基于敏感性因素分析的数值天气预报修正方法

• 作者: 丛智慧 刘倩 刘永前 韩爽
• 来源期刊: 分布式能源
• 学科: 工学
• 关键词: 数值天气预报(NWP)修正 风速误差 敏感性分析 风向
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 8-15
• 页数: 8页
• 分类号: TK89
• 语种: 中文
• DOI: 10.16513/j.2096-2185.DE.2008007

摘要

模型输出统计作为数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)修正常用的方法,可有效修正系统误差,节省计算资源和时间.为了提高NWP的预测精度,从影响NWP精度的因素出发,分析不同因素对NWP误差的影响模式,得到对NWP风速误差影响最大的因素.然后以该敏感因素为划分依据建立分段修正模型提高NWP的准确性.为防止研究结果依赖于某种特定建模方法,采用4种常用的统计方法建立模型.算例结果表明:NWP风速误差对风向最为敏感,以风向为划分依据建立的修正模型精度最高.以线性回归方法为例,以风向为划分依据比以风速和气压为划分依据的NWP误差分别降低了3.6％和5.3％.