典型文献
数值集合降雨预测的校正后处理方法研究
文献摘要：
利用2017年4月1日-9月30日全球集合预测系统的降雨预测数据和雅砻江流域气象站点的降雨观测数据,采用基于左删失广义极值分布的集合模式输出统计方法对流域内降雨预测进行校正,对比分析该方法两种建模形式在校正结果上的差异.结果表明:采用集合成员均值校正的方式可以有效改善原始预测对于降雨过分高估的问题,其预测结果明显优于采用集合成员校正方式的预测结果,后者由于模型参数增加而出现过度拟合问题,限制了其在雅砻江流域中的应用.另外采用集合成员均值校正方式的预测结果的准确性在不同流域范围存在明显差异并倾向低估流域内较大降雨量,因此在后续的研究中需要进一步针对该方法无法对极值降雨量进行准确预测的问题进行改进.
文献关键词：
集合预测系统;统计后处理;降雨预测;偏差订正;数值模式;雅砻江流域
中图分类号：
作者姓名：
郝福亮;王旭
作者机构：
长沙理工大学 水利与环境工程学院,湖南 长沙410114;水沙科学与水灾害防治湖南省重点实验室,湖南 长沙410114;天津大学 环境科学与工程学院,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]郝福亮;王旭-.数值集合降雨预测的校正后处理方法研究)[J].水资源与水工程学报,2022(02):108-114
A类：
集合预测系统,左删失,极值降雨
B类：
降雨预测,后处理方法,预测数据,雅砻江流域,气象站点,观测数据,广义极值分布,统计方法,高估,过度拟合,不同流域,低估,降雨量,对极,准确预测,统计后处理,偏差订正,数值模式
AB值：
0.228375
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