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| 基于贝叶斯网络的黄河径流预测 | |
| 作者姓名： | 赵菲菲 张青青 张宇 石旭芳 钟德钰 |
| 作者单位： | （1.青海大学水利电力学院，西宁 810016；2.青海大学三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,西宁 810016；3.清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京 100084） |
| 摘 要： | 基于黄河流域1979—2018年的ERA-Interim再分析气候与水文数据,以及CMIP5中10个气候模式下3种典型排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)的全球气候变化数据,采用离散数据的处理方法,建立黄河流域贝叶斯网络模型,推断黄河流域近40余年来气候要素对径流的影响概率,预测黄河流域未来径流量。结果表明:1979—2018年黄河天然径流量呈减小趋势,基于贝叶斯网络分区间概率预测预报的径流量也呈减小趋势;黄河流域的不同区间(低、中、高)径流量对气候的敏感程度不同,但径流始终与降水相关性最高;在RCP2.6情景下,黄河流域未来20年、60年的径流量为585.50亿、588.57亿m~3;在RCP4.5情景下,其值为585.42亿、587.53亿m~3;在RCP8.5情景下,其值为593.50亿、585.11亿m~3。 |
| 关 键 词： | 基于贝叶斯网络 气候因子 径流 不确定性问题 黄河流域 |
The Yellow River runoff forecast based on Bayesian network |
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| Authors: | ZHAO Feifei ZHANG Qingqing ZHANG Yu SHI Xufang ZHONG Deyu |
| Abstract: | |
| Keywords: | Bayesian network climate factor runoff uncertainty problem Yellow River basin |
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