最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用

• 作者: DELLE MONACHE Luca 付宗钰 张迎新 王在文 郝翠
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 最优集合 客观温度预报 滑动训练期 优化变量权重
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1085-1092
• 页数: 8页
• 分类号: P456
• 字数: 5818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2019.08.005

摘要

数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段.以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化.采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练.检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率.(2) AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间.还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王在文		5	44	2.0	5.0