数学模型在黄河水沙监测及趋势分析中的应用

黄河是中国第二长的河流，也是世界上含沙量最大的河流之一。黄河水沙通量是指黄河流域每年输入海洋的水量和泥沙量。黄河水沙通量的大小对黄河流域的生态环境、经济发展和社会稳定都有着重要的影响。对黄河水沙通量的动态变化进行研究具有深刻影响，包括推动黄河流域的生态环境治理、制定气候适应策略和改善居民生计等方面。使用 MATLAB，PyCharm 等软件建立XGBoost、SARIMA 模型对黄河监测数据进行分析检验，进一步分析研究水沙通量、排沙量、河底高程等因素，含沙量与水流量之间存在较强的正相关关系，表明水流量的增加通常伴随着含沙量的增加。利用 Python 语言和 PyCharm 集成开发环境编写代码，实现了 SARIMA 模型的训练和预测。模型预测值与实际观测值非常接近，说明 SARIMA 模型对当前时间序列数据具有很好的拟合效果。所用案例为 2023 年全国大学生数学建模竞赛 E 题 - 黄河水沙监测数据分析进行研究分析，所得结果与实际查阅资料结果非常吻合。