,以河套灌区永济灌域为研究区域,针对地下水埋深在时间序列上表现的滞后性和非线性,建立了不同时间尺度(月、季、年)CAR模型,并进行了不同输入变量CAR模型的差异性分析.结果 表明:季尺度数据源CAR模型拟合效果明显优于月尺度数据源CAR模型和年尺度数据源CAR模型,拟合效果较好的季尺度数据源CAR模型的决定系数(R2)、Nash-Sutcliffe系数(Ens)和均方根误差(RMSE)分别为0.936、0.934和0.046 m,较拟合效果较差的月尺度数据源CAR模型各项指标分别提高了11.30%、11.86%和降低了32.35%.仅考虑冻融期气温的CAR模型明显优于考虑气温的CAR模型和不考虑气温的CAR模型.冻融灌区最优地下水预测模型为季尺度数据源且仅考虑冻融期气温的CAR模型,其R2为0.941,Ens为0.940,RMSE为0.044 m,模拟精度较高.
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