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基于大尺度模式产品的误差订正与统计降尺度气象要素预报技术
被引量：
35
1
作者
佟华
郭品文
+5 位作者
朱跃建
王东勇
刘志丽
陈国华
李莉
盛黎
《气象》
CSCD
北大核心
2014年第1期66-75,共10页
应用自适应卡尔曼滤波方法,对大尺度模式要素预报进行误差订正和降尺度精细化气象要素预报。并通过对订正系数科学选取的研究,改进了滤波方法的应用效果。通过对大尺度模式系统进行误差订正,改善了大尺度模式预报的准确率,提高了模式要...
应用自适应卡尔曼滤波方法,对大尺度模式要素预报进行误差订正和降尺度精细化气象要素预报。并通过对订正系数科学选取的研究,改进了滤波方法的应用效果。通过对大尺度模式系统进行误差订正,改善了大尺度模式预报的准确率,提高了模式要素,如2 m温度、10 m风等预报的精度,并基于改善了的大尺度模式预报场和高分辨率观测场,生成降尺度函数,得到高精度的气象要素预报产品,为精细化气象要素预报服务提供了有效的方法。
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关键词
模式产品误差订正
卡尔曼滤波
统计降尺度
精细化要素预报
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职称材料
四种定量降水预报客观订正方法对比研究
被引量：
26
2
作者
苏翔
袁慧玲
朱跃建
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期132-149,共18页
基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形...
基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。
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关键词
频率匹配法
最优TS
评分
最优百分位
概率匹配
定量降水预报
偏差订正
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职称材料
集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述
被引量：
83
3
作者
代刊
朱跃建
毕宝贵
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期493-510,共18页
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散(如对于多模式集合)。为此...
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散(如对于多模式集合)。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:(1)不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;(2)基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;(3)考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。
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关键词
集合预报
定量降水预报
统计后处理
误差订正
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职称材料
深度学习技术在智能网格天气预报中的应用进展与挑战
被引量：
36
4
作者
杨绚
代刊
朱跃建
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期649-667,共19页
中国智能网格天气预报已初步建立0-30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格...
中国智能网格天气预报已初步建立0-30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。
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关键词
智能网格预报
深度学习
统计后处理
统计降尺度
数据驱动预报模型
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职称材料
基于最新全球集合预报系统的可预报性评估
被引量：
13
5
作者
朱跃建
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第1期193-200,共8页
为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报...
为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。
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关键词
集合预报
预报的不确定性
可预报性
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职称材料
预报科学
被引量：
1
6
作者
朱跃建
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期266-270,共5页
世界各国和各地区的环境预报中心的主要任务是向本国、本地区和全球公众发布科学的环境预报,包括天气、水、气候和空间天气的预报。气象学家与其他科学家合作,一起制作可靠、及时、准确的分析结果、指导意见、预报及预警,以确保人们的...
世界各国和各地区的环境预报中心的主要任务是向本国、本地区和全球公众发布科学的环境预报,包括天气、水、气候和空间天气的预报。气象学家与其他科学家合作,一起制作可靠、及时、准确的分析结果、指导意见、预报及预警,以确保人们的生命和财产安全,促进全球经济的发展,以满足人们日益增长的对环境信息的需求。为了更准确地制作预报、更好地服务大众以及最大限度地减少生命和财产损失,这里提出了"预报科学"思想。预报科学包括现代观测系统的资料收集、观测与预报信息的实时交流、各种科学技术的发展、无缝隙预报以及公共服务等。预报科学可以概括为三个相互独立的部分,即科学性、工程性和艺术性,且三者存在相互作用。总之,天气预报是大气与环境服务的重要组成部分;预报科学的科学性、工程性和艺术性均服务于天气预报、服务于人民。
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关键词
天气预报
科学性
工程性
艺术性
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职称材料
动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用
7
作者
赵瑞霞
代刊
+3 位作者
王勇
曹勇
朱跃建
王宝利
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期788-800,共13页
为提高气温智能网格预报的空间精细特征刻画能力和准确率,设计了考虑高程的动态垂直变率降尺度方法(DRD),利用模式地面气温预报随高程的变化关系实时统计地面气温的垂直变率(VCE),应用于目标网格和站点的降尺度预报,生成更加精细和准确...
