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关于WRF模式模拟到达地表短波辐射的统计订正 被引量:8
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作者 白永清 陈正洪 +1 位作者 王明欢 赖安伟 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第2期292-296,共5页
太阳能光伏发电预报研究和业务工作迫切需要开展太阳辐射预报技术研究,而中尺度数值模式直接输出的辐射预报与实测值误差较大,有必要对模式输出结果进行解释应用以提高辐射预报的准确率.基于WRF模式逐时输出结果,对模式模拟的2009年8月... 太阳能光伏发电预报研究和业务工作迫切需要开展太阳辐射预报技术研究,而中尺度数值模式直接输出的辐射预报与实测值误差较大,有必要对模式输出结果进行解释应用以提高辐射预报的准确率.基于WRF模式逐时输出结果,对模式模拟的2009年8月武汉站到达地表短波辐射进行误差订正.结果表明:1)与武汉站逐时总辐射相关性较高的模式输出因子为:到达地表短波辐射、地表温度、2m气温、2m比湿和云水混合比的垂直积分;2)简单的消除偏差方法对模式预报效果略有改进;3)综合考虑了辐射、温度和水汽条件的MOS预报效果最佳,可使平均绝对百分比误差由模式预报的38.3%减少到22.0%.可见,通过对模式输出结果进行误差订正,能够进一步提高辐射预报的准确率. 展开更多
关键词 太阳能 地表短波辐射 模式输出统计 偏差订正
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基于WRF模式输出统计的逐时太阳总辐射预报初探 被引量:29
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作者 白永清 陈正洪 +1 位作者 王明欢 成驰 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期363-369,共7页
基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳总辐射的模式输出统计(model output statistics,MOS)预报流程。主要包括:对逐时观测序列进行低通滤波再除以天文辐射,对模式输出因子的筛选和降维,以... 基于WRF(weather research and forecasting model)模式逐时输出结果,设计了逐时太阳总辐射的模式输出统计(model output statistics,MOS)预报流程。主要包括:对逐时观测序列进行低通滤波再除以天文辐射,对模式输出因子的筛选和降维,以及建立MOS预报方程,并对2009年1月、4月、8月和10月武汉站逐时太阳总辐射进行预报试验。结果表明,该方案在各月预报相对稳定,拟合和预报效果均较为理想,可使平均绝对百分比误差控制在20%~30%,相对均方根误差控制在30%~40%,相对模式直接预报辐射改进了50%左右。由此可见,通过对模式输出进行解释应用,可以有效提高辐射预报的准确率。此外,客观分析所得的气温、云量、露点、比湿、相对湿度、地面气压等13个模式输出因子可以作为各地区建立MOS辐射预报方程的参考因子。 展开更多
关键词 太阳能 逐时太阳辐射 预报因子 模式输出统计(mos)
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基于机器学习的数值天气预报风速订正研究 被引量:81
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作者 孙全德 焦瑞莉 +5 位作者 夏江江 严中伟 李昊辰 孙建华 王立志 梁钊明 《气象》 CSCD 北大核心 2019年第3期426-436,共11页
对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASS... 对风速进行准确预测是精细化天气预报服务(如风能发电、冬季奥运会赛场条件保障等)的重要环节。本文基于三种机器学习算法(LASSO回归、随机森林和深度学习),对数值天气预报模式ECMWF预测的华北地区近地面10 m风速进行订正。首先利用LASSO回归算法提取对10 m风速有重要影响的气象要素特征集,将其作为三种机器学习算法的输入,建立相应模型对ECMWF预测的风速进行订正。用提取后的气象要素特征集建模有助于减少计算量和存储开销,并减小模型的复杂性,从而提高模型的泛化能力。将订正结果与传统订正方法模式输出统计(model output statistics,MOS)得到的订正结果进行对比。结果表明,三种机器学习算法的订正效果均好于MOS方法,显示了机器学习方法在改善局地精准气象预报方面的潜力。 展开更多
关键词 ECMWF模式 机器学习 模式输出统计(mos) 风速 华北
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误差逐步逼近法在太阳辐射短期预报中的应用 被引量:11
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作者 陈正洪 孙朋杰 张荣 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2377-2383,共7页
基于武汉市2011年~2012年4个典型月逐时总辐射观测值和中尺度数值天气预报模式(wRF)模拟值。通过以误差逐步逼近方法实现预报效果的提高,即以逐时清晰度指数为因变量,以14个模式输出因子浓缩的4个主分量为自变量,建立清晰度指数MO... 基于武汉市2011年~2012年4个典型月逐时总辐射观测值和中尺度数值天气预报模式(wRF)模拟值。通过以误差逐步逼近方法实现预报效果的提高,即以逐时清晰度指数为因变量,以14个模式输出因子浓缩的4个主分量为自变量,建立清晰度指数MOS预报方程;以预报误差为因变量,分析并遴选预报因子,建立预报方程;重复第二步过程,进一步减少预报误差。结果表明:1)常规MOS方法预报辐射值的年平均绝对百分比误差、相对均方根误差分别为22.1%、27.8%,对常规MOS预报的误差进行2次再预报后,年预报结果的两项误差进一步降至17.4%、22.4%,与常规MOS法相比,预报误差分别下降4.7%、5.4%;2)第一次误差的主要影响因子为清晰度指数,第二次误差的主要影响因子为时角(一天中不同时刻);3)经过两次误差逐步逼近后,两项误差分别下降3.8%(5月份)~5.4%(8月份)、4.5%(10月份)~6.9%(8月份)。可见,误差逐步逼近法有逐步改善辐射预报效果的作用。 展开更多
关键词 误差逐步逼近 太阳辐射 模式输出统计订正(mos) 清晰度指数 时角 模型改进
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