1.4 本书的主要研究内容

研究全球气候变化和人类活动影响下的河川径流的演变规律并对其做出准确预测，是一项长期而复杂的系统工程，需要多领域、多学科交叉技术理论的共同努力才可能实现。本书的总体目标是，在分析河川径流演变规律的基础上，对径流未来变化情势做出预测，为流域的水资源规划与管理、水量调度以及区域经济可持续发展工作提供合理可靠的水量时空分布依据。

本书的具体研究内容如下。

第1章绪论。论述研究的目的与意义，阐述河川径流基本特征、特性分析、周期分析以及预测方法的研究现状与进展，提出在这些方面目前存在的问题及发展趋势，由此提出本书的主要研究内容。

第2章河川径流时间序列基本特征分析。对河川径流进行年内、年际分析。径流年内分析包括：①径流年内分配百分比；②径流年内分配曲线；③径流年内分配特征值。径流年际分析包括：①径流年际变化曲线；②年径流模比变化曲线；③径流年际变化特征值。了解径流序列的基本变化规律及其统计特征。

第3章河川径流时间序列变化特性分析。对径流时间序列的正态特性、丰枯特性、平稳特性、趋势特性及长程相关性进行了系统研究，所得结果将为径流预测提供一定的基础信息。

第4章河川径流时间序列突变分析。采用有序聚类法、滑动t检验、Yamamoto法、Mann-Kendall法、Cramer法和Pettitt法、Lepage法和BG算法等方法。对河川径流时空变化特征和突变时间进行系统分析，为揭示径流的突变特征作一些理论探讨，其结果可为区域水资源优化配置提供科学依据。

第5章河川径流时间序列周期性分析。考虑到河川径流为非线性、非平稳时间序列，采用EMD、EEMD和SSA分析探讨河川径流的周期变化规律。

第6章基于EMD的均生函数耦合模型的年径流序列预测。通过EMD将径流序列进行平稳化处理，结合均生函数的周期特性，采用EMD和均生函数逐步回归模型、均生函数最优子集模型进行比较预测。

第7章基于EMD与粒子群优化算法的Nash NBGM（1，1）耦合模型的年径流预测。考虑到Nash NBGM（1，1）模型适用于非线性小样本时间序列，先对用EMD河川径流序列进行平稳化处理，再采用PSO算法对Nash NGBM（1，1）模型进行参数优选，进而建立组合模型对年径流序列进行预测。

第8章基于EMD混沌-最小二乘支持向量机耦合模型的年径流预测。首先用EMD对径流时间序列进行平稳化处理，由于序列的平稳性会直接影响相空间重构参数的最优选取，对各阶IMF进行参数优选、相空间重构以及混沌特性的识别，然后对具有混沌特性的子序列采用LSSVM模型进行预测，对不具有混沌特性的序列采用多项式进行拟合和预测，趋势项利用GM（1，1）模型进行预测，最后对各预测结果进行重构得出年径流序列的预测值。

第9章基于EEMD的AR耦合模型的年径流预测。考虑到EMD有可能出现模态混叠，本章采用EEMD有效避免EMD模态混叠问题的出现，保证了IMF分量实际的物理意义，又充分发挥AR模型对平稳时间序列有效预测的优势，提出EEMD-AR耦合模型对径流序列进行预测。