【摘 要】
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以大渡河流域大金站为对象,开展了基于信息熵误差异分布模型的洪水概率预报方法研究.挖掘了确定性水文模型预报的相对误差的统计规律,发现不同量级流量下洪水预报的相对误差
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;国家能源集团大渡河流域梯级电站集控中心,四川成都610041
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以大渡河流域大金站为对象,开展了基于信息熵误差异分布模型的洪水概率预报方法研究.挖掘了确定性水文模型预报的相对误差的统计规律,发现不同量级流量下洪水预报的相对误差存在异分布特征,服从不同的概率分布函数.基于极大熵和极小熵原则确定不同流量量级下预报相对误差的最优概率分布函数,进而采用不同的误差分布函数描述不同流量量级下的预报误差规律,并推导了以确定性模型预报值为条件的“真实”流量的分量级条件概率分布函数.根据不同量级对应的条件概率分布函数,可获得概率预报倾向值(如中位数预报)及任意置信度下的概率预报区间(如90％预报区间).大金站的应用结果表明,概率预报模型提供的预报倾向值(中位数预报值)整体要优于原始的确定性模型预报值,同时概率预报模型提供的90％置信度下的预报区间可以涵盖绝大部分实测值,具有较高的可靠性.
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