一种混合向量自回归与GARCH-Copula模型的中长期径流概率预报方法

本发明公开了一种混合向量自回归与GARCH‑Copula模型的中长期径流概率预报方法，包括：收集、整理待预报站点所在流域长系列中长期径流数据，选取预报模型进行模拟预报并分析预报误差统计特征参数；在不考虑多站点径流预报残差时空相关性的条件下，进行动态概率预报；在考虑多站点径流预报残差时程、空间维度的关联演化特性条件下，耦合EGARCH模型消除多站点径流预报残差序列的异方差效应进行动态概率预报；在考虑多站点径流预报残差时程、空间维度的关联演化特性条件下，耦合EGARCH‑Copula函数改进VAR模型以描述预报残差时空关联特性。本发明提升了预报精度与可靠性，为水资源管理决策提供更为准确的支撑信息。