该论文研究探讨了基于条件异方差分析的水文时序模型，并对其应用进行了研究。

简介：
该研究聚焦于水文过程时间序列分析与预测中，条件异方差现象的忽视问题，并构建了一种全新的模型。具体而言，首先，通过CensusX12方法对水文时序数据进行分解，从而分离出周期项和趋势项，并分别针对这两部分建立相应的条件异方差模型。随后，针对分解后的残差项，则采用基于BX数据生成的灰色Markov预测模型进行建模。此外，研究人员将这三个模型巧妙地整合在一起，设计出了一套完整的算法流程，最终提出了一个基于条件异方差的综合性水文时序分析与预测模型。为了验证该模型的有效性，研究团队选取了河南省淮河流域的鲇鱼山水文站1975年至1999年期间每月的径流量数据作为实际案例进行应用验证。实验结果显示，所提出的模型在预测精度方面表现出色，其平均偏差仅为17.42%，显著优于传统的ARCH和ARMA(1,1)等常规水文时序分析方法。