基于GFS的飞来峡流域水文集合预报

The Hydrological Ensemble Prediction Based on GFS in Feilaixia Basin

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作者:

  • 叶爱中 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,全球变化研究协同创新中心 北京 100875
  • 段青云 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,全球变化研究协同创新中心 北京 100875
  • 徐静 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,全球变化研究协同创新中心 北京 100875
  • 马凤 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,全球变化研究协同创新中心 北京 100875
  • 邓斅学 北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,全球变化研究协同创新中心 北京 100875

中文摘要:

传统水文预报都是确定性的预报,没有充分利用气象预报信息,并且未给出预报的不确定性信息。分析了美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental PredictionNCEP)提供的全球预报(Global Forecast SystemGFS)降水数据;然后通过集合预报前处理,将预报降水输入到分布式水文模型;最终给出水文集合预报。通过对比分析,表明采用了降水预报数据的水文集合预报要比传统水文预报准确率高。采用全球天气预报信息进行水文集合预报是发展水文预报的有效途径。

中文关键词:

全球降水预报GFS,水文预报,集合,飞来峡

KeyWords:

GFS, hydrological prediction, ensemble, Feilaixia basin

Abstract:

Traditional hydrological prediction is a type of deterministic prediction, which does not make full use of the weather forecast information, or give forecast uncertainty. This paper analyzed the precipitation hindcast data provided by the Global Forecast System (GFS) in National Centers for Environmental Prediction (NCEP); and then the hindcast data was processed by the ensemble pre-processor in order to drive the hydrological model. Finally, we got the hydrological ensemble prediction. The results show that the hydrological ensemble prediction is better than the traditional ensemble streamflow prediction (ESP). The hydrological ensemble prediction on GFS is an effective way of developing hydrological prediction.

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