【摘 要】
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传统时间序列模型无法同时考虑径流序列的长记忆性和时变波动性,且模型参数限制严格,从而使日径流序列模拟受到限制,影响径流模拟预测精度。本文提出了同时考虑非平稳性、季节性、长记忆性和时变波动性的新型双自回归模型（WOA-SFIDAR）,并与经典长记忆波动率模型（SFIAR-GARCH）进行对比,选取渭河流域4个水文站日径流序列进行模拟验证。结果表明:WOA-SFIDAR模型的模拟能力优于SFIAR-G
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52079110）； 江苏省自然科学青年基金项目（BK20220590）；
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传统时间序列模型无法同时考虑径流序列的长记忆性和时变波动性,且模型参数限制严格,从而使日径流序列模拟受到限制,影响径流模拟预测精度。本文提出了同时考虑非平稳性、季节性、长记忆性和时变波动性的新型双自回归模型（WOA-SFIDAR）,并与经典长记忆波动率模型（SFIAR-GARCH）进行对比,选取渭河流域4个水文站日径流序列进行模拟验证。结果表明:WOA-SFIDAR模型的模拟能力优于SFIAR-GARCH模型,模拟结果很好地保持了日径流过程的统计特性。7、8月份模拟均值误差相对较大,WOA-SFIDAR模型的误差范围（5.72-32.56）低于SFIAR-GARCH模型（7.42～48.02）。WOA-SFIDAR模拟逐月变差系数（Cv）和偏态系数（Cs）与实测序列统计值间偏差范围为0～0.51和0.02～1.31,优于SFIAR-GARCH模型（0.02～0.56和0.06～1.52）;模拟结果能够保持日径流序列自相关系数（ACF）的变化趋势,且随滞时的增加,实测序列与模拟序列的ACF差距减小。文中模型扩展了水文随机模拟方法,可为日径流模拟和预报提供一种新途径。
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