發(fā)布時間：2021-05-11 16:08

　　數(shù)值模式直接輸出和經(jīng)模式后處理得到的預(yù)報誤差比較,是延伸期逐日要素預(yù)報應(yīng)用基礎(chǔ)。針對中國2 583個站點在2020年春季11～30天的日最高溫度預(yù)報,根據(jù)歐洲數(shù)值中心的集合預(yù)報輸出,首先,使用BP-SM（Back-Propagation-Self memory）法和回歸法,進(jìn)行確定性預(yù)報訂正效果比較;結(jié)果表明BP-SM法和回歸法都明顯降低了預(yù)報絕對誤差;在11～14天預(yù)報中,BP-SM法得到的平均絕對誤差為3.3～3.6oC,預(yù)報準(zhǔn)確率超過35%,訂正效果更優(yōu)。其次,基于模式直接輸出和BP-SM法獲得的概率預(yù)報,使用CRPSS （continuous ranked probability skill score）進(jìn)行了可預(yù)報性分析。結(jié)果表明,在地形復(fù)雜地區(qū),經(jīng)過訂正,預(yù)報準(zhǔn)確率明顯改善。對于延伸期逐日要素預(yù)報,合理的模式后處理方法是降低預(yù)報誤差和提高預(yù)報能力的重要環(huán)節(jié)。 

【文章來源】：熱帶氣象學(xué)報. 2020,36(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 資料和方法
    2.1 資料
    2.2 方法
3 預(yù)報檢驗
    3.1 確定性預(yù)報檢驗
    3.2 概率預(yù)報技巧的空間分布特點
    3.3 分區(qū)域的概率預(yù)報技巧對比
4 小結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)值模式降水產(chǎn)品降尺度方法[J]. 程文聰,史小康,張文軍,王志剛,邢平.  熱帶氣象學(xué)報. 2020(03)
[2]基于集合成員訂正的強(qiáng)降水多模式集成預(yù)報[J]. 智協(xié)飛,趙忱.  應(yīng)用氣象學(xué)報. 2020(03)
[3]基于BMA方法的地面氣溫的10～15 d延伸期概率預(yù)報研究[J]. 智協(xié)飛,彭婷,王玉虹.  大氣科學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[4]集合模式定量降水預(yù)報的統(tǒng)計后處理技術(shù)研究綜述[J]. 代刊,朱躍建,畢寶貴.  氣象學(xué)報. 2018(04)
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本文編號：3181704