基于贝叶斯模式平均的大渡河流域集合降水概率预报研究

发布时间：2017-09-19 15:29

  本文关键词：基于贝叶斯模式平均的大渡河流域集合降水概率预报研究

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【摘要】：基于TIGGE数据的五个单中心集合预报结果(CMA、CMC、ECMWF、NCEP、UKMO)构成的多中心超级集合预报系统的降水量预报,以及相应时段的实测降水量值,应用贝叶斯模式平均法(Bayesian Model Averaging,BMA)建立大渡河流域的BMA概率预报模型。通过CRPS、MAE、BS三种评价指标,对大渡河流域的BMA降水概率预报模型进行评价与检验,三种指标均显示BMA降水概率预报比原始集合预报具有更高的准确性,其中BMA模型的CRPS和MAE指标均值分别相比原始集合预报减少了31.6%和23.9%;分析模型权重参数,得出ECMWF对大渡河流域BMA降水预报贡献最大,即ECMWF对研究区域降水预报效果最好;模型对大渡河流域极端降水预报效果较差,常低估极端降水量。
【作者单位】： 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室;中山大学水资源与环境系;华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室;
【关键词】： 大渡河流域 降水概率预报 贝叶斯模式平均 集合预报
【基金】：国家自然科学基金项目(37000-41030451) 国家重点基础研究973项目(2013CB036400)
【分类号】：P338;P457.6
【正文快照】： P{A)P{B\A)1引言P(A IB)=P(B)(1)式中:P04)和分别为事件y l和事件B发生的概天气预报发展至今,其形式大体可分为四种:定性率,其值均大于0;P(/1 IB)表示事件发生条件下事件预报、定量预报、形态预报、概率预报%研究表明,任4发生的概率;P(BL4)表示事件4发生条件下事件B何天气预

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本文编号：882427