时间序列分析法在延吉市地下水动态预测的应用
时间序列模型在降水量预测中的应用研究
时间序列模型在降水量预测中的应用研究随着气候变化的不断加剧，气象预测和气候变化研究变得日益重要。
其中，降水量预测是气象预测的一个关键领域，对于农业、水资源管理、城市规划等具有重要意义。
时间序列模型作为一种重要的预测方法，其在降水量预测中的应用研究备受关注。
本文旨在就时间序列模型在降水量预测中的应用研究进行探讨，从理论基础、模型选择、数据处理、结果分析等方面展开深入讨论。
一、理论基础时间序列模型是一种利用时间上的观测结果进行预测的统计模型。
其基本思想是将时间序列数据看作自回归过程或移动平均过程，利用历史数据来预测未来的趋势。
常用的时间序列模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、差分自回归移动平均模型（ARIMA）等。
这些模型在时间序列分析中得到了广泛应用，尤其在经济、金融等领域取得了良好的效果。
二、模型选择在降水量预测中，选择合适的时间序列模型对于预测结果的准确性至关重要。
一般来说，可以根据观测数据的特点来选择合适的模型。
如果观测数据呈现出明显的趋势和季节性变化，则可以选择ARIMA模型；如果观测数据存在自相关性和移动平均性，则可以选择ARMA模型。
除了以上基本模型外，还可以结合实际情况，采用灰色模型、神经网络模型等进行降水量预测。
在选择模型时，需要进行充分的模型比较和验证，以确保选取的模型能够较好地拟合观测数据，并且具有良好的预测性能。
三、数据处理在进行降水量预测时，需要对观测数据进行充分的处理和分析。
首先需要对观测数据进行平稳性检验，确定是否需要进行差分处理；其次需要对观测数据进行白噪声检验，以验证是否存在自相关性和移动平均性；最后需要对观测数据进行季节性调整，以消除季节性因素的影响。
在数据处理的过程中，需结合实际情况，充分利用专业知识和经验，以确保处理后的数据能够满足时间序列模型的建模要求。
四、结果分析经过以上步骤的处理和分析，得到了时间序列模型的预测结果。
时间序列分析在水质分析中的应用
时间序列分析在水质分析中的应用通过一系列时间点上的观测来获取数据是一项频繁的活动，在商业、气象、农业、生物科学以及生态学等领域中有着广泛的应用。
时间序列分析的目的一般包含两个方面：一是认识产生观测序列的随机机制，也就是建立数据生成模型；二是基于序列的历史数据，可能还要考虑其他的相关序列或因素，预测序列未来的可能取值。
将时间序列分析的方法应用于水质分析可以对水资源进行评价、预报、管理和预测。
时间序列的Box-Jenkins方法可以用来分析长期、等间距的数据序列。
模拟水质的趋势成分，通过建模来分析趋势的存在及大小。
在河流水质评价的过程中，针对某些河流水质评价指标在特定的时间段会出现明显的趋势，带有季节周期，考虑带有季节周期的时间序列模型：⒈求和自回归滑动平均模型ARIMA(p,d,q)：主要用于处理具有单调变化（增长或递减）的数据序列，对于一个非平稳的序列{x t}，如果存在一个正整数d，使序列Z t=∇d x t满足自回归华东平均模型ARMA(p,q)模型，则称{x t}满足阶为(p,d,q)的求和自回归滑动平均模型，记为ARIMA(p,d,q)。
对于一个ARIMA(p,d,q)序列{x t}通过前面的定义，则有α(B)(1−B)d x t=β(B)εt，其中{εt}为白噪声序列，如定义Z t=(1−B)d x t，则{Z t}是一个ARMA(p,q)序列。
在这里，要注意差分阶数d的识别，只要知道d阶差分后数据序列平稳了，就可以应用平稳时间序列ARMA(p,q)模型的处理方法进行建模和数据分析。
⒉乘法季节ARMA模型：一个带有季节周期S而且没有趋势的数据，从任意时刻t开始，应该为一个平稳序列，可以对平稳序列{X t，X t+s，X t+2s，…，X t+ks，…}进行建模，及可以用ARM(p,q)模型来拟合，即α(B s)X t=β(B s)e t，其中{e t}在相隔s步上为白噪声序列，在小于s步时是相关的。
水利工程中的动态地下水位预测研究
水利工程中的动态地下水位预测研究随着城市化进程的不断推进，水的供给和管理已成为当今社会面临的重要问题，尤其是在气候变化时代。
水利工程作为重要基础设施之一，对于水的供给和管理具有非常重要的作用。
而动态地下水位预测则是水利工程中的重要研究领域之一。
一、地下水位预测的意义地下水位预测是指预测未来一段时间内地下水位的变化情况。
地下水位的预测对于水利工程中的水资源管理、灾害预警、环境保护等方面具有重要的意义，因此，开展动态地下水位预测研究具有重要的现实意义。
二、动态地下水位预测的方法动态地下水位预测的方法主要包括统计模型和物理模型两类。
统计模型是指利用历史地下水位数据对未来的地下水位进行预测的方法。
其中，常见的统计模型包括时间序列预测、回归预测、神经网络预测等。
物理模型则是根据地下水系统的物理特性建立数学模型，通过模拟地下水系统的运动过程，预测未来地下水位的变化。
