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基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究
被引量：
2
1
作者
俞明哲
刘剑宇
+1 位作者
游元媛
刘翠艳
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第9期1646-1653,共8页
筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模...
筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模型,并利用均方误差技术指数(MSESS)评价模型的预报效果。结果表明:全球范围内,洪水量级和频率模拟预报效果合格(0.6>MSESS>0.2)的水文站点占比分别为48%和28%;利用前置季节气候因子数据,驱动所构建的洪水中长期预报模型,有效预报了2020年鄱阳湖流域洪水量级将异常偏高。
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关键词
洪水
中长期预报
贝叶斯模型平均法
大尺度气候因子
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职称材料
题名
基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究
被引量：
2
1
作者
俞明哲
刘剑宇
游元媛
刘翠艳
机构
中国地质大学
地理与
信息
工程
学院
地理
科学
系
(
武汉
)
出处
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第9期1646-1653,共8页
基金
国家自然科学基金项目(42001042)
省级大学生创新创业训练计划(S202110491188、S202110491028)资助。
文摘
筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模型,并利用均方误差技术指数(MSESS)评价模型的预报效果。结果表明:全球范围内,洪水量级和频率模拟预报效果合格(0.6>MSESS>0.2)的水文站点占比分别为48%和28%;利用前置季节气候因子数据,驱动所构建的洪水中长期预报模型,有效预报了2020年鄱阳湖流域洪水量级将异常偏高。
关键词
洪水
中长期预报
贝叶斯模型平均法
大尺度气候因子
Keywords
flood
mid-long term prediction
Bayesian model averaging method
large-scale climate index
分类号
K903 [历史地理—人文地理学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究
俞明哲
刘剑宇
游元媛
刘翠艳
《地理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
2
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