典型文献
基于ECMWF的两种温度客观预报订正方法及评估
文献摘要:
依据国家气象信息中心格点温度实况资料,采用"动态训练、择优选取"的基本原则,利用递减平均法(DAM)和径向基函数神经网络方法(RBFNN)对ECMWF细网格模式2019—2020年20时BTC未来24~216 h的0.05°×0.05°分辨率格点日最高、最低温度进行客观预报订正,并与中央台指导预报(NMC)和EC模式预报产品进行格点检验对比分析.结果表明:(1)通过DAM和RBFNN订正后的24~216 h日最高、最低温度预报准确率提高3.9%~7.8%,均为"正"技巧,对预报准确率偏低的月份预报时效订正效果更显著,且夏、秋季最高温度预报订正效果较好,冬季最低温度订正能力较强;(2)订正后的最高、最低温度预报产品除沙坡头区的最高温度预报和贺兰山的最低温度预报误差偏大外,其他区域的误差基本都<2℃,订正后的ECMWF细网格模式对强降温、寒潮天气的温度预报效果明显优于NMC和EC模式预报产品,对预报业务有一定的参考价值.
文献关键词:
递减平均法;径向基函数神经网络;最高温度;最低温度
中图分类号:
作者姓名:
张亚刚;王勇;张肃诏;李晓攀;杨银
作者机构:
中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,宁夏 银川750002;宁夏气象防灾减灾重点实验室,宁夏 银川750002;宁夏气象台,宁夏 银川750002
文献出处:
引用格式:
[1]张亚刚;王勇;张肃诏;李晓攀;杨银-.基于ECMWF的两种温度客观预报订正方法及评估)[J].沙漠与绿洲气象,2022(04):95-103
A类:
B类:
ECMWF,预报订正,订正方法,气象信息,信息中心,心格,格点,实况,择优,递减平均法,DAM,径向基函数神经网络,神经网络方法,RBFNN,细网,网格模,格模式,BTC,最低温度,行客,中央台,指导预报,NMC,模式预报,预报产品,点检,检验对比,温度预报,预报准确率,报时,最高温度,温度订正,沙坡头区,贺兰山,预报误差,偏大,强降温,寒潮天气,预报效果,报业
AB值:
0.332909
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