其中，常用的物理模型包括有限元模型、有限差分模型、半经验物理模型等。
三、动态地下水位预测研究的应用动态地下水位预测研究的应用主要集中在水资源管理、灾害预警、环境保护等领域。
在水资源管理方面，动态地下水位预测可为水资源评价和规划提供科学依据。
同时，对于水库、河道的调度管理及地下水补给工程的设计也具有重要意义。
在灾害预警方面，动态地下水位预测可为地面塌陷、地质灾害等灾害的预测和防范提供科学依据。
同时，地下水位的预测还可以为水旱灾害的预警和减灾提供技术支持。
在环境保护方面，动态地下水位预测可为地下水资源的保护和污染防治提供技术支持。
同时，地下水位的预测还可以为地下水位下降对生态环境的影响进行评估和控制提供科学依据。
四、动态地下水位预测研究的展望未来，随着我国水资源的不断紧张，动态地下水位预测研究将会得到更加广泛的应用和发展。
同时，基于监测数据与模拟预测相结合的方法将会成为未来动态地下水位预测研究的主流方向。
同时，人工智能、云计算等新技术的应用也将为动态地下水位预测研究提供更加全面和高效的技术支持。
如何进行精确的地下水位测量和分析
如何进行精确的地下水位测量和分析地下水是地球上最重要的淡水资源之一，不仅被广泛用于供水和灌溉，而且对生态系统的稳定和可持续发展也具有重要影响。
为了有效管理和保护地下水资源，精确的地下水位测量和分析变得至关重要。
本文将介绍几种常见的地下水位测量方法和分析工具，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。
地下水位测量是了解地下水动态变化和水文过程的重要手段之一。
传统的地下水位测量方法包括井位法、钻孔法和物理测深仪法。
井位法是通过在水井或观测井中安装水位计获取地下水位数据，常用的水位计有浮子式水位计和压阻式水位计。
钻孔法是通过钻取地下观测井，然后在钻孔中安装水位计，最后通过测量水位仪表获取地下水位数据。
物理测深仪法是通过测量绳子的下降距离来间接推算地下水位。
除传统方法外，现代技术也提供了许多创新的地下水位测量工具。
例如，无线传感网络技术可以通过在不同位置安装无线传感器节点来实时监测地下水位，并将数据传输到中央数据收集系统。
这种技术具有灵活性高、实时性强、数据准确性高等优点，适用于大范围的地下水位监测。
此外，全球定位系统（GPS）和遥感技术也被广泛应用于地下水位监测中，通过卫星定位和遥感图像分析来获取准确的地下水位数据。
地下水位测量只是了解地下水状态的第一步，针对测量数据的分析和处理同样重要。
地下水位数据的分析需要基于地下水动力学原理和水文学方法。
首先，我们可以通过统计学方法来分析地下水位的变化趋势和变异性，比如平均值、方差和相关系数等。
同时，时间序列分析方法也可以用于揭示地下水位的周期性和季节性变化。
此外，地统计学方法和地理信息系统（GIS）技术也可以应用于地下水位数据的空间分析和插值。
除了测量和分析，地下水位数据的模拟和预测也是非常重要的。
基于地下水位数据的模拟和预测可以帮助我们更好地理解地下水系统的水文过程和动力学行为，从而制定合理的水资源管理和保护策略。
常用的地下水位模拟和预测方法包括统计模型、物理模型和数值模型。
地下水位预测模型研究
地下水位预测模型研究地下水资源是重要的自然资源之一，对生态环境和社会经济的发展都有着不可或缺的作用。
地下水位是指地表以下的地下水层的水位高度。
随着城市化的进程和大规模的土地利用变化，地下水位的动态变化更加复杂，因此合理预测地下水位对地下水的管理和水利规划有着至关重要的意义。
地下水位预测是一种通过数学模型预测地下水位高度变化的方法。
预测地下水位不仅需要考虑地质条件和气候变化的影响，还需要考虑土地利用、地下水开采和污染等人为因素的综合作用。
因此，地下水位预测模型的建立需要从多方面考虑。
目前，常用的地下水位预测模型有统计模型、神经网络模型和物理模型等。
其中，统计模型是最经典、最常用的一种模型，它的基本思想是利用历史数据分析出地下水位变化的规律性，然后预测未来的变化趋势。
统计模型中最常用的是时间序列分析方法，它能很好地表达时间序列的趋势和周期性因素，如季节性变化和年际变化等。
神经网络模型则是近年来发展起来比较快的一种模型，它模拟神经元之间的相互作用，通过训练学习历史数据，预测未来的地下水位。
神经网络模型能够处理非线性问题，能够更好地描述地下水位变化的复杂性。
物理模型则是根据地下水位的水平梯度和水分流的基本原理，通过确定参数和边界条件等来模拟地下水流动过程，进而进行地下水位预测。
物理模型对水文地质和土地利用等方面的信息要求较高，而且建模较为复杂，但是具有很高的可靠性和预测精度。
在实际应用中，地下水位预测模型需要结合实际情况和数据进行调整和优化。
例如，对于地下水开采和管理等方面的控制措施和政策，需要根据预测模型的预测结果进行灵活调整，协调地下水的开发和保护，以维护地下水的可持续利用。
此外，地下水位预测模型的建立还需要注重数据质量和数据采集的精细。
