基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型

张验科，张佳新，邰雨航，纪昌明，马秋梅

（华北电力大学水利与水电工程学院，北京 102206）

1 研究背景

入库径流预报误差是水文预报不确定性的一种表现，目前的研究一般将量化其随机性作为研究重点，多采用参数估计［1-2］、非参数估计［3］、最大熵［4］等方法对其分布形式近似描述，取得了大量研究成果［5-9］。考虑到入库径流预报误差往往包含多种统计特征，若采用单一分布，例如正态分布、tLocation-Scale 分布等对其进行拟合，某些情况下虽然可呈现出较好的拟合效果，但由于各分布函数有时在对称性和尾部特征上的表现存在差异，并不能保证总可以找到一种分布形式刚好能够达到预期的要求；同时，已有的研究成果多集中于单一变量或单一预见时刻的径流预报误差的量化分析［10-11］， 而对于多个变量或多个预见时刻的径流过程预报误差的分析相对较少。对于预报调度工作而言，前期的入库径流预报作业多在某一固定时刻以某一固定间隔对预见期内多个后续时刻的入库流量进行预报［12］，而根据对应时刻的历时实测入库流量序列，即可分析得到相应的径流过程预报误差序列。这一预报误差序列反映了整个调度期的预报不确定性，而仅对单一预见时刻的预报误差进行研究，则忽略了调度期内不同预见时刻预报误差间的关联性。因此，需要在寻求单一预见时刻预报误差分布的基础上，综合考虑分析不同预见时刻预报误差之间的相关性，才能更为全面地揭示入库径流过程预报误差的变化规律。……