基于NP和NPL模型在黄河流域的月径流模拟研究

Research on monthly runoff simulation in the Yellow River basin based on NP and NPL models

文章基于核密度估计理论,总结非参数p阶马尔柯夫径流模型(NP)模型和NPL模型原理和算法,以黄河流域兰州、龙门和白马寺3个水文站点的天然月径流序列资料为研究对象,开展NP和NPL模型在径流模拟中的应用研究。两模型的实用性检验和对比分析基于短序列法,采用均值、标准差、偏态系数、滞后1个月和2个月的月径流量与前12个月的总径流量之和之间的相关关系,以及径流边缘分布的核密度估计值等统计特征,结果表明:研究范围内,NP模型更擅长保持实测径流序列均值、标准差等方面的统计特性。由于NPL模型引入可变核和聚集变量,在描述长期依赖性,再现原径流序列概率密度分布的偏态性和平顶性等特征时,NPL模型表现更好。