本文基于TIGGE資料集下歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）、日本氣象廳（JMA）、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）、中國(guó)氣象局（CMA）和英國(guó)氣象局（UKMO）五個(gè)集合預(yù)報(bào)中心的模式資料,對(duì)中國(guó)區(qū)域2m氣溫、10m風(fēng)場(chǎng)和24h累積降水以及歐亞區(qū)域500 hPa位勢(shì)高度、溫度和風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行了多模式集成預(yù)報(bào)試驗(yàn),所用多模式集成方法為卡爾曼濾波、消除偏差集合平均（BREM）、模式加權(quán)平均以及簡(jiǎn)單集合平均（EMN）。在中國(guó)地面氣象要素的預(yù)報(bào)中,無(wú)論是多模式集成預(yù)報(bào)還是單模式預(yù)報(bào),其均方根誤差均隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增長(zhǎng)而不斷增大。多模式集成預(yù)報(bào)能夠顯著降低2m氣溫和10m風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)誤差,而在地形復(fù)雜區(qū)的改進(jìn)效果尤為顯著;而對(duì)24h累積降水來(lái)說(shuō),卡爾曼濾波能夠穩(wěn)定提升其預(yù)報(bào)技巧,其他方法則效果甚微。四種多模式集成方法對(duì)預(yù)報(bào)的改善效果參差不齊,而總體來(lái)看,卡爾曼濾波的改善效果最佳且最穩(wěn)定,模式加權(quán)平均則次之。在歐亞區(qū)域500 hPa要素的預(yù)報(bào)中,卡爾曼濾波對(duì)位勢(shì)高度、溫度以及風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的改善均在20%以上,預(yù)報(bào)技巧最高;模式加權(quán)平均則只在預(yù)報(bào)時(shí)效小于等于48h時(shí)有改進(jìn)效果,BREM和EMN則幾乎沒(méi)有改進(jìn)。... 

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 多模式集成預(yù)報(bào)研究進(jìn)展
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文各章節(jié)主要內(nèi)容
第二章 資料與方法
    2.1 TIGGE資料背景簡(jiǎn)介
    2.2 資料與方法
        2.2.1 資料
        2.2.2 預(yù)報(bào)方法
        2.2.3 評(píng)分方法
第三章 中國(guó)地面氣象要素的多模式集成研究
    3.1 引言
    3.2 近地面多模式集成預(yù)報(bào)
        3.2.1 多模式集成方法訓(xùn)練期長(zhǎng)度的選取
        3.2.2 2m氣溫預(yù)報(bào)
        3.2.3 24h累計(jì)降水預(yù)報(bào)
        3.2.4 10m風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 歐亞高空形勢(shì)的多模式集成研究
    4.1 引言
    4.2 500 hPa氣象要素多模式集成預(yù)報(bào)
        4.2.1 500hPa位勢(shì)高度場(chǎng)預(yù)報(bào)
        4.2.2 500hPa溫度場(chǎng)預(yù)報(bào)
        4.2.3 500hPa風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)
    4.3 多模式集成預(yù)報(bào)的權(quán)重
    4.4 本章小結(jié)
第五章 復(fù)卡爾曼濾波技術(shù)對(duì)風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的優(yōu)化研究
    5.1 引言
    5.2 復(fù)卡爾曼濾波技術(shù)對(duì)風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的優(yōu)化
        5.2.1 10m風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)
        5.2.2 500hPa風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)果和討論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝



本文編號(hào)：3659590