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基于分层贝叶斯模型的长江上游主汛期径流概率预报

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长期径流预报是水文预报的重要领域,基于气候遥相关影响区域径流量的理论基础,以长江上游干流5个水文站1954-2020年主汛期(6-8月)径流为研究对象,分析大尺度气候因子与径流相关性,通过分层贝叶斯模型开展长期径流概率预报.研究表明:长江上游主汛期径流量明显受到多种大尺度气候因子综合作用,筛选出北美副高脊线位置指数等10项大尺度气候因子作为模型预测因子;以站点主汛期径流服从的对数正态分布为预测目标的先验分布,建立5条马尔科夫链,通过MCMC算法在概率空间内随机采样推求参数后验分布,概率预测结果的不确定性区间对实测值覆盖率高;通过预测结果相关性分析、受试者工作特征曲线(ROC)和连续分级概率技巧评分(CRPSS)等方法对模型模拟性能评价表明模型有效地捕捉了大尺度气候因子信息,适用于长江上游径流长期预报.
Probability Prediction of Main Flood Runoff in the Upper Reaches of the Yangtze River Based on Hierarchical Bayesian Model

long term runoff forecasthierarchical Bayesian modelupper reaches of the Yangtze Riverrunoff in main flood sea-sonprior distributionposterior distribution

陈玺、章晓梦、郝洁、鞠琴、戴明龙、李妍清、曹青

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长江水利委员会水文局,湖北 武汉 430010

长江水利委员会水文局 长江三峡水文水资源勘测局,湖北 宜昌 443000

水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院,江苏 南京 210029

河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210098

南京信息工程大学 水文与水资源工程学院,江苏 南京 210044

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长期径流预报 分层贝叶斯模型 长江上游 主汛期径流量 先验分布 后验分布

湖北省自然科学基金"一带一路"水与可持续发展科技基金"一带一路"水与可持续发展科技基金

2021CFB00620204908112020491211

2023

10.19797/j.cnki.1000-0852.20220226

水文
水利部水文局 水利部水利信息中心

水文

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.742
ISSN：1000-0852
年,卷(期)：2023.43(5)
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