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筛选全球5839个水文站逐日径流数据,采用超阈值采样法提取洪水发生频率及时间,将各季节最大日流量作为季节洪水量级,以优选的多个大尺度气候因子的最佳前置月份序列作为潜在预报因子,基于贝叶斯模型平均法构建全球尺度洪水中长期预报模型,并利用均方误差技术指数（MSESS）评价模型的预报效果。结果表明：全球范围内,洪水量级和频率模拟预报效果合格（0.6>MSESS>0.2）的水文站点占比分别为48%和28%;利用前置季节气候因子数据,驱动所构建的洪水中长期预报模型,有效预报了2020年鄱阳湖流域洪水量级将异常偏高。 相似文献
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