1.2 小结

水文集合预报是包含了水文预报不确定性信息的预报。最近30年在理论研究与应用研究上都取得了突破性进展。最经典的思想是通过对历史观测与后预报进行统计，获取观测对应预报的条件概率，然后矫正未来的预报并给出概率分布。不同的研究有不同的方法，其中贝叶斯方法及其改进方法的研究与应用较多。水文集合预报系统也日臻完善，在欧洲与美国均已开始业务化，但在我国的研究与应用尚处在起步阶段。

水文集合预报的研究与应用面临如下问题与挑战：

（1）不确定性的识别。水文集合预报希望识别水文预报各个环节的不确定性，当前研究更多的还是集中在单个环节的不确定性，比如，输入不确定性、模型参数不确定性等。如何将这些不确定性进行系统的识别、降低并精确地反映到最终的集合预报产品中，将直接决定着所给集合预报的区间是否合理，所以需要进一步对多源不确定性进行汇总与消除研究。

（2）气象—水文预报耦合研究。数字天气/气象预报的时空尺度和精度与水文预报不一致，导致气象预报产品难以直接应用到水文预报中，所以在气象到水文降尺度及数据同化方面需要进一步研究。

（3）水文集合预报的业务化。随着水文集合预报理论研究的成熟，水文集合预报的业务化问题随之而来。习惯了传统确定性预报的用户暂时无法理解概率性集合预报，难以接受水文集合预报产品，更遑论应用到生产实践中去，所以需要对用户进行培训，使用户理解并应用水文集合预报的优点。