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Value of different precipitation data for flood prediction in an alpine catchment: A Bayesian approach

机译:在高山集水区洪水预测不同降水数据的价值:贝叶斯方法

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摘要

Graphical abstractDisplay OmittedHighlights?The value of three precipitation datasets is investigated in an alpine catchment.?We assess the effect of uncertain data on flood prediction with a Bayesian approach.?We model precipitation data uncertainty and model errors jointly with a bias term.?Introducing bias improves runoff predictions with all three precipitation datasets.?Using radar-based precipitation results in the best model performance.AbstractFlooding induced by heavy precipitation is one of the most
机译:<![CDATA [ 图形抽象 显示中省略 亮点 < CE:简单 - 对ID = “sp010” 视图= “所有”> 三个沉淀数据集上的值是在高山集水研究 我们评估洪水预测无线不确定数据的效果第贝叶斯方法 <?CE:对ID =”。 p0195" 查看=‘所有’>我们的模型降水数据的不确定性和模型有偏差项错误联合 介绍偏见改善与所有三个降水数据集径流预测 使用的最佳模型的性能基于雷达的沉淀结果 抽象 驱诱导重沉淀是一个最

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