地下水位数据是预测模型的基础和核心，数据的准确性和覆盖面直接影响预测结果的可靠性和精度。
因此，需要对野外监测和数据处理等方面严格管理和规范，确保数据的真实性和有效性。
地下水位变动规律分析与预测模型
地下水位变动规律分析与预测模型地下水是地球上重要的水资源之一，它在农业、工业和城市供水等方面发挥着重要作用。
了解地下水位的变动规律和进行准确的预测对于科学合理利用地下水资源具有重要意义。
本文将对地下水位变动规律进行分析，并提出一种预测模型。
首先，我们来分析地下水位的变动规律。
地下水位的变化受到许多因素的影响，包括地质构造、降雨量、蒸发量、地下水的开采量等。
这些因素之间存在着相互作用和制约关系。
例如，地质构造对地下水的运动和分布起着决定性作用，不同地质条件下的地下水位变动规律存在明显差异。
另外，降雨量和蒸发量的变化也会直接影响地下水位的变动。
当降雨量大于蒸发量时，地下水位会上升；相反，当蒸发量大于降雨量时，地下水位会下降。
此外，地下水的开采量也是导致地下水位下降的一个主要因素。
因此，我们需要综合考虑各种因素并建立合理的数学模型来描述地下水位的变动规律。
接下来，我们提出一种地下水位预测模型。
这个模型基于时间序列分析的方法，通过建立地下水位与时间的函数关系来对地下水位进行预测。
我们采用ARIMA模型，即自回归移动平均模型，来建立地下水位的预测模型。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的方法，它将时间序列数据中的自相关关系和移动平均关系相结合，并使用差分法对非平稳序列进行平稳化处理。
通过对历史地下水位数据进行拟合和参数估计，我们可以得到一个具有较好预测能力的地下水位预测模型。
在使用ARIMA模型进行地下水位预测时，我们需要先对原始数据进行预处理。
首先，对原始数据进行平滑处理，以消除噪声对预测模型的影响。
其次，对平滑后的数据进行差分处理，使其成为平稳时间序列。
然后，通过对平稳序列进行定阶分析，确定ARIMA模型的参数。
最后，利用所得模型完成地下水位的预测。
在模型建立后，我们可以通过预测结果来分析地下水位的变动趋势。
根据预测结果，我们可以判断地下水位是上升趋势还是下降趋势，进一步探讨其原因。
同时，我们还可以根据预测结果进行合理的规划和利用地下水资源。
时间序列分析在地下水位预报中的应用
Ｖｏ ． Ｎｏ ４ １５ ． Ａｕ ０ ７ ｇ２ ０
时 间序 列 分 析 在 地 下 水 位 预 报 中 的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ应 用
张 小娟 ， 蒋云钟 ， 长海 ， 秦 沈媛媛
（ 中国水 利水 电科 学研究 院 水资源研究所 ， 北京 １ ０ ４ ） ０ ０ ４
摘要 ： 依据北京市地下水位观测井月平均水位资料 ， 运用逐步 自回归模型 、 指数平 滑模 型 、 季节性模型 ３ 种时 间序列模
型分别建立地下水位动态模拟和预测模型 ， 并对模型 的模 拟和预测精度进行 对 比分析。通过应 用实例分析反映 ， 间 时
序列模型可较全面地反映地下水位动态变化规律 ， 且计算简 单 ， 需资料较少 且易于 获得 ， 以作为一种 简易快速 的 所 可
地 下水位模 拟预测模 型 ， 能为地下水资 源合理开发利用和科学 管理提供 参考依据。
Ｚ ＨＡＮＧ Ｘｉ － ａ ， Ｉ ａ ｊ ｎ ＪＡＮＧ ｎｚ ｏ ｇ ｏｕ Ｙｕ －ｈ ｎ ，ＱＩ ｈ ｎ －ａ， ＨＥ Ｙｕｎｙ ａ Ｎ Ｃ ａ ｇｈ ｌ Ｓ Ｎ ａ —ｕ ｎ
（ ｈｎ ｎｔ ｕｅｏ ｔｒＲ ｓｕ ｃｓ ｎ ｄ ｏ ｏ ｒＲ ｓａ ｃ Ｂ ｉｉｇ １０ ４ ， ｉ ） Ｃ ｉａＩｓｉ ｔ ｆ Ｗａｅ ｅｏ ｒｅ ｄ Ｈｙ ｒｐ ｗｅ ｅｅ ｒｈ， ｅｊｎ ０ ０ ４ Ｃ ｎ ｔ ａ ｈ ａ Ａ ｓｒｃ ： ｃｒｉｇｔ ｈ ｎ ｈａ ｅａ ｅｇｏ ｎ ｗａｅ ｖｌ ａａｉ ｅ ｉｇ ｔｅｄ ｎ ｍｉ ｓ ｌｔ ｇａ ｄｆｒｃ ｓｉｇｍｏ ｅ ｏ ｒｕ ｄ ｔｒｅ ｅ ｉ ｂｔａｔＡｃｏｄｎ ｏｔｅｍｏ ｔ－ｖ ｒｇ ｒｕ ｄ ｔｒｅ ｅ ｄｔ Ｂ ｉｎ ， ｈ ｙ ａ ｃ ｉ ａｉ ｎ ｅａ ｔ ｄ ｌ ｆ ｏ ｎ ｗａｅ ｖｌｓ ｌ ｎ ｊ ｍｕ ｎ ｏ ｎ ｇ ｌ
基于时间序列分析的水利工程水位预测模型研究
基于时间序列分析的水利工程水位预测模型研究随着科技的不断发展，越来越多的水利工程利用高新技术实现更加智能化的运作。
其中，水位预测模型作为水利工程管理的一种重要方式，越来越受到重视。
时间序列分析是一种常见的用于水位预测的方法，本文将基于此方法，探讨水利工程水位预测模型的研究。
一、时间序列分析的介绍时间序列是一种由时间作为自变量的数据序列，在水利工程中，水位和降雨等指标的变化都可以视为时间序列。
时间序列分析是一种通过分析数据序列历史数据的变化规律，从而对未来进行预测的方法。
时间序列分析通常由三部分组成，分别是趋势分析、季节性分析和残差分析。
