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Updated: Jun 11, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
使用ARIMA和ETS模型预测水位变化,以实现可持续的环境管理
Tropikë Agaj1, Anna Budka2, Ewelina Janicka3
1Department of Construction and Geoengineering, Poznań University of Life Sciences, Piątkowska 94, Poznań, 60-649, Poland. tropike.agaj@up.poznan.pl.
本研究评估了用于水文预测的自回归集成移动平均 (ARIMA) 和指数平滑 (ETS) 模型. 这两种模型都在预测河流水位方面表现得很好,有助于水资源管理和洪水控制.
科学领域:
- 水文学的水文学
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 准确的水文预测对于水资源管理,洪水控制和干旱缓解至关重要.
- 预测河流水位对于可持续的环境管理和公共安全至关重要.
研究的目的:
- 评估自回归集成移动平均 (ARIMA) 和指数平滑 (ETS) 模型用于河流水位预测的有效性.
- 用历史数据确定最适合用于水文时间序列预测的模型.
- 为摩拉瓦和宾塞斯河流域的水资源管理和危险控制提供见解.
主要方法:
- 利用莫拉瓦和宾塞斯河上的维提亚站的九年月度水位数据 (2014-2022年).
- 应用自回归集成移动平均 (ARIMA) 和错误,趋势和季节性 (ETS) 模型用于时间序列预测.
- 通过R包使用根平均平方误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 度量来验证模型性能.
主要成果:
- 两种ARIMA和ETS模型都证明了在预测河流水位时的适用性.
- 这些模型成功地确定了2022-2024年高水位和低水位的不同时期.
- 模型性能使用RMSE和MAE进行了定量评估,表明其预测准确度.
结论:
- 亚里马和ETS模型是用于河流水位水文预测的有效工具.
- 准确的水位预测支持关键的水资源管理和洪水风险控制策略.
- 这些发现对于像研究区域一样容易发生频繁洪水事件的地区至关重要.
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