基于偏最小二乘回归方法的东亚区域多模式温度集成预报试验

发布时间：2021-11-12 14:50

　　利用德国气象局（German Bureau of Meteorology,GBM）全球中期数值天气预报产品、日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）全球中期数值天气预报产品和中国国家气象中心T639数值预报产品3个子模式,采用偏最小二乘回归（partiaI least square regression,PLS）方法、超级集成（multi-model superensemble,SUP）方法和消除偏差集成平均（bias-removed ensemble mean,BREM）方法对比试验,建立2012—2013年冬季东亚区域（15°～70°N、90°～145°E）的地面气温多模式集成预报模型,并进行2014年冬季24～72 h预报时效的地面温度的多模式集成预报研究。为进一步验证集成方法的性能是否具备稳定性,以2014年2月1—9日发生的寒潮天气过程为个例进行检验分析。结果表明,多模式集成预报模型能够综合子模式优点,预报效果明显好于3个子模式,且PLS方法优于SUP、BREM集成方法。 

【文章来源】：安徽农业科学. 2020,48(23)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

2014年冬季东亚区域24、48与72 h地面气温预报的平均均方根误差

2014年冬季东亚区域24 h(a)、48 h(b)与72 h(c)地面气温预报与NCEP观测值的距平相关系数

2014年冬季影响我国的冷空气势力不强,我国大部分地区的气温较常年同期偏高, 但是从2月2日起,一股冷空气的到来改变了这种天气格局,中央气象台1日晚间发布了2014年首个寒潮蓝色预警。图4所选9个格点范围包括中国的内蒙古自治区中东部、河北省北部、辽宁省西部以及北京市,由于冷空气势力较强,可以看出,2日地面气温降幅达9.60 ℃,3日地面气温继续下降,低至-14.84 ℃,虽然4日气温有所回升,但是这股较强冷空气将继续东移南下,伴随着大风天气,影响我国其他城市。基于2012—2013年冬季东亚区域的24 h预报时效数据(166 d)为训练样本,选取部分网格点(同表1),得出2014年2月1—9日的地面气温集成预报平均值。如图4所示,PLS预报寒潮效果优于BREM和SUP方法,与NCEP观测数据的样本平均误差约为1.31 ℃,集成预报结果与NCEP数据的均方误差小于允许的误差范围(按气象评分规则,温度误差在±2 ℃之内为正确),试验达到了一定的预报精度。

【参考文献】：
期刊论文
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[8]北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报[J]. 智协飞,林春泽,白永清,祁海霞.  气象科学. 2009(05)
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[10]多模式温度集成预报[J]. 赵声蓉.  应用气象学报. 2006(01)

硕士论文
[1]基于变量筛选的偏最小二乘回归方法及其应用[D]. 杨国栋.中南大学 2013



本文编号：3491135