基于GFS的飞来峡流域水文集合预报

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 Prediction,NCEP)提供的全球预报(Global Forecast System,GFS)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。