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| 单一确定性预报的概率化方法研究 | |
| 摘 要： | 基于贝叶斯理论,建立了确定性预报向概率预报转换的预报模型,并利用2013年1月1日—2014年6月30日T639地面气温预报资料及观测资料,对转化后的概率预报结果进行评估与释用。结果表明,通过所建立的预报模型,可将单一确定值的预报转化为概率预报,且所得结果的均值预报优于原始的确定性预报,此外,相对单一的确定性预报,其结果所含预报产品更为丰富、信息更为全面。在通过对贵州85个县站72 h预报时效内的最高、最低气温预报试验中,无论从绝对误差还是从准确率的角度,都能明显看出经过概率化后所提取的预报均值较直接的确定性预报更为精确和稳定,特别是在24 h的预报中表现更为突出;另一方面也反映出在T639的预报中,最低气温的预报性能总体优于最高气温。 |
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