为提高气温智能网格预报的空间精细特征刻画能力和准确率,设计了考虑高程的动态垂直变率降尺度方法(DRD),利用模式地面气温预报随高程的变化关系实时统计地面气温的垂直变率(VCE),应用于目标网格和站点的降尺度预报,生成更加精细和准确的初始背景预报场。基于ECMWF模式预报、5 km精细高程信息、中国10154个站观测资料及其地理信息数据,开展春、夏、秋、冬季预报试验,分析了VCE的时空分布特征、DRD气温预报的准确率及空间精细特征刻画能力。结果表明,受地表长波辐射的日、季节变化以及地面热力属性和地形动力作用等影响,中国区域地面气温的VCE存在明显的日、季节和空间变化。VCE通常在早晨最大、傍晚最小,即早晨地面气温随着高度上升表现为一天中递减最慢或递增最快,而至傍晚则变为递减最快或者递增最慢;VCE空间变幅冬季最大、夏季最小;VCE与地形、海陆和内陆湖水体分布密切相关,大地形边缘、白天的海陆边界、春季白天和夏季全天的内陆湖边缘通常为VCE大值区,且复杂地形区VCE变幅更大。DRD预报性能整体明显优于双线性插值气温预报(DMO),复杂地形区提升效果更显著,如青藏高原南部春季DRD预报的平均绝对误差比DMO减小约14.3%—52.5%;同时,DRD方法显著提高了对气温预报空间精细特征的刻画能力。可见DRD方法可以有效提升气温智能网格预报性能。
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关键词
动态垂直变率
地面气温
网格预报
降尺度
中国区域
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职称材料
题名
基于大尺度模式产品的误差订正与统计降尺度气象要素预报技术
被引量：
35
1
作者
佟华
郭品文
朱跃建
王东勇
刘志丽
陈国华
李莉
盛黎
机构
国家
气象
中心
南京信息工程大学
美国国家环境预报中心
安徽省气象台
出处
《气象》
CSCD
北大核心
2014年第1期66-75,共10页
基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006017)资助
文摘
应用自适应卡尔曼滤波方法,对大尺度模式要素预报进行误差订正和降尺度精细化气象要素预报。并通过对订正系数科学选取的研究,改进了滤波方法的应用效果。通过对大尺度模式系统进行误差订正,改善了大尺度模式预报的准确率,提高了模式要素,如2 m温度、10 m风等预报的精度,并基于改善了的大尺度模式预报场和高分辨率观测场,生成降尺度函数,得到高精度的气象要素预报产品,为精细化气象要素预报服务提供了有效的方法。
关键词
模式产品误差订正
卡尔曼滤波
统计降尺度
精细化要素预报
Keywords
bias correction of numerical model products, Kalman filter, statistical downscaling, refinedmeteorological parameter forecast
分类号
P456 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
四种定量降水预报客观订正方法对比研究
被引量：
26
2
作者
苏翔
袁慧玲
朱跃建
机构
江苏省气象台
中国气象局交通气象重点开放实验室
南京大学大气科学学院/中尺度灾害性天气教育部重点实验室
美国国家环境预报中心
/
环境
模拟
中心
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期132-149,共18页
基金
国家自然科学基金项目(41805078、41675109)
中国气象局预报员专项(CMAYBY2020-046)
国防预研项目(305090417)。
文摘
基于2019年全年、不同季节、不同预报时效的欧洲中期天气预报中心模式的定量降水预报,检验评估了频率匹配、最优TS评分、最优百分位、概率匹配4种定量降水预报客观订正法的综合性能。利用理想模型研究了不同雨带位移偏差和干湿偏差情形下频率匹配法与最优TS评分的表现,并通过个例订正展示了4种定量降水预报订正法的基本特征。结果表明:频率匹配与最优TS评分仅能对确定性预报的降水量级进行调整,最优百分位和概率匹配法通过引入集合预报信息可在一定程度上改变预报的降水落区。频率匹配法以频率偏差最优为目标,可以很好地消除模式的干湿偏差,但仅在位移偏差较小且存在较大干湿偏差时提升原始预报的TS评分。最优TS评分法难以改进存在弱湿偏差的中雨预报的TS评分,而最优百分位法利用集合预报信息可以显著提升所有降水等级的TS评分,在较长预报时效下优势尤其明显,但也存在春、夏两季湿偏差较大的问题。概率匹配法由于没有使用历史实况信息,在暴雨订正中干偏差较大。经济价值模型检验评估表明,最优百分位法在暴雨量级的风险决策中具有较高的参考价值。
关键词
频率匹配法
最优TS
评分
最优百分位
概率匹配
定量降水预报
偏差订正
Keywords
Frequency matching method
Optimal threat score
Optimal percentile
Probability matching
Quantitative precipitation forecast
Bias correction
分类号
P456.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述
被引量：
83
3
作者
代刊
朱跃建
毕宝贵
机构
中国
国家
气象
中心
美国国家环境预报中心
/
环境
模式
中心
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期493-510,共18页
基金
公益性行业(气象)专项(GYHY201306002)
国家科技支撑(2015BAC03B00)
