模型輸出統(tǒng)計作為數(shù)值天氣預報(numerical weather prediction,NWP)修正常用的方法,可有效修正系統(tǒng)誤差,節(jié)省計算資源和時間。為了提高NWP的預測精度,從影響NWP精度的因素出發(fā),分析不同因素對NWP誤差的影響模式,得到對NWP風速誤差影響最大的因素。然后以該敏感因素為劃分依據(jù)建立分段修正模型提高NWP的準確性。為防止研究結(jié)果依賴于某種特定建模方法,采用4種常用的統(tǒng)計方法建立模型。算例結(jié)果表明:NWP風速誤差對風向最為敏感,以風向為劃分依據(jù)建立的修正模型精度最高。以線性回歸方法為例,以風向為劃分依據(jù)比以風速和氣壓為劃分依據(jù)的NWP誤差分別降低了3.6%和5.3%。

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【文章目錄】：
0 引言
1 NWP風速誤差的敏感因素分析
    1.1 NWP誤差的定義
        (1) 絕對誤差(AE)。
        (2) 均方根誤差(RMSE)。
        (3) 平均絕對誤差(MAE)。NWP風速與實測風速值偏差絕對值的平均值。
    1.2 NWP風速誤差敏感性分析
        1.2.1 NWP風速誤差對NWP與實測數(shù)據(jù)相關(guān)度的敏感性分析
        1.2.2 NWP風速誤差對時間的敏感性分析
        1.2.3 NWP風速誤差對天氣因素的敏感性分析
            (1) NWP風速誤差對風速的敏感性分析。
            (2) NWP風速誤差對風向的敏感性分析。
            (3) NWP風速對氣壓的敏感性分析。
            (4) NWP風速誤差對溫度敏感性分析。
            (5) NWP風速誤差對濕度的敏感性分析。
        1.2.4 NWP風速誤差敏感性總結(jié)
2 NWP風速修正模型建模過程
3 算例分析
    3.1 數(shù)據(jù)描述
    3.2 修正模型
    3.3 NWP修正結(jié)果對比與分析
4 結(jié)論



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