基于MCMC的水文模型参数不确定性及其对预报的影响分析

摘要：

本文探讨了应用贝叶斯理论分析水文模型参数的不确定性问题。首先确定模型中的敏感参数,再采用Markov Chain Monte Carlo(MCMC)算法得到其后验分布的抽样,进而获得流域出口断面流量过程的抽样分布,据此对模型参数的不确定性及其对预报结果的影响进行评价。以新安江模型为例,提供了参数不确定性分析的流程,并通过模型预报结果的抽样分布,构造了90％的置信预报区间。

关键词： 贝叶斯理论 不确定性分析 参数敏感性分析 置信区间 水文模型

作者: 梁忠民 戴荣 綦晶

作者单位: 河海大学水文水资源学院南京 210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国水论坛

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 113-117

在线出版日期: 2007-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）