第九届青年地学论坛

中长期径流概率预测是水资源预测调度的重要依据。传统的中长期径流预测方法假定残差方差随预见期呈平稳性递增关系，概率预测不确定性高，预测方案参考价值低。本研究采用耦合VAR模型确定性预测和GARCH模型和Copula函数的方法进行中长期径流概率预测。以向量自回归（VAR）模型预测多站点径流的均值过程，对VAR模型残差的条件方差构建EGARCH模型描述波动异方差效应。在此基础上，选用Copula函数识别方差多维随机变量的高阶时空相关性，提高复杂系统预测残差模拟的拟合优度。将该方法应用于中国溪洛渡和三峡水库的区间径流概率预测。结果表明：1）多站点系统中长期径流确定性成分间存在明显的时空相关关系，预测残差非平稳且波动聚集；2）EGARCH模型可以精确捕捉预测残差序列丰枯波动差异的非对称变化规律，细致刻画波动异方差效应；3）Copula函数可以识别并描述预测残差的方差间存在的高阶时空相关性，降低概率预测方案不确定性，丰富预测信息量，支撑水资源调配。

中长期径流,概率预测,向量自回归模型,GARCH模型,Copula函数