【摘 要】
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利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24h降水量集合平均预报资料，建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成
【机 构】
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四川省气象台,中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京师范大学,中国气象局公共气象服务中心,成都信息工程学院
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006037和GYHY200906007)共同资助
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利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24h降水量集合平均预报资料，建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成预报。针对淮河流域子流域的试验结果表明：新方法生成的集成预报的均方根误差在所有子流域和各个季节的误差都有显著降低，其中蚌埠至洪泽湖流域6月的均方根误差降低了3．1Imm。4个子流域通过该模型得到的集成预报的Brier技巧评分在0．16～0．61，说明该集成预报在整年都具有一定预报价值。在淮河上游大坡岭至息县流域，当实际日面雨
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