基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

• 作者: 智协飞 黄闻
• 来源期刊: 大气科学学报
• 关键词: 卡尔曼滤波 消除偏差集合平均 多模式集成预报 TIGGE
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 197-206
• 页数: 10页
• 字数: 6832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20181108001

摘要

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 、日本气象厅 (JMA) 、美国国家环境预报中心 (NCEP) 、中国气象局 (CMA) 和英国气象局 (UKMO) 5个模式预报的结果, 对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究.结果表明, 卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均 (BREM) 和单模式的预报, 但是对于地面气温和降水, 其预报效果也存在一定的差异.在中国区域2 m气温的预报中, 卡尔曼滤波的预报结果最优.而对于24 h累积降水预报, 尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM, 但随着预报时效增加, 其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当, 改进效果不明显.卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优, 预报效果更佳且稳定.