利用德國氣象局（German Bureau of Meteorology,GBM）全球中期數(shù)值天氣預報產(chǎn)品、日本氣象廳（Japan Meteorological Agency,JMA）全球中期數(shù)值天氣預報產(chǎn)品和中國國家氣象中心T639數(shù)值預報產(chǎn)品3個子模式,采用偏最小二乘回歸（partiaI least square regression,PLS）方法、超級集成（multi-model superensemble,SUP）方法和消除偏差集成平均（bias-removed ensemble mean,BREM）方法對比試驗,建立2012—2013年冬季東亞區(qū)域（15°～70°N、90°～145°E）的地面氣溫多模式集成預報模型,并進行2014年冬季24～72 h預報時效的地面溫度的多模式集成預報研究。為進一步驗證集成方法的性能是否具備穩(wěn)定性,以2014年2月1—9日發(fā)生的寒潮天氣過程為個例進行檢驗分析。結(jié)果表明,多模式集成預報模型能夠綜合子模式優(yōu)點,預報效果明顯好于3個子模式,且PLS方法優(yōu)于SUP、BREM集成方法。 

【文章來源】：安徽農(nóng)業(yè)科學. 2020,48(23)

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【部分圖文】：

2014年冬季東亞區(qū)域24、48與72 h地面氣溫預報的平均均方根誤差

2014年冬季東亞區(qū)域24 h(a)、48 h(b)與72 h(c)地面氣溫預報與NCEP觀測值的距平相關系數(shù)

2014年冬季影響我國的冷空氣勢力不強,我國大部分地區(qū)的氣溫較常年同期偏高, 但是從2月2日起,一股冷空氣的到來改變了這種天氣格局,中央氣象臺1日晚間發(fā)布了2014年首個寒潮藍色預警。圖4所選9個格點范圍包括中國的內(nèi)蒙古自治區(qū)中東部、河北省北部、遼寧省西部以及北京市,由于冷空氣勢力較強,可以看出,2日地面氣溫降幅達9.60 ℃,3日地面氣溫繼續(xù)下降,低至-14.84 ℃,雖然4日氣溫有所回升,但是這股較強冷空氣將繼續(xù)東移南下,伴隨著大風天氣,影響我國其他城市�；�2012—2013年冬季東亞區(qū)域的24 h預報時效數(shù)據(jù)(166 d)為訓練樣本,選取部分網(wǎng)格點(同表1),得出2014年2月1—9日的地面氣溫集成預報平均值。如圖4所示,PLS預報寒潮效果優(yōu)于BREM和SUP方法,與NCEP觀測數(shù)據(jù)的樣本平均誤差約為1.31 ℃,集成預報結(jié)果與NCEP數(shù)據(jù)的均方誤差小于允許的誤差范圍(按氣象評分規(guī)則,溫度誤差在±2 ℃之內(nèi)為正確),試驗達到了一定的預報精度。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于TIGGE資料的地面氣溫和降水的多模式集成預報[J]. 智協(xié)飛,季曉東,張璟,張玲,白永清,林春澤.  大氣科學學報. 2013(03)
[2]2008年初中國南方冰凍雨雪天氣的多模式集成預報[J]. 張玲,智協(xié)飛.  熱帶氣象學報. 2013(03)
[3]基于TIGGE資料的地面氣溫延伸期多模式集成預報[J]. 崔慧慧,智協(xié)飛.  大氣科學學報. 2013(02)
[4]2009年夏季西太平洋臺風路徑和強度的多模式集成預報[J]. 周文友,智協(xié)飛.  氣象科學. 2012(05)
[5]多模式降水集合預報的統(tǒng)計降尺度研究[J]. 王亞男,智協(xié)飛.  暴雨災害. 2012(01)
[6]滑動窗區(qū)空間相關系數(shù)加權(quán)集合方法及其在IPCC-AR4多模式集合模擬和預測中的應用[J]. 杜振彩,黃榮輝,黃剛.  大氣科學. 2010(06)
[7]東亞副熱帶西風急流變化多模式模擬結(jié)果分析[J]. 張耀存,郭蘭麗.  氣象科學. 2010(05)
[8]北半球中緯度地區(qū)地面氣溫的超級集合預報[J]. 智協(xié)飛,林春澤,白永清,祁海霞.  氣象科學. 2009(05)
[9]地理和地形影響下我國區(qū)域的氣溫空間分布[J]. 舒守娟,王元,儲惠蕓.  南京大學學報(自然科學版). 2009(03)
[10]多模式溫度集成預報[J]. 趙聲蓉.  應用氣象學報. 2006(01)

碩士論文
[1]基于變量篩選的偏最小二乘回歸方法及其應用[D]. 楊國棟.中南大學 2013



本文編號：3491135