趋势分析针对水位的长期趋势变化进行预测，季节性分析针对水位的周期性变化进行预测，残差分析则是处理预测偏差的过程。
通常来说，时间序列分析的模型都比较简单明了，可以方便地应用于水利工程的实际管理中。
二、水利工程水位预测模型的研究水利工程水位预测模型是一种常见的预测模型，利用时间序列分析对历史数据进行分析，然后根据预测模型预测未来的水位变化。
水位预测模型主要分为两种，分别是单变量预测模型和多变量预测模型。
1. 单变量预测模型单变量预测模型通常只考虑水位自身的变化，常见的模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归模型等。
其中，自回归模型通常用AR表示，AR(p)模型是指当期水位与前p期水位直接相关。
移动平均模型通过平均历史数据来预测未来的水位变化。
指数平滑模型则是通过加权历史数据来实现预测，一些常见的指数平滑模型包括简单指数平滑模型、霍尔特指数平滑模型和关键点指数平滑模型等。
2. 多变量预测模型多变量预测模型考虑了多个因素对水位变化的影响。
这些因素可以是降雨量、温度等自然因素，也可以是水位调控等人为因素。
多变量预测模型通常利用回归分析、灰色系统理论等方法，建立多因素与水位变化之间的关系模型。
三、水利工程水位预测模型的应用水利工程水位预测模型广泛应用于水电站、堤防、灌溉系统等领域。
地下水水位降落漏斗评价技术指南
地下水水位降落漏斗评价技术指南下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于时间序列分析的环境监测与预测
基于时间序列分析的环境监测与预测随着现代化进程的不断推进，环境问题成为了人们越来越关注的话题。
环境监测作为环保工作的重要组成部分，对于保护人类和自然界的健康发挥着重要作用。
然而，传统的环境监测方式往往存在着诸多不足，例如监测点覆盖范围有限、监测指标单一、数据分析方法落后等。
因此，如何通过新兴技术手段提升环境监测的精准度、智能度和便捷度，成为了环保行业急需解决的问题。
时间序列分析（Time series analysis）作为数据科学领域中的一种研究方法，可以用于描述和预测随时间而变化的现象。
在环境监测领域，时间序列分析可以从多个方面帮助环保行业做好监测与预测工作。
首先，在环境监测中，时间序列分析可以实现更加全面、严密的监测。
通过建立相应的监测系统，可以采集到大量的环境数据，以时间作为自变量，精细化地研究各个环境因素对环境质量的影响，如大气污染、水体变化等。
进而，根据时间序列数据，可以得出环境质量变化的趋势和规律。
这样不仅可以增加监测点的分布和监测指标的多样性，而且也可以对环境问题进行更为准确、及时的描述和反馈，以便更好的指导环保行业制定相关政策和决策。
其次，时间序列分析可以支持环境预测。
通过对监测数据进行分析和处理，可以建立相应的预测模型，并基于这些模型对未来的环境质量进行全面的预测和评估。
相比于单纯的数据分析，时间序列预测将重点关注下一个时间段的环境变化，并根据历史数据来估计未来可能的变动趋势。
在意外事件、突发事件或长期规划等方面有着重要的应用价值。
最后，时间序列分析还可以支持环境决策。
通过对监测数据进行分析和处理，可以更准确地了解环境质量变化的规律和趋势，并从多个方面对影响和原因进行分析，找出环保行业改进和优化的方向。
同时，可以通过建立环境质量模型评估不同方案的影响，以便制定出更加科学、合理的决策。
总之，利用时间序列分析的方法，可以从多个方面帮助环保行业进行更加精准化、智能化的环境监测和预测工作，让环境治理工作更具科学性和有效性。
延吉市经济开发区地下水资源开发利用调查评价及研究
段 含 孔 隙 裂 隙 水 ，第 四 系 砂 砾 石 层 含 有 孔 隙 潜
水 。花 岗岩 风化 层 含风 化 裂 隙水 。 孔 隙 潜水 分 布 河 谷 区 。含 水 层 由砂 和砂 砾 卵 石 组 成 ，厚 １１ — ．０ ． ３５ ｍ，平 均 厚 ２２ ｍ，水 位 埋 ５ ．３
４２ 环 境 地 质 问 题 ． ４２１ 地 下 水 资 源 衰 减 ．．
深 １ Ｏ－．８ ． － ６ ｍ。 ５ ４
孔 隙裂 隙水 广泛 分 布河 谷 和丘 陵 区 ，含水 层 段一 般在 垂 向可 划分 为二 个层 段 。上部 层 段 较 疏 松 ，孔 隙 裂 隙 发 育 ，孔 隙为 主孔 隙裂 隙水 多不 承 压或 微 承 压 ，水
期 ，至 ２ ｏ ０ ８年 ，人 口约 ３０万人 ，先 后 有 杭州 娃 ．
３ 区域 水 文 地 质 条 件
调 查 区广 泛分 布 的 白垩 系 碎 屑 岩 中砂 砾 岩 层
哈 哈集 团 、敖 东 药 业 集 团 、北 京 汇 源 集 团 等著 名
品牌 １ １ 厂 矿 企业 落 户 开 发 区。 已形 成 了 以生 ９家
侵 蚀 构 造 低 山仅 分 布 在 东 部 、 由花 岗构 成 。
山势 陡峻 ，标 高 ３ ０ ４ ０ ５ — ５ ｍ，相 对切 割 深度 ２ ０ ０ ｍ，
“ ｖ”型 谷及 植 被发 育 。
