超级集合预报的误差订正与集成研究

利用类似KALMAN滤波的自适应误差订正法对中国国家气象中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心、加拿大气象中心和澳大利亚-法国气象局的区域集合预报模式2m温度预报做订正,并对订正后的结果采用算术平均和多元回归两种方法进行集成。结果表明:订正后温度预报的各项检验指标都显示出不同程度的改善。36h内平均绝对误差在1.8℃以内;均方根误差也有明显减小,且与离散度大小更接近;talagrand图的U型分布仍然存在,但个别成员异常的现象得到改善;集合成员预报分簇的现象得到了很好的矫正;此外预报误差存在日变化。两种集成方法的温度预报结果都优于单一模式预报,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定精度。其中多元回归方法的集成效果胜于算术平均集成。