摘要: 采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报.为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列.使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭—息县、淮河上游息县—王家坝和汝河—洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析.结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强.对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义.
摘要： 采用条件亚正态模型方法,生成了具有包含不同可能性的降水集合预报.为了保持各子流域降水集合预报变量之间的空间相关性,采用集合预报重组方法对降水集合预报进行重新排列.使用重组后的降水集合预报驱动水文模型,实现了淮河上游大坡岭—息县、淮河上游息县—王家坝和汝河—洪河上游3个子流域的12次洪水过程的洪水概率预报,并对1988年9月7日和1991年7月31日两次洪水概率预报进行个例分析.结果表明:相对于单一确定性预报,通过条件亚正态分布模型生成降水集合预报后,再经过Schaake洗牌法空间相关性重新组合的降水集合预报,捕捉洪峰出现时间和流量的能力更强.对洪水概率预报来说,降水概率预报更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计的目的,并尽可能综合了降水预报不确定性因素,同时也说明维持变量原有的空间相关特征对于降水概率预报具有重要意义.
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