设 的 ，面 积 ３ ７ ｍ ０ ０年 后 进 入 快 速 发 展 时 ． ｋ 。２ ０ ９
出露 ，泉水 流量 Ｏ１ ２ Ｌｓ ．－ ． ／。 Ｏ
三种地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比
三种地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比地下水位预测是水资源管理和灾害防治领域中的重要问题。
在吉林西部地区的地下水位预测中，常常使用的三种模型有ARIMA模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型。
本文将分别介绍这三种模型的原理和应用，并进行比较。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以对时间序列数据进行拟合和预测。
在地下水位预测中，可以将历史地下水位数据看作时间序列数据，使用ARIMA模型对其进行建模和预测。
ARIMA模型通过分析时间序列的自相关性、差分和移动平均等特征，预测未来地下水位的变化趋势。
ARIMA模型在吉林西部地下水位预测中具有较好的稳定性和准确性。
BP神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型，可以通过训练神经网络来学习地下水位的变化规律，并用于未来地下水位的预测。
BP神经网络模型具有自适应性和非线性拟合能力，可以处理各种复杂的地下水位预测问题。
在吉林西部地下水位预测中，BP神经网络模型可以根据历史地下水位数据和其他影响因素进行训练和预测，能够较好地模拟地下水位的动态变化。
支持向量回归模型是一种基于统计学习理论的预测模型，可以通过构建高维特征空间和最优超平面来预测地下水位的变化。
支持向量回归模型在吉林西部地下水位预测中的应用较少，但具有较好的泛化性能和鲁棒性。
支持向量回归模型可以根据历史地下水位数据和其他相关变量进行训练和预测，能够提供较为准确的地下水位预测结果。
对比来看，ARIMA模型适用于相对简单的地下水位预测问题，具有较好的稳定性和准确性；BP神经网络模型适用于复杂的地下水位预测问题，具有强大的非线性拟合能力；支持向量回归模型适用于需要考虑多个变量和复杂关系的地下水位预测问题。
综上所述，根据地下水位预测的具体情况和要求，可以选择适合的模型进行应用。
在吉林西部地下水位预测中，ARIMA模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型都具有一定的应用潜力，可以根据具体情况选择合适的模型进行预测。
三种水质动态预测模型在米山水库的应用与结果对比
2023年11月 灌溉排水学报第42卷 第11期 Nov. 2023 Journal of Irrigation and Drainage No.11 Vol.42140文章编号：1672 - 3317（2023）11 - 0140 - 05三种水质动态预测模型在米山水库的应用与结果对比黄林显1，张明芳2，钱 永3,4*，邢学睿5，邢立亭1，韩 忠6（1.济南大学 水利与环境学院，济南 250022；2.威海市水文中心，山东 威海 264209； 3.中国地质科学院 水文地质环境地质研究所，石家庄 050061；4.河北省/地调局地下水污染机理与修复重点实验室，石家庄 050061；5.山东正元地质资源勘查有限责任公司，济南 250101；6.山东省第六地质矿产勘查院，山东 威海 264209）摘 要：【目的】分析不同水质预测模型的预测精度，探寻最优的水库水质预测方法。
【方法】分别构建了季节性差分自回归滑动平均模型（SARIMA ）、霍尔特-温特（Holt-Winters ）模型和长短时记忆（LSTM ）神经网络模型，利用米山水库2012—2018年的月平均电导率观测数据对模型进行训练，利用2019年月电导率实测数据对模型进行验证，考察3种预测模型的准确性和稳定性。
【结果】SARIMA 模型和Holt-Winters 模型仅能考察水质数据的时序演化趋势，预测精度较低；相比之下，LSTM 神经网络模型能同时考察水质数据的时序演化趋势及不同时刻之间的前后依赖关系，具有较强的非线性映射能力，预测精度最高。
【结论】LSTM 神经网络预测模型仅在电导率值突变处误差相对较大，但整体预测效果较为理想，因此在水质预测中更加具有推广价值。
关 键 词：时间序列模型；LSTM 模型；电导率；水质预测；米山水库中图分类号：P641.2 文献标志码：A doi ：10.13522/ki.ggps.2022653 OSID ： 黄林显, 张明芳, 钱永, 等. 三种水质动态预测模型在米山水库的应用与结果对比[J]. 灌溉排水学报, 2023, 42(11): 140-144.HUANG Linxian, ZHANG Mingfang, QIAN Yong, et al. Comparison of Three Models for Predicting Water Quality in Mishan Reservoir[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(11): 140-144.0 引 言【研究意义】地表水质预测能够有效揭示水环境的演化趋势，及时评估水体污染状况并制定相应治理措施，对水生态环境保护和水资源管理具有重要意义[1]。
