基于RIC准则的水文气候过程短/长相依变异特性识别与分级
文献类型：期刊论文
| 作者 | 牛静怡1; 谢平1; 桑燕芳3,4,5; 张利平1; 吴林倩6; 霍竞群1; 陈斐7; 袁苏2 |
| 刊名 | 应用基础与工程科学学报
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| 出版日期 | 2025-02-06 |
| 卷号 | 33期号:01页码:122-134 |
| 关键词 | 水文气候过程 短/长相依 相关系数准则 分数整合自回归移动平均模型 分数差分阶数 自回归阶数 移动平均阶数 |
| ISSN号 | 1005-0930 |
| DOI | 10.16058/j.issn.1005-0930.2025.01.011 |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 水文气候过程受到多种确定性和随机性因素的影响，常常表现出明显的短/长相依特性.分数整合自回归移动平均模型(FARIMA)可以综合描述短/长相依特性，但如何准确地确定分数差分阶数d、自回归阶数p和移动平均阶数q是一大难题.相关系数准则(RIC)基于相依成分与原序列间的相关系数指标，计算其均方误差以反映模型的拟合优劣，并构造惩罚项以衡量模型的不确定性及复杂程度，因此可以合理地确定FARIMA模型阶数.基于相关系数对水文时间序列短/长相依特性的显著性分级，讨论了RIC准则应用于FARIMA模型确定阶数的适用性.统计实验结果表明：使用RIC准则定阶后的残差序列均能通过独立性检验，而使用赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息量准则(BIC)的效果相对较差；且相比于AIC准则和BIC准则，RIC准则对FARIMA模型定阶的准确度更高，进而可更准确地模拟短/长相依成分FARIMA(p,d,q).运用以上3种准则对青藏高原及周边地区气温序列进行实例分析，结果验证了RIC准则比AIC准则和BIC准则具有更高的准确性和可靠度. |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/212235]  |
| 专题 | 陆地水循环及地表过程院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 谢平 |
| 作者单位 | 1.武汉大学,水资源与水电工程科学国家重点实验室; 2.宁夏回族自治区银川市永宁县市场监督管理局 3.中国科学院地理科学与资源研究所,陆地水循环及地表过程重点实验室; 4.雅鲁藏布大峡谷水循环西藏自治区野外科学观测研究站; 5.复合链生自然灾害动力学应急管理部重点实验室; 6.生态环境部黄河流域生态环境监督管理局黄河生态环境科学研究所; 7.中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 牛静怡,谢平,桑燕芳,等. 基于RIC准则的水文气候过程短/长相依变异特性识别与分级[J]. 应用基础与工程科学学报,2025,33(01):122-134. |
| APA | 牛静怡.,谢平.,桑燕芳.,张利平.,吴林倩.,...&袁苏.(2025).基于RIC准则的水文气候过程短/长相依变异特性识别与分级.应用基础与工程科学学报,33(01),122-134. |
| MLA | 牛静怡,et al."基于RIC准则的水文气候过程短/长相依变异特性识别与分级".应用基础与工程科学学报 33.01(2025):122-134. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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