| 递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比 |
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| 引用本文： | 王丹,王建鹏,白庆梅,高红燕.递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比[J].气象,2019,45(9):1310-1321. |
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| 作者姓名： | 王丹 王建鹏 白庆梅 高红燕 |
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| 作者单位： | 陕西省气象服务中心，西安 710014,陕西省气象台，西安 710014,西安市气象台，西安 710014,陕西省气象服务中心，西安 710014 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金项目(2019JM-342)、中国气象局预报员专项项目(CMAYBY2019-117)和陕西省气象局精细化气象格点预报攻关团队共同资助 |
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| 摘 要： | 基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。
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| 关 键 词： | ECMWF模式， 日最高（低）气温预报， 误差订正， 递减平均， 一元线性回归 |
| 收稿时间： | 2018/6/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/6/18 0:00:00 |
Comparative Correction of Air Temperature Forecast from ECMWF Model by the Decaying Averaging and the Simple Linear Regression Methods |
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| WANG Dan,WANG Jianpeng,BAI Qingmei and GAO Hongyan.Comparative Correction of Air Temperature Forecast from ECMWF Model by the Decaying Averaging and the Simple Linear Regression Methods[J].Meteorological Monthly,2019,45(9):1310-1321. |
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| Authors: | WANG Dan WANG Jianpeng BAI Qingmei and GAO Hongyan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ECMWF model daily 2 m maximum (minimum) air temperature forecasts error correction decaying averaging simple linear regression |
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