屈磊磊等

摘要通过对1978～2012年浈江历年年径流量数据分析，建立时间序列模型。在模型的建立过程中，使用SPSS软件，对不同阶数的ARIMA模型进行比较，按照最小信息量原则选择最优模型ARIMA（4，1，0），并且使用该模型对2013～2016年径流量进行预测。

关键词时间序列分析；ARIMA；SPSS；年径流量

中图分类号S11文献标识码A文章编号0517-6611（2015）21-023-02

水文预报直接为防汛抢险、水资源的合理利用与保护、水利工程的建设和调度运行管理以及工农业生产提供服务。这是水文研究的重要内容。径流量预测是水资源系统分析中一个很重要的内容，可以为水资源合理开发和优化利用、区域社会经济规划的制定提供必要的导向，尤其是对水库合理调度的指导意义不容忽视。年径流量的预报对于制定生产计划、防洪、抗旱、发电、水资源的规划管理和综合利用有着十分重要的意义。

1时间序列模型

目前，对径流量的预测方法有回归分析模型[1]、人工神经网络[2-4]、模糊数学模型[5-6]、灰色系统模型[7-8]以及时间序列模型[9-11]。但是，径流形成固有的不确定性和复杂性使得人们对径流过程演变认识、模拟、预测具有非唯一性，且径流量本身存在很多不确定因素及很强的波动性，使得有些方法的预测精度往往不高。

时间序列分析属于概率统计学科的一个重要分支，近些年得到迅速发展，其实际应用遍及自然科学、社会科学以及工程技术的诸多领域。时间序列分析的若干理论已经相当成熟，特别是对于线性平稳时间序列，其多种模型己被广泛应用于各领域的控制和预测。……