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摘要
利用淮河流域加密站点2008年6月1日—8月31日逐日降水资料、对应的T213模式的24 h,48 h以及72 h集合预报,采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)方法对集合预报15个成员的降水预报进行了概率集成与偏差订正,采用排序概率评分(CRPS)、平均绝对误差(MAE)对BMA的订正结果进行检验,并将订正后的降水预报输入VIC(Variable Infiltration Capacity)水文模型中进行水文概率预报。结果表明:经BMA订正后的24 h,48 h,72 h降水预报精度较订正前有所提高;BMA模型给出的有效区间(第25百分位数至第75百分...
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