相似偏差订正法在短期温度预报中的应用研究

发布时间：2021-09-18 09:30

　　为提高温度预报精度,本文提出一种新的相似偏差订正法建立短期温度预报模型,并与气象业务常用的多元回归法、BP神经网络法进行对比。结果表明:（1）温度预报精度均具有明显日变化特征,午后精度较高,而凌晨精度偏低;（2）基于20:00起报资料得到的温度预报精度略高于08:00起报资料;（3）温度预报精度由高到低的顺序依次为相似偏差订正法、BP神经网络法、多元回归法和ECMWF模式产品的2 m温度,若从制作短期逐时温度预报的精度、合理性及运行效率等方面考虑,相似偏差订正法优于BP神经网络法和多元回归法。 

【文章来源】：气象研究与应用. 2020,41(03)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

2016年12月1日—2017年1月21日不同温度预报模型在不同时次的温度准确率

(2)20:00起报（图4b),T2m＿AccModel、T2m＿AccSim、T2m＿AccReg、T2m＿AccBp分别有6个、25个、16个、20个时次预报准确，类似图4(a），温度预报准确率由高到低分别为T2mSim、T2mBp、T2mReg和T2mModel。表2给出了00—24时、24—48时、48—72时、00—72时内T2mModel、T2mSim、T2mReg、T2mBp的平均温度预报准确率统计结果，从表2可看出，在各个时间段范围内，平均温度预报准确率由高到低分别为T2mSim、T2mBp、T2mReg和T2mModel，且20∶00起报资料略好于08∶00起报资料。

图1为相似偏差订正法的计算流程图，在建立模型之前，先获取历史资料T2mModel和与实况温度之间的温度偏差TDer，并对模式预报产品中的降水量TP、各层次相对湿度RH、10m风速UV10m、10m风向Dir10m、中低云量ML、总云量AC等进行归一化处理，分别计算其与温度偏差TDer之间的相关系数值，选取相关系数绝对值大于0.1的气象要素作为因子，分别为RH700(-0.6096）、ML (-0.5476）、AC (-0.5288）、RH850(-0.5154）、RH2m(-0.4806）、TP(-0.3840）、UV10m(-0.3096）、RH500(-0.2963）、Dir10m(0.1296）。通过求取归一化后的多种气象要素平方和（图1中的ABS），其中，ABS值越小，则表明相似度越高，依ABS值由小到大挑选5个历史资料中最相似样本，并计算实况温度与T2mModel之间的平均温度偏差TDer，加上数值预报模式产品中的XT2m，得到的温度Tneed（见图1），即为相似偏差订正法的预报结果。1.3 温度预报效果检验方法

【参考文献】：
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本文编号：3399895