4.5.2　时间序列状态的确定

马尔科夫预测模型是对水文时间序列未来发生状态的定性预测。为此，在建立模型之前，对时间序列的状态进行有效的划分非常关键。

设有预报对象序列x1，x2，…，xn，要素值与其多年均值之差除以多年均值的百分数（距平值）为：

文献［5］根据要素值偏离距平值的百分比将流域洪水分为低水、中低水、中水、中高水、高水5 个等级（状态），见表4.8。

文献［6］在对嘉陵江流域进行长期定性预测时研究发现，嘉陵江洪水有涨落起伏大、汇流时间短的特性，如按文献［5］的规定进行洪水分级，高水和低水约占50%，分级不是很合理。为此，作者将水位超过嘉陵江流域出口站保证水位的洪水定义为大水，同时将等级之间的差距拉大，并将5 个等级变为7 个等级，突出了对大水年和小水年的定性划分。通过预测表明，效果较好。(https://www.daowen.com)

表4.8　中长期预报洪水等级表

时间序列状态确定的方法很多，实际应用时需要根据具体预报流域、预报对象灵活确定。