典型文献
基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
洪水;中长期预报;贝叶斯模型平均法;大尺度气候因子
中图分类号：
作者姓名：
俞明哲;刘剑宇;游元媛;刘翠艳
作者机构：
中国地质大学地理与信息工程学院地理科学系(武汉),湖北武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]俞明哲;刘剑宇;游元媛;刘翠艳-.基于贝叶斯模型平均的全球洪水中长期预报评估研究)[J].地理科学,2022(09):1646-1653
A类：
MSESS
B类：
中长期预报,预报评估,评估研究,水文站,逐日,径流数,流数据,采样法,发生频率,各季,日流量,大尺度气候因子,列作,预报因子,贝叶斯模型平均法,全球尺度,预报模型,均方误差,预报效果,节气,鄱阳湖流域,流域洪水
AB值：
0.238713
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