广义相加模型在乌江夏季径流预报中的应用

基于前期冬季海温指数,构建具有4个非线性指数和9个线性指数的广义相加模型(GAM),对乌江流域洪家渡夏季径流进行了模拟与预测,利用5种评估指标,包括最小信息准则(AIC)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、概率空间线性误差(LEPS)和线性相关(r),评估GAM和广义线性模型(GLM)模拟效果。结果表明:在AIC、RMSE和LEPS评估指标上,GAM的模拟效果与实测值相比均小于GLM,在线性相关系数上显著大于GLM。因此,GAM的模拟效果明显优于GLM。利用留一法交叉验证对洪家渡夏季径流分别进行了GAM和GLM预测,结果表明,GAM与实测数据的相关系数提高到0.41,相对误差小于30%的预测值达到60%以上,特别是在洪家渡典型洪水年中,GAM的预测误差仅在10%左右,在典型干旱年中,GAM的预测误差小于10%,GAM的预测结果比GLM明显改善。因此,考虑了径流量与预报因子的非线性关系,在径流预报中使用GAM进行建模,能够有效改善线性回归模型的模拟效果和预测精度。