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利用淮河流域加密站点2008年6月1日-8月31日逐日降水资料、对应的T213模式的24h，48h以及72h集合预报，采用贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging，BMA）方法对集合预报15个成员的降水预报进行了概率集成与偏差订正，采用排序概率评分（CRPS）、平均绝对误差（MAE）对BMA的订正结果进行检验，并将订正后的降水预报输入VIC（Variable Infiltration Capacity）水文模型中进行水文概率预报。结果表明：经BMA订正后的24h，48h，72h降水