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题名春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正
被引量：6
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作者
熊敏诠
代刊
唐健
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机构
国家气象中心
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出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期795-804,共10页
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基金
国家气象中心预报员专项(Y201928)资助。
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文摘
数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation-Self memory)法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6oC,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。
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关键词
模式后处理过程
延伸期
集合预报
神经网络
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Keywords
post-processing
extended-range
ensemble prediction
neural network
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分类号
P457.3
[天文地球—大气科学及气象学]
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