WASMOD水文模拟残差统计特征检验

李占玲,徐宗学,周 训

(1.中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;2.北京师范大学水科学研究院,北京 100875)

WASMOD水文模拟残差统计特征检验

李占玲1,徐宗学2,周 训1

(1.中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;2.北京师范大学水科学研究院,北京 100875)

针对采用普通最小二乘法对水文模型进行参数估计时,模型残差需满足一定的内在统计假定的要求,分别选用Levene检验、Kolmogorov-Smirnov检验和残差自相关系数图等方法对水量平衡模型WASMOD的模型残差的同方差性、正态性以及相互独立性等统计假定进行了检验。结果表明:当对原始数据未经变换而直接采用普通最小二乘法进行参数估计时,得到的模型残差满足相互独立假定,但并不满足同方差性和正态性假定;对原始流量数据进行开根号变换,可以很好地解决模型残差的异方差性和非正态性问题。在模型残差统计假定得以满足的条件下,在月时间尺度上WASMOD模型可以为莺落峡流域的流量模拟与预报提供良好的工具。

WASMOD;参数估计;普通最小二乘法;模型残差;水量平衡模型;莺落峡

由于对时间和空间尺度的依赖,无论是何种类型的水文模型都有部分参数无法通过试验直接确定,而必须借助参数估计方法来确定[1-2]。在进行水文模型参数估计时,其中一种假定是假设最优参数存在且唯一[2],此时模型参数估计问题就转化成一个最优化问题,通常采用优化方法求解,而优化方法大多都包含一些统计假定在内[3-4]。普通最小二乘法(ordinary least square,OLS)是常用的一种水文模型参数估计方法,采用该方法进行参数估计时,需假定模型残差序列相互独立且服从均值为零、方差稳定的正态分布[4]。……