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作者：何中政;李祥吉;王永强;路佳豪;
单位：南昌大学工程建设学院;南昌大学鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室;长江水利委员会长江科学院;
摘要：提升水文预测技术水平一直是水文水资源研究领域的重点和难点，而在水文预测中，往往短临时段的水文预测效果高于中长期。对此，提出了大时间尺度的序列自回归特性弱于小时间尺度的猜想，以及基于自相关性系数的多尺度效应分析及其改进水文时间序列预测方法。并选定长江流域8个典型水文站点为研究对象，以3 h、6 h、日、周、月为预测时间步长开展实例分析。相关试验结果表明，不同站点的ACF(p)平均绝对值从大到小为3 h、6 h、日、周、月；各个站点不同时间尺度下改进预测方法结果相比传统预测方法，均方根误差平均降低20.76%,平均绝对误差降低20.70%,确定性系数平均提高6.65%,合格率平均提高9.77%,最大误差平均降低18.16%。验证了所提出的猜想及其改进预测方法，可为水文预测研究提供新的思路。
关键词：水文预测;;自相关性;;自回归模型;;多尺度效应
基金资助：国家重点研发计划(2023YFC3209400);; 国家自然科学基金项目(52209024,42271044);; 江西省自然科学基金项目(20243BCE51170)
