【摘 要】
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基于TIGGE数据的五个单中心集合预报结果（CMA、CMC、ECMWF、NCEP、UKMO）构成的多中心超级集合预报系统的降水量预报,以及相应时段的实测降水量值,应用贝叶斯模式平均法（Bayesian
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,中山大学水资源与环境系,华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室
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基于TIGGE数据的五个单中心集合预报结果（CMA、CMC、ECMWF、NCEP、UKMO）构成的多中心超级集合预报系统的降水量预报,以及相应时段的实测降水量值,应用贝叶斯模式平均法（Bayesian Model Averaging,BMA）建立大渡河流域的BMA概率预报模型。通过CRPS、MAE、BS三种评价指标,对大渡河流域的BMA降水概率预报模型进行评价与检验,三种指标均显示BMA降水概率预报比原始集合预报具有更高的准确性,其中BMA模型的CRPS和MAE指标均值分别相比原始集合预报减少了31.6%
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