邓 杰，程宗毛

(杭州电子科技大学理学院，浙江 杭州 310018)



杭州湾悬浮泥沙浓度时间序列模型和预测

邓 杰，程宗毛

(杭州电子科技大学理学院，浙江 杭州 310018)

根据杭州湾悬浮泥沙浓度的时间序列数据，通过数据预处理、模型识别、定阶、参数估计及适应性检验，建立了一个ARIMA(3,1,2)模型，并对未来杭州湾悬浮泥沙的浓度作了预测.结果表明，ARIMA模型对描述和预测杭州湾悬浮泥沙浓度具有较高的精度.

时间序列；悬浮泥沙浓度；求和自回归移动平均模型；预测

0 引 言

河流和近海中含有大量的悬浮泥沙，研究悬浮泥沙浓度对水生生态系统具有重要的意义.文献[1-2]通过观察和实验验证了悬浮泥沙对藻类等水生生物的生长具有影响.文献[3-4]介绍了目前研究悬浮泥沙浓度的主流方法，即建立悬浮泥沙的遥感反演模式.其中，文献[3]建立的悬浮泥沙浓度反演模型基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)影像技术，文献[4]建立了基于实测光谱的悬浮泥沙遥感反演模型.文献[5]提出了一种用机器学习的方法来研究和预测印度格皮利(Kapili)河每日的悬浮泥沙浓度.此前的一些研究，由于观测技术和统计数据存在某些偏差，建立模型的精度不足，基本上没有进行预测.本文应用遥感影像技术得到了较为精确的时间序列观测数据，经过有效系统地整理，建立了相应的时间序列模型，对杭州湾悬浮泥沙浓度的变化规律进行定量描述，并进行相应的预测.

1 模型介绍和数据采用

1.1 模型介绍……