【摘 要】
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使用集合概率预报描述水文预报不确定性,不仅可以提高预报的精度和准确性,而且可以提供比确定性预报更多的风险信息。通用线性模型是一个对由水文模型产生的有偏差的水文预报
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使用集合概率预报描述水文预报不确定性,不仅可以提高预报的精度和准确性,而且可以提供比确定性预报更多的风险信息。通用线性模型是一个对由水文模型产生的有偏差的水文预报进行校正的统计模型。它是利用统计手段,通过历史观测与模型模拟来得到未来河流径流的变化特征和变化规律,对未来的水文事件进行集合预报。该后处理器可以产生可靠的集合预报,保留原始预报中的技巧,有效降低水文模拟中的误差,得到更加精确的水文预报。本文通过对通用线性模型水文集合预报后处理器进行多种试验来测试其性能。一方面,对两种不同误差水平的数据和不同时间段的资料分别进行处理,检验后处理器的性能和降低误差的能力；另一方面,后处理器在不同的配置下进行测试,来检验其对于不同的自身参数,不同干湿类型的流域和不同预报能力的水文模型的敏感性。主要结论如下：(1)这种水文集合预报系统的后处理器可以有效地衡量水文模拟的不确定性,降低水文预报中的偏差,得到更接近真实情况的校正预报。后处理产生的校正预报在平均值,标准差,均方根误差和累积分布函数等检验指标方面都更优于原始预报。(2)比较了未率定的水文模型的校正预报和率定过的水文模型的原始预报,发现后处理和模型的参数率定这两种处理过程对于原始预报中均方根误差的校正效果是相当的。即使是对于经过率定的水文模型产生的水文预报,后处理器仍可以使其得到一定程度的改善。(3)通过率定期和验证期的结果对比发现,对于不同时间段资料的处理,后处理器的效果是稳定可靠的,而且使用的资料越多,后处理的效果越好。但并不是所有模型产生的有偏差的水文预报经过后处理都能得到改善。(4)通过对后处理器模型参数的试验,较长的分析期和缓冲期有利于提高后处理器的校正性能。同时发现后处理器的性能对不同预报起始日期没有依赖性。(5)研究结果显示通用线性模型对于较湿润流域的适用性更好一些；应用于不同预报能力的水文模型产生的水文预报时,通用线性模型表现出较为一致的误差校正能力。
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