水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

作     者：李雅晴 谢平 桑燕芳 陈杰 赵羽西 吴林倩 LI Yaqing;XIE Ping;SANG Yanfang;CHEN Jie;ZHAO Yuxi;WU Linqian

作者机构：武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072 国家领土主权与海洋权益协同创新中心湖北武汉430072 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室北京100101 国家电网公司西南分部四川成都610000 

出 版 物：《水利学报》 (Journal of Hydraulic Engineering)

年 卷 期：2019年第50卷第6期

页      面：721-731页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(91547205,91647110,51579181,51779176) 湖南省重大水利科技项目(湘水科计【2015】13-21) 中国科学院青年创新促进会项目(2017074) 

主　　题：相依变异 相关系数 自回归模型 AIC准则 BIC准则 RIC准则 

摘      要：水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的相依有变异而残差无变异的最小阶数的检验标准。