【摘 要】
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采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统（BFS）的水文不确定性处理器（HUP）作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,黄河水利委员会水文局
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2013BAC10B02）, 国家自然科学基金资助项目（51179046）
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采用马斯京根演算法作为确定性预报模型,并选用贝叶斯预报系统（BFS）的水文不确定性处理器（HUP）作为概率预报模型,获得预报变量的概率分布,实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比,发现预报精度有所提高,表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案,探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明,随着确定性预报精度的提高,概率预报区间宽度和离散度均有所减小;HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感,对系统偏差
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