BFS － HUP 模型在潼关站洪水概率预报中的应用

摘要：

采用马斯京根演算法作为确定性预报模型，并选用贝叶斯预报系统（BFS）的水文不确定性处理器（HUP）作为概率预报模型，获得预报变量的概率分布，实现黄河潼关站洪水的概率预报。将预报变量概率分布的中位数作为定值预报与确定性预报进行对比，发现预报精度有所提高，表明贝叶斯模型的预报校正能力较强。通过设定不同确定性预报精度的情景方案，探讨了确定性预报精度对概率预报可靠度的影响。结果表明，随着确定性预报精度的提高，概率预报区间宽度和离散度均有所减小；HUP洪水概率预报的可靠度对确定性预报的偶然性误差比较敏感，对系统偏差相对不敏感。

关键词：贝叶斯预报系统(BFS)、水文不确定性处理器(HUP)、洪水概率预报、潼关

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家科技支撑计划项目2013BAC10B02；国家自然科学基金资助项目51179046。

在线出版日期：2015-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-15,21