基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA概率预报

被引：35

作者：

刘建国 ^{[1
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]}

谢正辉 ^{[1
]}

赵琳娜 ^{[3
]}

贾炳浩 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室

[2] 中国科学院大学

[3] 中国气象局公共气象服务中心

来源：

大气科学 | 2013年 / 37卷 / 01期

关键词：

贝叶斯模型平均; TIGGE; 地面日均气温; 集合预报; 概率预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

P457.3 [温度预报];

学科分类号：

摘要：

利用TIGGE(THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble)单中心集合预报系统(ECMWF、UnitedKingdomMeteorologicalOffice、ChinaMeteorologicalAdministration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesianmodelaveraging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型。由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好。多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好。它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%。基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义。

引用

页码：43 / 53

页数：11

共 14 条

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