隨著數(shù)值模式的不斷發(fā)展,模式本身存在的不確定性問題受到越來越多的關(guān)注。利用多參數(shù)化方案進(jìn)行集合預(yù)報(bào)的方式可以有效地降低由模式不確定性帶來的誤差。超級集合技術(shù)根據(jù)集合成員預(yù)報(bào)能力的差異,賦予各成員不同的權(quán)重系數(shù),避免了因?yàn)榧掀骄鴮?dǎo)致預(yù)報(bào)能力下降的缺點(diǎn)。本文針對中國夏季梅雨期強(qiáng)降水頻發(fā)及預(yù)報(bào)困難的特點(diǎn),嘗試?yán)贸壖霞夹g(shù)構(gòu)建適用于短時降水的多參數(shù)化方案集合預(yù)報(bào)。假設(shè)各集合成員對一日降水量預(yù)報(bào)的差異僅由對流參數(shù)化方案決定。因此,選取WRF中5種不同對流參數(shù)化方案構(gòu)成集合預(yù)報(bào)成員,并采用集合平均、消除偏差的集合平均、超級集合算法以及經(jīng)驗(yàn)正交分解的集合算法構(gòu)建4種集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品。利用2013年梅雨期的一次降水個例檢驗(yàn)5個集合成員以及4種集合產(chǎn)品在降水個例中的模擬能力,同時研究滑動訓(xùn)練長度對于超級集合算法的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對于消除偏差的集合平均方案、超級集合方案以及經(jīng)驗(yàn)正交分解的集合方案,其預(yù)報(bào)能力隨著訓(xùn)練時間的增加而提高;消除偏差的集合平均方案對降水的預(yù)報(bào)優(yōu)于任何一個集合成員以及其他3個集合預(yù)報(bào)方案,而采用經(jīng)驗(yàn)正交分解的集合方案比超級集合方案更加穩(wěn)定。針對超級集合算法的不足,提出采用基于...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

;圖2.126～29日控制方案平均降水分布;

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文模擬能力越差，反之模擬能力越好。RMSE作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)被廣擬能力評估的研究中，但同樣RMSE也存在著一定的弊端。因?yàn)榕袛喑銎畹姆较�，絕對值相同的正負(fù)兩種偏差會導(dǎo)致有同樣的ME與RMSE便可以大致判斷出偏差的方向。CC是一種重要的評好的反映降....

圖2.126～29日控制方案平均降水分布

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文模擬能力越差，反之模擬能力越好。RMSE作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)被廣擬能力評估的研究中，但同樣RMSE也存在著一定的弊端。因?yàn)榕袛喑銎畹姆较�，絕對值相同的正負(fù)兩種偏差會導(dǎo)致有同樣的ME與RMSE便可以大致判斷出偏差的方向。CC是一種重要的評好的反映降....

;圖2.25組實(shí)驗(yàn)成員26日至29日降水RMSE統(tǒng)計(jì)量分布;

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文降水過程中的模擬能力。由于控制方案與實(shí)驗(yàn)成員的空間分辨率在第二重嵌套內(nèi)不同，因此需要將高分辨率的控制方案插值至低分辨率的網(wǎng)格點(diǎn)上。本文利用最近插值的方式對低分辨率格點(diǎn)進(jìn)行插值，并采用3種評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)成員在26~29日降水量的預(yù)報(bào)能力。

圖2.25組實(shí)驗(yàn)成員26日至29日降水RMSE統(tǒng)計(jì)量分布

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文降水過程中的模擬能力。由于控制方案與實(shí)驗(yàn)成員的空間分辨率在第二重嵌套內(nèi)不同，因此需要將高分辨率的控制方案插值至低分辨率的網(wǎng)格點(diǎn)上。本文利用最近插值的方式對低分辨率格點(diǎn)進(jìn)行插值，并采用3種評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)成員在26~29日降水量的預(yù)報(bào)能力。

本文編號：3958567