延边朝鲜族自治州地下水动态分析
延边朝鲜族自治州地下水动态分析摘要:地下水是城市供水的主要补充水源,在工业、农业和生活用水中起着举足轻重的作用。
然而随着经济的日新月异发展,人们对水需求量也不断地增加,地表水已经远远满足不了工农业发展的需求,很多用水户便把目光盯在了地下水资源上。
因此合理开发和利用地下水资源,是保障经济持续、健康发展的关键。
建立促进水资源高效利用、合理开发、优化配置的水资源统一管理体制,才能有效地避免上述问题的产生。
本文研究分析延边朝鲜族自治州地下水动态变化情况,目的为合理开发利用提供科学依据。
关键词:地下水动态研究分析1 概况1.1 自然概况延吉市是延边朝鲜族自治州首府,是延边州政治、经济、文化中心,延吉市处于东北亚经济圈腹地,是图们江流域“金三角”内中国方的一个支撑点,是联合国开发图们江三角洲以及国际性地区经济合作的热点城市。
延吉市位于吉林省东部,延边朝鲜族自治州中部,地理坐标:东经129°01′～129°42′,北纬42°50′～43°25′。
延吉市东邻图们市,北接敦化市、汪清县,南与龙井市交界,西与安图县接壤。
全境南北长64km,东西宽56km。
目前人均占有水资源量只有680m3,不足全国的1/3。
1.2 地质地貌延边朝鲜族自治州位于吉林省东部,幅员面积4.27万km2,地貌呈山地、丘陵、盆地三个梯度分布,地势西高东低,素有“八山一水半草半分田”之说。
延边地区地壳有着复杂而悠久的演化历史。
以古洞河深大断裂为界,南部是吉南台块,北部是吉林—延边古生代陆缘增生褶皱带,古生代末拼合。
在各地质时期,由于地壳不同发展阶段的火山—沉积建造特征和构造岩浆活动类型不同,促使地壳内有用组份迁移、富集,重组,形成各具特色的矿产资源。
1.3 水资源概况延边朝鲜族自治州的图们江为中朝界河,境内的较大支流有:布尔哈通河、海兰江、珲春河、嗄呀河。
境内有大小河流487条。
全州地表水资源总量为116.75亿m3。
延吉市地下水资源开发利用分析评价
一
吉林水 利
延 吉市 地下 水资 源开 发利 用分 析评 价 般 ５一 ０
韩京 龙等
２１ ０ ２年 ６月
积 ７ ７６ ｎ， ８ ．￣ ２在朝 阳川镇 与布尔 哈通 河汇 流 。上游 １
，以构造 裂 隙 水 为 主 ， ， 含水 层 段 由 中细
建有五道水库 ， 总库容 ６３０ ｍ ， ０ 万 ３ 是延 吉市城区 目前 唯一公 共供水 水 源。 烟集 河 长 ４ ． ｍ。 ６８ 流域 面 ｋ
平 原上 ， 靠 敦化 市 、 北 汪清 县 ， 西接 安 图县 ， 东南 邻 图们 市 、 井市 。延吉市 地理位 置优 越 ， 通方便 ， 龙 交 有公 路 、 路及 机场 可通往 全 国。 铁 延 吉 市 是延 边 朝 鲜 族 自治 州 首 府 所 在 地 。 是
以 “ 、 、 ” 发展 目标 的东 部 中心 城 市 。现 已 工 贸 旅 为
两 侧为 地 势起伏 不 大 的缓坡 低 山丘 陵 ， 高 ２ ０－ 标 １－ －
１ 自然 地 理 及 社 会 经 济 概 况
延吉 市 位 于吉林 省东 部布 尔 哈通 成 因类 型划 分有 火 山熔 岩 地形 、侵 蚀 构 造
地 形 、 造剥 蚀地 形及 侵蚀 堆 积地形 。 构
第 ６期 （ 总第 ３ １ ） ６期
［ 文章螭号】１０ － ８６ （０ ２ ０ － ０９－５ ０９２４ ２１】 ６ ０２－ ０
吉
林
水
利
２１ ０ ２年 ６月
延吉市地下水 资源 开发利用分析评价
韩 京 龙 刘春玲 ．
（． １ 吉林 省水 文水 资源局延 边 分局 ， 吉林
２吉林 省地质 环境监 测 总站 ， ． 吉林
地下水动态预测方法分析
地下水动态预测方法分析摘要：地下水是水资源的主要组成部分，也是应用最广泛水系，在工农业生产和居民生活中发挥了非常重要的作用。
地下水质动态预测，是进行水资源管理的主要依据。
本文结合某省某地区地下水实际情况，在分析地下水动态预测程序的基础上，阐述了地下水动态预测的方法，希望对相关单位有一定帮助。
关键词：地下水；预防预测；方法；水资源管理一、地下水动态预测程序要想开展地下水动态预测，就必须积累一定量的地下水动态观测资料，并按照如图1所示的程序开展预测工作。
图1 地下水动态预测程序从图1中可以看出，地下水动态预测程序共分四个步骤，第一步，充分了解某市近10年以上的水文地质情况，地下水的分布和储量与水文地质结构具有密不可分的特性；第二步，动态预测都必须建立一个相对合适的数学模型；第三步，明确计算方法，通过科学合理的计算方法，模型预测的结果进行动计算分析；第四，结合实际情况，验证计算结果的正确性【2】。
