基于TIGGE资料的北半球地面气温统计降尺度预报研究

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本文基于TIGGE资料下四个数值预报中心全球集成预报模式每天12时(世界时)起报的逐日地面2m温度预报资料,利用插值方法、回归技术和多模式集成方法相结合进行了夏季三个月的地面气温的各个单中心和引入集成预报方法的统计降尺度预报试验,从而为气象部门业务上的精细化预报提供一定的方法参考。各个单中心在做了降尺度订正之后,1-7d各个时效的均方根误差和绝对误差都有了较为明显的改善,较好地提高了地面气温的预报技巧。引入超级集合(SUP)和消除偏差集合平均(BREM)两种集成预报方案之后,统计降尺度方案的预报效果有了进一步的改善,D-SUP的预报效果要优于D-BREM。在对于各中心做了各自的降尺度订正之后,相比原始中心模式预报,7个时效上的平均RPS评分都有了比较显著的减小,概率预报技巧得到了较好的提高,各中心各预报时效上的RPS改进百分率平均可达43%左右,各个量级上的BS评分在做了降尺度订正之后也都有了不同程度的改进,改进幅度对于各个量级而言不一。在引入了加权的超级集合方法进行降尺度(D-SUP)和构建"POOL-Man"概率预报系统(D-POOL)进行东亚地区地面气温进行降尺度概率预报之后,概率预报技巧有了进一步的改善。对于四个单中心而言,在利用时间滞后法进行修正之后,总体而言各个量级1-6d预报时效上的BS评分都有一定程度的改进。就D-S-SUP降尺度方案而言,在利用了时间滞后法进行修正后,更进一步地提高了预报技巧,尤其是对于1-3d预报时效上而言。利用湖南地区加密站点资料作为实况场进行利用统计降尺度方法实现精细化预报的试验,其中D-SUP方法在7个时效上的平均距平相关系数达0.75;均方根误差1d预报时效上的平均均方根为1.46℃,在7d预报时效上的误差可稳定在2.46℃,体现了较好的精细化预报技巧。
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