两种统计预报方法在广安气温预报中的对比研究

• 作者: 李曦
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 气温预报 MOS方法 BP神经网络 预报检验
• 年，卷（期）: 2019,（15）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 98-100
• 页数: 3页
• 分类号: P457.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.15.039

摘要

将2009—2012年欧洲中期数值预报模式产品资料(ECMWF)作为预报因子,以四川广安市4个测站(广安、武胜、邻水、岳池)同时期每日最高气温、最低气温为预报对象,分别采用MOS统计方法、BP神经网络算法训练并建立起预报方程,然后利用2012—2013年的实况数据对预报结论进行检验.结果表明,通过MOS方法、BP神经网络方法得到的预报结论明显优于数值模式本身的预报结论;采用两种方法对最低、最高温度的预报准确率均较高,对最低温度的预报准确率略高于最高气温,且均随着时间的延长,准确率下降;MOS方法对最低温度的预报准确率略高于BP方法,而BP方法对最高气温的预报效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李曦		1	0	0.0	0.0