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91.
分类法是分析事物变化规律的重要手段之一,在水文气象上用得较普遍。目前不少水文气象要素场的分型研究工作,是根据场的外型特点进行分类,缺乏明确的成因物理基础;而且结果可因人而异,分型指标缺乏客观性和定量性,影响了规律性的正确揭露及其使用效果。 相似文献
92.
这是一个根据Gauss-Markov原理建立的标量场客观分析方法,并在资料的模拟中得到了应用。在这个方法的推导过程中还给出了计算r.m.s误差的公式。通过试错调整格点的空间结构,可以设计出有效的空间取样阵列。本文使用这个方法对温度场、气压场和高度场分别进行了分析.试验结果表明这个方法简单、方便,分析结果令人满意。 相似文献
94.
基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度。 相似文献
95.
最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1~7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。 相似文献
96.
97.
98.
99.
100.
基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报 总被引:3,自引:2,他引:1
利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS(Global Forecast System)数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS(Statistical Product and Service Solution)逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明:平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。 相似文献