【摘 要】
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无资料或资料稀缺地区的径流概率模拟,是目前水文研究难点问题之一。基于此,利用Kernal核密度估计法估算出流量的月径流概率密度函数,采用基于自适应采样算法（AdaptiveMetropo
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,中国科学院南京地理与湖泊研究所中国科学院流域地理学重点实验室
【基金项目】
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南京水利科学研究院院基金项目（Y516011）,水利部公益性项目（20101020）
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无资料或资料稀缺地区的径流概率模拟,是目前水文研究难点问题之一。基于此,利用Kernal核密度估计法估算出流量的月径流概率密度函数,采用基于自适应采样算法（AdaptiveMetropolisalgorithm,AM）的马尔可夫链蒙特卡罗（MakovChanMoteCalo,MCMC）模拟方法求解,最后给出月径流量的模拟预测.实例表明基于Kernel核密度估计的AM-MCMC算法模型计算结果精度较高,有良好的应用价值,可在资料较少地区推广使用.
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