几种气温客观预报方法对比及最优集成预报研究
发布时间：2021-10-09 06:30
由于模式本身的误差以及地形等影响,对模式产品进行订正释用是提高气温客观预报准确率的重要手段。基于ECMWF细网格预报产品研发了气温偏差订正和准对称混合滑动训练期MOS预报系统,在此基础上,设计了一种气温最优集成预报方法。对不同模式和不同客观方法的日最高、最低气温预报准确率进行了对比分析,结果表明:通过10～30 d的偏差滑动订正可以较好提高ECMWF细网格模式日最高、最低气温预报准确率。偏差滑动订正在短期内订正效果较显著,对考核站和鲁中山区订正效果尤其明显,对最低气温预报订正效果好于最高气温。MOS客观预报对日最高、最低气温预报也有较好的订正效果,但ECMWF细网格、偏差订正、MOS客观预报产品在不同地区、不同季节预报准确率有所不同,采用动态最优集成的方法进行最优集成预报,可以集成不同客观方法的预报优势,在多种客观预报产品的基础上再次提高预报准确率,达到最优集成的目的。
【文章来源】：气象. 2020,46(10)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图３?２０１８年（ａ，ｂ）和２０１９年（ｃ，ｄ）ＥＣＭＷＦ细网格、ＭＯＳ、偏差订正对山东省１２３个??国家气象观测站１？９?ｄ的日最高气温（ａ，ｃ）、日最低气温（ｂ，ｄ）预报准确率??Ｆｉｇ．?３?Ａｃｃｕｒａｃｙ?ｒａｔｅｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?１?—?９?ｄ?ｄａｉｌｙ?ｍａｘｉｍｕｍ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?（ａ，?ｃ）?ａｎｄ?ｍｉｎｉｍｕｍ??
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图５，但为２０１９年??Ｆｉｇ．?６?Ｓａｍｅ?ａｓ?Ｆｉｇ．?５，ｂｕｔ?ｉｎ?２０１９??和鲁南＇部分地区预报嚴奸
【参考文献】：
期刊论文
[1]最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用[J]. 郝翠,张迎新,王在文,付宗钰,DELLE MONACHE Luca. 气象. 2019(08)
[2]基于目标对象检验法的多种模式强降水能力的比较[J]. 曲巧娜,盛春岩,范苏丹,荣艳敏. 气象. 2019(07)
[3]几种格点化温度滚动订正预报方案对比研究[J]. 曾晓青,薛峰,赵瑞霞,赵声蓉. 气象. 2019(07)
[4]ECMWF高分辨率模式2m温度预报误差订正方法研究[J]. 薛谌彬,陈娴,张瑛,郑婧,马晓华,张雅斌,潘留杰. 气象. 2019(06)
[5]MOS温度预报中最优训练期方案[J]. 吴启树,韩美,郭弘,苏同华. 应用气象学报. 2016(04)
[6]山东省沿海冬春季海陆大风对比分析[J]. 曲巧娜,盛春岩,阎丽凤. 气象科学. 2016(03)
[7]山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验[J]. 盛春岩,范苏丹,刘诗军,夏凡,荣艳敏. 山东气象. 2016(01)
[8]基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究[J]. 智协飞,赵欢,朱寿鹏,葛非. 大气科学学报. 2016(01)
[9]GRAPESRAFS系统2m温度偏差订正方法研究[J]. 王婧,徐枝芳,范广洲,刘佩廷,李泽椿. 气象. 2015(06)
[10]山东精细化海区风的MOS预报方法研究[J]. 荣艳敏,阎丽凤,盛春岩,范苏丹,车军辉. 海洋预报. 2015(03)
本文编号：3425824
【文章来源】：气象. 2020,46(10)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
图３?２０１８年（ａ，ｂ）和２０１９年（ｃ，ｄ）ＥＣＭＷＦ细网格、ＭＯＳ、偏差订正对山东省１２３个??国家气象观测站１？９?ｄ的日最高气温（ａ，ｃ）、日最低气温（ｂ，ｄ）预报准确率??Ｆｉｇ．?３?Ａｃｃｕｒａｃｙ?ｒａｔｅｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?１?—?９?ｄ?ｄａｉｌｙ?ｍａｘｉｍｕｍ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?（ａ，?ｃ）?ａｎｄ?ｍｉｎｉｍｕｍ??
