基于多模型MCP方法的洪水概率预报

王艳兰; 梁忠民; 王凯; 罗俐雅

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基于多模型MCP方法的洪水概率预报

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洪水概率预报通过提供具有一定置信度的预报区间,评估预报结果的可靠度,为防洪调度提供重要依据。以淮河关键防洪断面王家坝为研究对象,分别采用API和新安江(XAJ)确定性模型进行初始的确定性预报,在此基础上,再采用模型条件处理器(MCP)推求不同量级洪水预报流量的条件概率分布函数,实现洪水概率预报。分别从中位数的确定性精度评价和概率预报的可靠度评价两方面对预报结果进行分析,结果表明:MCP洪水概率预报结果不仅具有较高的可靠度,而且其中位数预报与确定性模型结果相比,预报精度整体有所提高,说明MCP具备一定的校正预报能力。

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来源
《南水北调与水利科技（中英文）》 |2018年第6期|39-45|共7页
作者
王艳兰; 梁忠民; 王凯; 罗俐雅;
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作者单位

河海大学水文水资源学院;

淮河水利委员会水文局(信息中心);

江苏省水文水资源勘测局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV122.5;
关键词
洪水概率预报; 模型条件处理器; API模型; 新安江模型;

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