典型文献
基于CMA模式体系的京津冀地区复杂地形下冬季的精细化地面要素多模式集成预报研究
文献摘要：
基于 CMA 模式体系的四个模式(CMA-GFS、CMA-REPS、CMA-MESO3 km、CMA-MESO1 km)和 2020 年 12 月 1日至2021年3月15日的近地面要素2 m温度、10 m风速、2 m相对湿度预报,对京津冀地区复杂地形下冬季误差订正后的各要素进行基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的多模式集成试验.结果表明,每个模式各要素误差订正后的均方根误差都有明显的减小.BMA方法多模式集成后预报效果优于每一个参加模式,2 m温度BMA预报较几个模式原始误差的改进在0.5～1.4℃,均方根误差减少了 20％～40％,10 m风速和2 m相对湿度的均方根误差分别减少了 12％～45％和25％～35％.各要素均方根误差水平分布表明不同要素在不同地形高度的地区误差分布明显不同,此方法使得京津冀地区的误差显著减小.此外,BMA预报的概率分布情况可定量地预测各要素的不确定性.
文献关键词：
CMA模式体系;近地面要素;统计后处理;订正集成预报;贝叶斯模型平均(BMA)
中图分类号：
作者姓名：
佟华;张玉涛;齐倩倩;王远哲;王大鹏
作者机构：
中国气象局地球系统数值预报中心,北京100081;灾害天气国家重点实验室,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]佟华;张玉涛;齐倩倩;王远哲;王大鹏-.基于CMA模式体系的京津冀地区复杂地形下冬季的精细化地面要素多模式集成预报研究)[J].气象,2022(12):1539-1549
A类：
MESO3,MESO1,近地面要素,订正集成预报
B类：
CMA,京津冀地区,复杂地形下,多模式集成预报,四个模式,GFS,REPS,相对湿度,湿度预报,误差订正,贝叶斯模型平均,BMA,集成试验,预报效果,进在,水平分布,不同地形,地形高度,误差分布,概率分布,统计后处理
AB值：
0.232826
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