了各场洪水预报的洪峰值、80%的洪峰置信区间、洪蜂误差、确定性系数及峰现时差，在该表中还给出了 新安江模型的预报结果以作比较。从表2可以看出，本文建立的贝叶斯概率预报模型的洪峰误差、确定 性系数和峰现时差均较新安江模型有很大的改进。洪峰误差只有3场(870622,870627,870719)在10% 以上，其余均在10%以下；确定性系数只有1场(870622)在80%~90%之间，其余均在90%以上。可见 贝叶斯概率预报的精度明显高于新安江模型的预报结果，且可以给出计算洪峰的不确定度为防洪提供 更充分的决策依据。对于870622和870627两场洪水，BFS的预报结果偏大，究其原因，可能是因为作为 后验信息的新安江模型预报结果较差所致，由此也说明后验信息对贝叶斯预报结果的重要性。 以洪号870821为例，图4(a)给出了洪峰的先验与后验密度、图4(b)给出了比例缩小得分的演化过 程，图4(c)始出了洪峰后验均值迹线，图4(d)给出了洪峰后验方差迹线。从图4(b)看出第1000次抽样 以后的比例缩小得分已趋近于1、图4(c)洪峰的均值和图4()的洪峰方差已趋于稳定，说明MCMC算法 已经收敛。图5(a)给出了AM-MCMC方法预报的80%的置信区间及实测过程，图5(b)给出了AM- MCMC方法预报过程线、与实测过程线及新安江模型(XA)预报过程线的比较。从图5中看出MCMC预 报的过程线明显比新安江模型的结果好，且实测过程线几乎全包括在80%的置信区间内。 表2贝叶斯概率预报模型计算成果 实测峰量/ 峰量80% 计算峰量(m/s) 洪蜂误差(%》 确定性系数 峰现时差h 洪号 的置信区间 (m/s) XAJ BFS BFS XAJ BFS XAJ BFS XAJ BFS 840612 632 524 606 (588,626) -17.10 -4,06 0.88 0.98 -1 0 840723 1060 990 992 (731,1010) -6.65 -6.44 0.94 0.97 0 850603 235 257 256 (234,278) 9.32 8.87 0.76 0.98 -4 -4 850621 476 499 517 (496.538) 4.81 8.63 0.93 0.99 -1 -1 860714 227 233 246 (224,268) 2.90 8.50 0.74 0.96 -1 -1 860909 844 848 883 (861,907) 0.51 4.69 0.95 0.99 0 0 870511 341 251 406 (384,428) -26.40 0.19 0.86 0.95 -1 0 870622 316 398 431 (409,453) 25.89 36.43 0.60 0.81 -1 870627 367 288 453 (431,475) -21.40 23.50 0.86 0.96 0 0 870719 819 945 903 (879,926) 15.40 10.20 0.92 0.98 1 870821 556 388 545 (523,567) -30.20 -1.90 0.79 0.96 -g(h1h=223,414.556) 0.03 中(h5s1=3引5.9he=223,414,556)》 0.02 0.0 440460480500520540560580600620 10002000300040005000 流量 迭代次数 (a) (6) 552 700 4 548 500 544 基300 540 10002000300040005000 0 10002000300040005000 选代次数 选代次数 (e) (d) 图4870821洪水的后验统计特征 1504.- 万方数据了各场洪水预报的洪峰值、80％的洪峰置信区间、洪峰误差、确定性系数及峰现时差，在该表中还给出了 新安江模型的预报结果以作比较。从表2可以看出，本文建立的贝叶斯概率预报模型的洪峰误差、确定 性系数和峰现时差均较新安江模型有很大的改进。洪峰误差只有3场(870622，870627，870719)在10％ 以上，其余均在10％以下；确定性系数只有1场(870622)在80％～90％之间，其余均在90％以上。可见 贝叶斯概率预报的精度明显高于新安江模型的预报结果，且可以给出计算洪峰的不确定度为防洪提供 更充分的决策依据。对于870622和870627两场洪水，BFS的预报结果偏大，究其原因，可能是因为作为 后验信息的新安江模型预报结果较差所致，由此也说明后验信息对贝叶斯预报结果的重要性。 以洪号870821为例，图4(a)给出了洪峰的先验与后验密度、图4(b)给出了比例缩小得分的演化过 程、图4(C)始出了洪峰后验均值迹线、图4(d)给出了洪峰后验方差迹线。从图4(b)看出第1 000次抽样 以后的比例缩小得分已趋近于1、图4(e)洪峰的均值和图4(d)的洪峰方差已趋于稳定，说明MCMC算法 已经收敛。图5(a)给出了AM．MCMC方法预报的80％的置信区间及实测过程，图5(b)给出了AM． MCMC方法预报过程线、与实测过程线及新安江模型(xAJ)预报过程线的比较。从图5中看出MCMC预 报的过程线明显比新安江模型的结果好，且实测过程线几乎全包括在80％的置信区间内。 表2贝叶斯概率预报模型计算成果 越 船 删 避 迥 睿 裂 妲 登 糍 一1504一 图4 870821洪水的后验统计特征 万方数据