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水文预报直接为防汛抢险，水资源的合理利用与保护，水利工程的建设和调度运行管理，以及工农业生产提供服务，是水文研究的重要内容。年径流量的预报，对于制定生产计划、防洪、抗旱、发电、水资源的规划管理和综合利用有着十分重要的意义。
时间序列分析属于概率统计学科的一个重要分支，近十多年来得到迅速发展，尤其是实际应用遍及自然科学、社会科学以及工程技术的许多领域。时间序列分析的若干理论已经相当成熟，特别是对于线性平稳时间序列，其多种模型已被广泛应用于各领域的控制和预测。
时间序列分析在水文预报方面起着重要作用。本文详细介绍了时间序列模型的特点、相关分析方法及建模过程，并结合现有数据资料，通过相关分析，建立了年径流序列的两种时间序列模型：趋势拟合模型以及ARIMA模型。使用Curve expertl.3软件进行曲线拟合，建立三次和四次曲线拟合模型。
ARIMA模型的建立，由于数据具有非平稳性，所以先对原始数据进行二阶差分，然后对差分后数据特征进行分析，选择合适的模型以及对模型定阶。模型确定后，对模型参数采用了Yule-Walker估计以及最小二乘估计。建模过程中，使用SPSS13.0进行辅助分析，并绘制出预测值折线图与实测值进行比对。对预测结果进行分析，计算结果表明，ARIMA模型对于浈江年径流量预报结果比趋势拟合模型要好。