【摘 要】
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本文利用条件亚正态分布模型生成淮河流域三个子流域1-14天的日面雨量集成预报,并将其运用于王家坝水文站的径流量集合预报,结果表明概率预报的第5百分位至第95百分位基本能
【机 构】
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中国气象局公共气象服务中心; 国家气象中心; 四川省气象台; 成都信息工程学院;
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本文利用条件亚正态分布模型生成淮河流域三个子流域1-14天的日面雨量集成预报,并将其运用于王家坝水文站的径流量集合预报,结果表明概率预报的第5百分位至第95百分位基本能将观测包含在内。集成预报中部分成员可以预报出洪峰的峰值和峰值出现的大致时间。条件亚正态分布模型生成的具有概率意义的降水预报在大坡岭至王家坝流域的洪水预报试验说明,相对于GFS单值降水预报,降水概率预报对洪水过程的预报来说,更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计这个目的,并给出了一个广泛的结果区间,尽可能地综合了造成降水预报不确定性的因素。
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