如果发现计算结果超出了规定误差范围，就必须对模型参数进行适当修改，并重新计算，重复上述步骤，直到计算误差在允许范围中。
地下水动态预测应当是一项需要长期进行的工作，根据观测资料的累积，地区水文地质条件的变化，及时调整计算参数和数学模型，才能从根本上提高地下水动态预测准确性。
二、地下水水位动态特征（一）年内变化曲线地下水动态预测的种类繁多，本文根据某市具体情况，选择了比较具有代表性预测类型：第一类，降水入渗蒸发型。
其地下水动态特征主要表现为：地下水位随着气候气象的变化，发生周期性变化，具体表现为一峰一谷循环往复，在多雨的7月～9月，其水位呈明显上升趋势，在11月～3月水位降到最低。
从某市2006年～2016年水位变化数值可以看出，地下水位随着降雨量的变化而发生变化，而且地下水水位的变化规律和降雨量一致，季节性变化的波动比较大【3】。
第二类，径流型。
其主要特征为地下水位变化幅度相对比较小，而且相对比较平缓，降雨量的多少，并不会对造成太大影响。
时间序列分析在降水长期预报中的应用
时间序列分析在降水长期预报中的应用
李月清
【期刊名称】《水资源研究》
【年(卷),期】2013(034)002
【摘要】利用时间序列分析法对德宏州降水代表站的年降水量资料进行了计算与分析，得出该地区的年降水量为平稳时间序列，存在17a及3a稳定周期；采用周期预报值与剩余随机序列预报值叠加进行预报，经预留实测资料验证，该方法分析合理，预报精度较高，结果可靠，满足长期预报的精度要求。
【总页数】2页(P21-22)
【作者】李月清
【作者单位】云南省水文水资源局德宏分局,云南潞西678400
【正文语种】中文
【中图分类】P426.62
【相关文献】
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时间序列分析在吉林省GDP预测中的应用论文
时间序列分析在吉林省GDP预测中的应用论文摘要：本论文旨在探讨时间序列分析在吉林省GDP预测中的应用。
首先，通过对吉林省GDP数据进行收集和整理，建立起时间序列数据集。
然后，使用经典的时间序列分析方法，包括平稳性检验、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算以及ARIMA模型的建立和参数估计。
最后，通过对历史数据的预测和预测结果的评估，验证了时间序列分析在吉林省GDP预测中的有效性和可行性。
1. 引言吉林省是中国东北地区的一个重要经济热点，其GDP表现对整个区域和国家的发展至关重要。
准确预测吉林省的GDP对政府决策和企业战略制定具有重要意义。
时间序列分析作为一种基于历史数据的预测方法，具有广泛应用的潜力。
2. 数据收集和整理本文通过吉林省统计年鉴和国家统计局的数据平台，收集了历年吉林省的GDP数据。
通过数据清洗和整理，得到了一个完整的时间序列数据集。
3. 时间序列分析方法3.1 平稳性检验为了应用时间序列分析方法，首先需要确保序列具有平稳性。
本文使用单位根检验（ADF检验）和KPSS检验来检验吉林省GDP序列的平稳性。
3.2 自相关函数和偏自相关函数的计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是用来分析时间序列中的自相关性和偏自相关性的常用工具。
通过计算ACF和PACF，可以确定ARIMA模型的阶数。
3.3 ARIMA模型的建立和参数估计ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，可以有效地描述时间序列的动态特征。
本文使用ARIMA模型对吉林省GDP进行建模和预测。
首先，根据ACF和PACF的结果，选择合适的ARIMA模型阶数。
然后，使用最小二乘估计法对模型参数进行估计。
最后，通过残差分析对模型进行诊断和改进。
4. 预测和评估本文将训练得到的ARIMA模型用于预测吉林省未来一定时间段内的GDP。
通过与实际观测值进行比较，评估模型的准确性和预测能力。
同时，使用误差分析方法，包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），来评估模型的预测性能。
时间序列模型和lstm模型在水质预测中的应用研究
标题：时间序列模型和LSTM模型在水质预测中的应用研究导言时间序列分析是一种重要的预测方法，它通过对过去一段时间内的数据进行分析和建模，来预测未来的趋势和变化。
在环境监测领域，水质预测是一个关键的问题，它与人民的饮用水安全和生态环境保护息息相关。
近年来，随着深度学习技术的发展，LSTM模型作为一种强大的时序数据处理工具，也被广泛应用于水质预测中。
本文将就时间序列模型和LSTM模型在水质预测中的应用展开讨论。
一、时间序列模型在水质预测中的应用1.1 概念时间序列模型是一种专门用于分析和预测时间序列数据的统计模型。
在水质预测中，我们通常会收集一段时间内的水质监测数据，比如水体的溶解氧、氨氮、PH值等指标，然后利用时间序列模型来预测未来一段时间内的水质变化情况。