１３５６??第４６卷??气?象??８０－１??７０－??６０??５０－??４０??３０??２０－??１０－??０??８０－Ｉ??７０??６０－??５０??４０－??３０－??２０－??１０－??????（ａ）??（ｃ）??１?２?３?４?５?６?７?８??预报时效／ｄ??（ｂ）??（ｄ）??１２３４５６７８９??预报时效／ｄ??——ＥＣＭＷＦ???ＭＯＳ??－－偏差订正??图４同图３，但为泰山站??Ｆｉｇ．?４?Ｓａｍｅ?ａｓ?Ｆｉｇ．?３?＞?ｂｕｔ?ａｔ?Ｔａｉｓｈａｎ?Ｍｏｕｎｔａｉｎ?Ｓｔａｔｉｏｎ??表１?２０１８年不同方法２０时起报的７２?ｈ的山东省日最高气温、??日最低气温预报准确率及预报误差最小率（单位：％）??Ｔａｂｌｅ?１?Ａｃｃｕｒａｃｙ?ｒａｔｅｓ?ａｎｄ?ｍｉｎｉｍｕｍ?ｆｏｒｅｃａｓｔ?ｅｒｒｏｒ?ｒａｔｅｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?２４—７２?ｈ?ｄａｉｌｙ?ｍａｘｉｍｕｍ?ａｎｄ?ｍｉｎｉｍｕｍ??ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ｆｏｒｅｃａｓｔｓ?ｓｔａｒｔｉｎｇ?ｆｒｏｍ?２０：００?ＢＴ?ｂｙ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｍｅｔｈｏｄｓ?ｉｎ?Ｓｈａｎｄｏｎｇ?ｉｎ?２０１８?（ｕｎｉｔ：?％）??要素??统计量??预报时效??２４?ｈ??４８?ｈ??７２?ｈ??ＥＣＭＷＦ??７７．?１１??７１．?９６??６７．?０１??准确率??ＭＯＳ??８０．?６３??７５．?４４??７０．?８９??曰最高气温??偏差订正??８０．?０６??７５．?０６??６９．?７５??ＥＣＭＷＦ??３１．?９５??３１．?４９??３１．?９０??预报误差最小率??ＭＯＳ??３５．
图５，但为２０１９年??Ｆｉｇ．?６?Ｓａｍｅ?ａｓ?Ｆｉｇ．?５，ｂｕｔ?ｉｎ?２０１９??和鲁南＇部分地区预报嚴奸
【参考文献】：
期刊论文
[1]最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用[J]. 郝翠,张迎新,王在文,付宗钰,DELLE MONACHE Luca. 气象. 2019(08)
[2]基于目标对象检验法的多种模式强降水能力的比较[J]. 曲巧娜,盛春岩,范苏丹,荣艳敏. 气象. 2019(07)
[3]几种格点化温度滚动订正预报方案对比研究[J]. 曾晓青,薛峰,赵瑞霞,赵声蓉. 气象. 2019(07)
[4]ECMWF高分辨率模式2m温度预报误差订正方法研究[J]. 薛谌彬,陈娴,张瑛,郑婧,马晓华,张雅斌,潘留杰. 气象. 2019(06)
[5]MOS温度预报中最优训练期方案[J]. 吴启树,韩美,郭弘,苏同华. 应用气象学报. 2016(04)
[6]山东省沿海冬春季海陆大风对比分析[J]. 曲巧娜,盛春岩,阎丽凤. 气象科学. 2016(03)
[7]山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验[J]. 盛春岩,范苏丹,刘诗军,夏凡,荣艳敏. 山东气象. 2016(01)
[8]基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究[J]. 智协飞,赵欢,朱寿鹏,葛非. 大气科学学报. 2016(01)
[9]GRAPESRAFS系统2m温度偏差订正方法研究[J]. 王婧,徐枝芳,范广洲,刘佩廷,李泽椿. 气象. 2015(06)
[10]山东精细化海区风的MOS预报方法研究[J]. 荣艳敏,阎丽凤,盛春岩,范苏丹,车军辉. 海洋预报. 2015(03)
本文编号：3425824
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