【摘 要】
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单一模型在水文过程模拟和预报中存在诸多不确定性,集合模拟是减少不确定性影响的有效方法。在水文模型参数估计的两类方法基础上（分别选用SCE-UA算法和SCEM-UA算法为代表）,选
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水文水资源学院
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单一模型在水文过程模拟和预报中存在诸多不确定性,集合模拟是减少不确定性影响的有效方法。在水文模型参数估计的两类方法基础上（分别选用SCE-UA算法和SCEM-UA算法为代表）,选用3个基于子流域的半分布式水文模型（新安江模型、混合产流模型和HYMOD模型）,综合考虑模型参数和模型输入的不确定性,并采用贝叶斯模型平均（BMA）将3个模型的模拟结果集合进行概率预报。结果表明：SCE-UA算法和SCEM-UA算法优化的参数都能使模型取得较好的模拟效果,但SCEM-UA算法能得到模型参数的后验概率分布,并获取模型
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