DARMA模型在中國日降水量隨機模擬中的適用性研究

曾文穎，宋松柏，康 艷，馬 瑞，高 軒

(1.西北農林科技大學 水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100；2.西北農林科技大學 旱區農業水土工程教育部重點實驗室，陜西 楊凌 712100)

1 研究背景

降水作為水循環過程的主要驅動因素，受地理位置、大氣環流、天氣系統條件等因素的綜合影響，呈現出復雜多變的特點。掌握降水事件的發生和降水量的分布規律，提高降水量模擬和預報精度，可為應對氣候變化提供依據。我國降水資料觀測長度較短，部分地區存在缺測等問題，導致無法為水和能量循環及氣候變化等研究提供完備的數據支撐。因此，采用隨機生成的方法，模擬樣本降水數據的統計特征，生成的降水數據可以作為確定性水系統模型的輸入，允許自然可變性和不確定性的傳播，常用于水資源規劃、水庫管理、確定水力結構尺寸，以及估計干旱和洪水等極端水文事件，對于水資源管理具有重要的科學意義。

隨機過程最早由Todorovic提出，隨后被Yevjevich用于模擬短期降水，常用的參數模型包括自回歸滑動平均模型(ARMA)及其改進模型，該模型假設序列正態分布，對于年降水和徑流序列有較好模擬效果。對于非平穩的月序列，通過適當變換消除平均值和標準偏差中的周期性，使其近似正態分布后，也可以采用ARMA模型模擬。但ARMA模型自相關性隨著滯后時間增加而顯著降低，既不能保證觀測序列持續性的再現，又不能保證不同月份序列之間的相關性結構。ARMA模型的正態性假設，使其不適用于模擬包括較長零值的日降水時間序列。……