| 基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报 |
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| 引用本文： | 崔慧慧,智协飞.基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报[J].大气科学学报,2013,36(2):165-173. |
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| 作者姓名： | 崔慧慧 智协飞 |
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| 作者单位： | 气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京,210044 |
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| 基金项目： | 国家科技部科技支撑计划项目，公益性行业(气象)科研专项，江苏高校优势学科建设工程资助项目 |
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| 摘 要： | 基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ～ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10～12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ～ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜.
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| 关 键 词： | 延伸期 多模式集成 滑动平均 训练期 |
| 收稿时间： | 2012/2/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2012/9/3 0:00:00 |
Multi-model ensemble forecasts of surface air temperature in the extended range using the TIGGE dataset |
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| CUI Hui-hui and ZHI Xie-fei.Multi-model ensemble forecasts of surface air temperature in the extended range using the TIGGE dataset[J].大气科学学报,2013,36(2):165-173. |
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| Authors: | CUI Hui-hui and ZHI Xie-fei |
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| Institution: | Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST), Ministry of Education, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST), Ministry of Education, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extended range multi-model ensemble moving average training period |
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