MM5中尺度预报模式利用不同初始场模拟黄淮气旋结果的集成

被引：5

作者：

申培鲁 ^{[1
]}

高安春 ^{[2
]}

吕学梅 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州大学大气科学学院

[2] 山东省临沂市气象局

来源：

气象科学 | 2007年 / 02期

关键词：

MM5中尺度预报模式; 黄淮气旋; 初始场; 集成;

D O I：

暂无

中图分类号：

P456 [预报方法];

学科分类号：

0706 ; 070601 ;

摘要：

选取三个黄淮气旋个例,分别以NCEP和T213客观分析场作为初始场,利用MM5模式对这些个例进行了模拟。将两种初始场模拟的黄淮气旋中心位置、中心强度和黄淮气旋前一时刻的实况位置作为输入,构建用于预测气旋中心位置和中心强度的人工智能神经元网络。发现:使用人工智能神经元网络可以较好地集成不同初始场下MM5模拟的黄淮气旋中心位置和强度,提高模式预报精度。

引用

页码：140 / 146

页数：7

共 7 条

[1] 人工神经网络及其在短期气候预测中的应用 [J].