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洪水灾害的频繁发生常导致国计民生遭受重大损失，水文预报被证实为抵御洪水灾害、减少灾害损失的有效非工程措施，针对于此提高水文预报的精度并延长其预见期一直是学者们着力解决的问题。水文集合预报在国外已逐步实现业务化，而在国内尚处于起步阶段。本文以北江流域为研究，选取美国国家环境预报中心已发展多年的中期气象集合预报GEFS与长期气象集合预报CFSv2，以及TIGGE数据库中的ECMWF与CMA四种降水集合预报数据源，基于流域站点实测降水序列资料，采取A(精度评估)—B(降水集合处理)—C(驱动水文模型)—D(水文集合后处理)的方式对4种降水集合预报分别进行精度评估与校正，然后结合相关实测资料进行北江流域的水文模拟与预报，根据水文模型输出的径流预报结果进行进一步的校正，并分析不确定性。
(1)基于实测降水对原始降水集合预报进行分析发现GEFS、CFSv2、ECMWF与CMA都存在一定的偏差，且相对而言CMA偏差稍大，基于典型事件模型的集合前处理(EPP)，形成第一组处理结果(B1)，有效的提高了降水预报的精度与集合预报的技能。此外采用集合平均法与Nash系数加权平均法分别对数据源进行计算得到第二组(B2)与第三组(B3)集合处理结果，通过分析，三种集合处理结果的预报精度均优于原始集合预报。
(2)将原始集合预报数据与三种处理后的预报数据，共4×4种数据源、240组降雨序列输入通过适用性分析的SWAT水文模型，结果表明，前5日预见期的精度明显高于后10日的预报结果，且各项预报成果的精度与输入模型的降水预报精度密切相关，B1组通过EPP法有效的改进了降水预报的精度，驱动水文模型后，其结果也最优的。
(3)经过BMA方法处理得到的新的径流预报序列评价结果整体优于单个数据源的预报结果，说明BMA方法能够一定程度提高水文预报精度，得到更优的水文预报结果。在BMA集合平均计算中，整体上ECMWF与GEFS权重占比最大，说明预报数据源本身的精度对水文集合预报成果尤为重要。
(4)通过对4×4种数据源分别进行集合平均后，得到4套基于BMA的新的数据源，通过不确定性分析可以看出，基于B1组形成的成果覆盖度最高，平均带宽最窄，不确定性最小，其次是B2与B3组，B3组略优于B2组的成果。此外，通过新的数据源继续集成得到的集合预报不确定性低于前述成果，精度也最高，说明降水集合预报在应用前进行集合处理必不可少，可有效减小水文集合后处理的不确定性。
(1)基于实测降水对原始降水集合预报进行分析发现GEFS、CFSv2、ECMWF与CMA都存在一定的偏差，且相对而言CMA偏差稍大，基于典型事件模型的集合前处理(EPP)，形成第一组处理结果(B1)，有效的提高了降水预报的精度与集合预报的技能。此外采用集合平均法与Nash系数加权平均法分别对数据源进行计算得到第二组(B2)与第三组(B3)集合处理结果，通过分析，三种集合处理结果的预报精度均优于原始集合预报。
(2)将原始集合预报数据与三种处理后的预报数据，共4×4种数据源、240组降雨序列输入通过适用性分析的SWAT水文模型，结果表明，前5日预见期的精度明显高于后10日的预报结果，且各项预报成果的精度与输入模型的降水预报精度密切相关，B1组通过EPP法有效的改进了降水预报的精度，驱动水文模型后，其结果也最优的。
(3)经过BMA方法处理得到的新的径流预报序列评价结果整体优于单个数据源的预报结果，说明BMA方法能够一定程度提高水文预报精度，得到更优的水文预报结果。在BMA集合平均计算中，整体上ECMWF与GEFS权重占比最大，说明预报数据源本身的精度对水文集合预报成果尤为重要。
(4)通过对4×4种数据源分别进行集合平均后，得到4套基于BMA的新的数据源，通过不确定性分析可以看出，基于B1组形成的成果覆盖度最高，平均带宽最窄，不确定性最小，其次是B2与B3组，B3组略优于B2组的成果。此外，通过新的数据源继续集成得到的集合预报不确定性低于前述成果，精度也最高，说明降水集合预报在应用前进行集合处理必不可少，可有效减小水文集合后处理的不确定性。