1.2 方法时间序列模型中常用的方法包括ARIMA模型、SARIMA模型等。
以ARIMA模型为例，它是一种典型的线性模型，通过对时间序列数据的自回归、差分和移动平均过程进行建模，来对未来的水质状况进行预测。
许多研究表明，时间序列模型在水质预测中具有较高的准确性和可靠性。
1.3 实例某研究团队对某水域的水质数据进行了长时间的监测，并利用ARIMA 模型对未来一年内水质的变化进行了预测。
结果显示，该模型对水质变化的预测准确度高，能够有效地指导相关部门的水质管理工作。
二、LSTM模型在水质预测中的应用2.1 概念LSTM(Long Short-Term Memory)模型是一种基于循环神经网络的深度学习模型，它在处理时序数据时具有较强的能力。
与传统的时间序列模型相比，LSTM模型能够更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系，因此在水质时间序列数据中的应用越来越广泛。
2.2 方法LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地处理和学习长期的时序依赖关系。
在水质预测中，研究人员通常会将历史一段时间内的水质监测数据作为输入，然后利用LSTM模型来学习和预测未来的水质变化趋势。
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地下水动态受一 系列 自然和人为因素 的影响 ， 它是地下水 系统受多种输入所激励而产生的综合效 益 。降水 、用水等因素可视为系统 的的输人 ， 地下 水位可视为系统的输出。由于年内的降水 、蒸发、
Ａｐｐｌ ｉ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｏｆ ｉｍ ｅ ｔ ｓ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓ ａ ｎａ ｌ ｙｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ｒ ｏ ｕｎｄｗａ ｔ ｅ ｒ
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１ ． ２ ． ２ 周 期 分量 的确 定
１ 时 间 序 列 模 型 的原 理
１ ． １ 模 型 的基 本组成
水位动态序列 Ⅳ （ ｔ ） 是由趋势成分 ｔ ） 、近似周 期成分 Ｐ （ ｔ ） 和平稳 随机成分 Ｒ （ ｔ ） 组成 的。建 立模
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
趋势 函数 确定 后再 对扣 除 趋势 分量 后 的部分 进
第３ ２ 卷 第３ 期
２ ０ １ ３ 年０ ９ 月
吉 林 地 质
Ｊ Ｉ ＬＩ Ｎ Ｇ Ｅ０ Ｌ０ＧＹ
Ｖｌ ０１ ． ３２ Ｎ Ｏ． ３
Ｓ ｅ ｐ ｔ ． ２ ０１ ３
文章 编号 ：１ ０ ０ １ －２ ４ ２ ７（ ２ ０ １ ３） ０ ３—８ ６— ４
时问序列分析法在延吉市地下水动态预测的应用
用 水 等具 有 一定 的规律 性 ， 地 下 水位 在 年 内 的变化 也 有 一 定 的 规律 性 。 ，而 这 些 因素 表 现 了一定 的趋
１ ． ２ 地 下水 水位 埋 深时 间序 列模 型各 分量 的确定 １ ． ２ ． １ 趋 势分量 的确 定
对于趋势分量 ｔ ） 可用多项式逼近 ， 即：
７ ） ＝ ＋Ｃ １ ｔ ＋Ｃ ｔ ２ ＋Ｃ ３ ｔ ＋ 八 ＋Ｃ ｋ ｔ ｋ ＝ （ 。 ２）
势性 、周期性和随机性 ， 基于此 ， 本文选取 了时间 序列分析方法对该 区的地下水动态进行预测分析 ， 并 用 实例 进行 了验 证
可采用 多元 回归 方法确定待 定系数 ｃ 点 …， Ｃ ｋ 和阶数 ｋ 。为检验拟合结果需在一定 的显著性水平 下计算趋势 曲线拟合 的相关系数 ， 越接近 １ ， 表
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定信度及不同 的 自由度 ， 可 以求 出 的临界。值 （ 查表 ） ， 只有 当 Ｒ值大于相应临界值时 ， 回归方程才 有实用意义。若无最佳拟合 函数则认为无趋势项或 趋势项不显著 。
李勇海
延 吉市国土资源局 ，吉林 延 吉 １ ３ ３ ０ ０ ０
摘 要 ：根 据延吉市地下水位周期性 变化趋 势明显的特 点， 提 出 了水位预报 的时间序列分析模型 。同时， 通过模 型分 析可知该 区地下水位 变化存在 两个主要 周期年 ，即地下水位 的季节性 变化和 多年 变化规律 ，预报 结果表 明： 该模 型预测效果较好， 运行 合理， 对规律性 不强的地下水位动 态预报具有一定 的实用价值 。 关键词： 时间序 列分 析法 ；延吉市 ；动 态预测 中图分类号 ：Ｏ２ １ １ ． ６ １文献标识码 ：Ａ