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近年来,随着国民经济的快速发展,有限的水资源量与逐步提高的生产、生活用水需求之间的矛盾凸显,如何能够提供可靠的水资源量预测与分析,成为提高区域水资源高效利用与可持续发展水平的重要技术手段。针对传统水资源量预测方法只能提供单一值,所提供预报结果不确定性程度较高的局限性,提出基于模型簇的水资源量概率预测方法。该方法以水资源总量、降水、地表及地下水资源量等变量训练预测模型簇,提供概率预报所需的先验信息;利用BMA(BayesianModelAveraging)对模型簇的先验信息进行综合,定量描述水资源总量的后验概率分布。以淮河流域水资源总量为目标变量,设定模型簇的预见期为5年,研究结果表明该方法所得到的概率描述结果可靠,适合于对近期水平年的水资源总量预报。