谷洪钦，刘开磊，刘玉环，马亚楠

(1. 国核电力规划设计研究院有限公司，北京 100095；2. 淮河水利委员会水文局(信息中心)，安徽 蚌埠 233000；3. 河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098)

在源远流长的水文水资源学科发展历史中，人们在分水源机制、坡面产汇流机理方面已经形成了较多的经验与知识储备。然而，洪水预报的精准程度受降雨输入、土壤水文初始条件、参数概化能力、模型结构等来源不确定性的影响显著，导致传统水文预报技术不能准确反映流域产汇流物理机制，洪水预报结果往往明显偏离实际，给实时洪水预报以及防洪减灾工作带来极大的限制。

自19世纪40年代起，水文水资源学科便已出现有关误差或水文不确定性对洪水预报的影响研究，尤其近年来针对来自降雨输入、模型参数及模型结构等来源不确定性影响的研究，取得了较多代表性成果。其中，对降雨、参数不确定性影响的研究多偏重于对误差概率分布特征定量刻画；对模型结构不确定性的研究涉及对模型结构本身的改进以及最优预报模型筛选策略、组合预报等方面。叶爱中等[1]于2007年提出由日降雨资料时间降尺度生成逐时降雨资料的方法，认为所提出方法在保证逐日降水量总量一致的前提下，能在更细致的时间分辨率上提供可靠的降雨成果，对于降雨输入误差控制具有良好的借鉴价值；2016年梁忠民等[2]提出考虑降雨输入不确定性的洪水概率预报方法，基于抽站法原理反推降雨输入的概率分布，结合Monte-Carlo抽样法驱动确定性水文模型，实现对预报流量概率分布的估计；……