降水概率预报在淮河流域的水文预报试验
本文利用GFS模式起报的1～14天降水预报,采用条件亚正态分布模型生成淮河流域三个子流域1～14天的日面雨量集成预报,并将其运用于王家坝水文站的径流量集合预报,结果表明概率预报的第5百分位至第95百分位基本能将观测包含在内.集成预报中部分成员可以预报出洪峰的峰值和峰值出现的大致时间.条件亚正态分布模型生成的具有概率意义的降水预报在大坡岭至王家坝流域的洪水预报试验说明,相对于GFS单值降水预报,降水概率预报对洪水过程的预报来说,更能达到对未来的水文事件进行最大可能估计这个目的,并给出了一个广泛的结果区间,尽可能地综合了造成降水预报不确定性的因素.此外本文的试验也说明,1～14天的日面雨量集成预报,应用于水文预报中还有一定的预报能力.在水文预报提供降水不确定性的同时,对于延长流域水文预报的预见期有重要意义.有利用延长径流量预报的预见期,为洪水预报和水资源调度能够提供更好的决策参考.
河流流域 水文预报 降水概率预报 条件亚正态分布模型
赵琳娜 刘莹 包红军 王彬雁 白雪梅
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京 100081 四川省气象台,成都610072 中国气象局公共气象服务中心,北京 100081 成都信息工程学院,成都610225
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428-432
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）