黑伏尔塔河流量的广义加法混合建模

如果建模可以区分降雨，土地利用，土壤类型，地形和天气条件的影响，河流流量数据将为水库管理和防洪提供丰富的信息来源。在本文中，我们使用广义可加混合模型（GAMM）对来自黑沃尔特河的河流流量数据进行建模，该模型具有时空相互作用，并通过连续时间和离散空间的张量积表示。2000年1月至2009年12月黑沃尔特河沿岸的四个水位站，即Lawra，Chache，Bui和Bamboi的河流流量数据是从加纳水文部门获得的，并用于模型拟合。探索了四个GAMM，两个具有时空相互作用，两个没有时空相互作用。基于Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的具有时空相互作用的模型和没有时空相互作用的