【摘 要】
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基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L2,并与广泛
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉430072
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基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L2,并与广泛使用的似然函数纳希效率系数L1进行对比,分析讨论了流量数据误差对流量模拟不确定性估计结果的影响.通过淮滨水文站的混合有限元模型(hydrological model,HYMOD)流量模拟实验表明,相比于似然函数L1,L2的使用能够改善模型参数的后验分布估计,降低流量90％置信区间的区间宽度;同时使用L1和L2作为参数约束条件,能够进一步降低参数的不确定性,获得更为合理的流量预报区间.显式地考虑流量数据不确定性因素可以有效地降低水文模拟的不确定性.
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