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基于偏最小二乘回歸方法的東亞區(qū)域多模式溫度集成預(yù)報(bào)試驗(yàn)

發(fā)布時(shí)間:2021-11-12 14:50
  利用德國(guó)氣象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品、日本氣象廳(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品和中國(guó)國(guó)家氣象中心T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品3個(gè)子模式,采用偏最小二乘回歸(partiaI least square regression,PLS)方法、超級(jí)集成(multi-model superensemble,SUP)方法和消除偏差集成平均(bias-removed ensemble mean,BREM)方法對(duì)比試驗(yàn),建立2012—2013年冬季東亞區(qū)域(15°~70°N、90°~145°E)的地面氣溫多模式集成預(yù)報(bào)模型,并進(jìn)行2014年冬季24~72 h預(yù)報(bào)時(shí)效的地面溫度的多模式集成預(yù)報(bào)研究。為進(jìn)一步驗(yàn)證集成方法的性能是否具備穩(wěn)定性,以2014年2月1—9日發(fā)生的寒潮天氣過(guò)程為個(gè)例進(jìn)行檢驗(yàn)分析。結(jié)果表明,多模式集成預(yù)報(bào)模型能夠綜合子模式優(yōu)點(diǎn),預(yù)報(bào)效果明顯好于3個(gè)子模式,且PLS方法優(yōu)于SUP、BREM集成方法。 

【文章來(lái)源】:安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2020,48(23)

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【部分圖文】:

基于偏最小二乘回歸方法的東亞區(qū)域多模式溫度集成預(yù)報(bào)試驗(yàn)


2014年冬季東亞區(qū)域24、48與72 h地面氣溫預(yù)報(bào)的平均均方根誤差

區(qū)域圖,東亞,氣溫,地面


2014年冬季東亞區(qū)域24 h(a)、48 h(b)與72 h(c)地面氣溫預(yù)報(bào)與NCEP觀測(cè)值的距平相關(guān)系數(shù)

氣溫,均方根誤差,地理,地面


2014年冬季影響我國(guó)的冷空氣勢(shì)力不強(qiáng),我國(guó)大部分地區(qū)的氣溫較常年同期偏高, 但是從2月2日起,一股冷空氣的到來(lái)改變了這種天氣格局,中央氣象臺(tái)1日晚間發(fā)布了2014年首個(gè)寒潮藍(lán)色預(yù)警。圖4所選9個(gè)格點(diǎn)范圍包括中國(guó)的內(nèi)蒙古自治區(qū)中東部、河北省北部、遼寧省西部以及北京市,由于冷空氣勢(shì)力較強(qiáng),可以看出,2日地面氣溫降幅達(dá)9.60 ℃,3日地面氣溫繼續(xù)下降,低至-14.84 ℃,雖然4日氣溫有所回升,但是這股較強(qiáng)冷空氣將繼續(xù)東移南下,伴隨著大風(fēng)天氣,影響我國(guó)其他城市;2012—2013年冬季東亞區(qū)域的24 h預(yù)報(bào)時(shí)效數(shù)據(jù)(166 d)為訓(xùn)練樣本,選取部分網(wǎng)格點(diǎn)(同表1),得出2014年2月1—9日的地面氣溫集成預(yù)報(bào)平均值。如圖4所示,PLS預(yù)報(bào)寒潮效果優(yōu)于BREM和SUP方法,與NCEP觀測(cè)數(shù)據(jù)的樣本平均誤差約為1.31 ℃,集成預(yù)報(bào)結(jié)果與NCEP數(shù)據(jù)的均方誤差小于允許的誤差范圍(按氣象評(píng)分規(guī)則,溫度誤差在±2 ℃之內(nèi)為正確),試驗(yàn)達(dá)到了一定的預(yù)報(bào)精度。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]2008年初中國(guó)南方冰凍雨雪天氣的多模式集成預(yù)報(bào)[J]. 張玲,智協(xié)飛.  熱帶氣象學(xué)報(bào). 2013(03)
[3]基于TIGGE資料的地面氣溫延伸期多模式集成預(yù)報(bào)[J]. 崔慧慧,智協(xié)飛.  大氣科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(02)
[4]2009年夏季西太平洋臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的多模式集成預(yù)報(bào)[J]. 周文友,智協(xié)飛.  氣象科學(xué). 2012(05)
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[6]滑動(dòng)窗區(qū)空間相關(guān)系數(shù)加權(quán)集合方法及其在IPCC-AR4多模式集合模擬和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 杜振彩,黃榮輝,黃剛.  大氣科學(xué). 2010(06)
[7]東亞副熱帶西風(fēng)急流變化多模式模擬結(jié)果分析[J]. 張耀存,郭蘭麗.  氣象科學(xué). 2010(05)
[8]北半球中緯度地區(qū)地面氣溫的超級(jí)集合預(yù)報(bào)[J]. 智協(xié)飛,林春澤,白永清,祁海霞.  氣象科學(xué). 2009(05)
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[10]多模式溫度集成預(yù)報(bào)[J]. 趙聲蓉.  應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2006(01)

碩士論文
[1]基于變量篩選的偏最小二乘回歸方法及其應(yīng)用[D]. 楊國(guó)棟.中南大學(xué) 2013



本文編號(hào):3491135

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