关键集成(CMAGJ2015Z06)
文摘
集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散(如对于多模式集合)。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:(1)不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;(2)基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;(3)考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。
关键词
集合预报
定量降水预报
统计后处理
误差订正
Keywords
Ensemble prediction system
Quantitative precipitation forecast
Statistical post-process technologies
Bias calibration
分类号
P456.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
深度学习技术在智能网格天气预报中的应用进展与挑战
被引量：
36
4
作者
杨绚
代刊
朱跃建
机构
国家
气象
中心
美国国家环境预报中心
/
环境
模式
中心
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期649-667,共19页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3000905和2017YFC1502004)
中国气象局重点创新团队(CMA2022ZD04)
中国工程院咨询研究项目(FWC2014)。
文摘
中国智能网格天气预报已初步建立0-30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。
关键词
智能网格预报
深度学习
统计后处理
统计降尺度
数据驱动预报模型
Keywords
Gridded weather forecasting
Deep learning
Statistical post-process
Statistical downscaling
Data-driven forecasting model
分类号
P456.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于最新全球集合预报系统的可预报性评估
被引量：
13
5
作者
朱跃建
机构
美国
国家
海洋与大气管理局(NOAA)/
国家
气象局(NWC)/
美国国家环境预报中心
(NCEP)
环境
模式
中心
(EMC)
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2020年第1期193-200,共8页
文摘
为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。
关键词
集合预报
预报的不确定性
可预报性
Keywords
ensemble forecast
forecast uncertainty
predictability
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
预报科学
被引量：
1
6
作者
朱跃建
机构
美国国家环境预报中心
国家
海洋和大气管理局
出处
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期266-270,共5页
文摘
世界各国和各地区的环境预报中心的主要任务是向本国、本地区和全球公众发布科学的环境预报,包括天气、水、气候和空间天气的预报。气象学家与其他科学家合作,一起制作可靠、及时、准确的分析结果、指导意见、预报及预警,以确保人们的生命和财产安全,促进全球经济的发展,以满足人们日益增长的对环境信息的需求。为了更准确地制作预报、更好地服务大众以及最大限度地减少生命和财产损失,这里提出了"预报科学"思想。预报科学包括现代观测系统的资料收集、观测与预报信息的实时交流、各种科学技术的发展、无缝隙预报以及公共服务等。预报科学可以概括为三个相互独立的部分,即科学性、工程性和艺术性,且三者存在相互作用。总之,天气预报是大气与环境服务的重要组成部分;预报科学的科学性、工程性和艺术性均服务于天气预报、服务于人民。
关键词
天气预报
科学性
工程性
艺术性
Keywords
weather forecast
science
engineering
art
分类号
P45 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用
7
作者
赵瑞霞
代刊
王勇
曹勇
朱跃建
王宝利
机构
国家
气象
中心
南京信息工程大学
美国国家环境预报中心
/
环境
模式
中心
北京文泽智远信息技术有限公司
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期788-800,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFC3000903)
国家气象中心预报员专项(Y202132)
中国气象局重点创新团队项目(CMA2022ZD04)。
文摘
为提高气温智能网格预报的空间精细特征刻画能力和准确率,设计了考虑高程的动态垂直变率降尺度方法(DRD),利用模式地面气温预报随高程的变化关系实时统计地面气温的垂直变率(VCE),应用于目标网格和站点的降尺度预报,生成更加精细和准确的初始背景预报场。基于ECMWF模式预报、5 km精细高程信息、中国10154个站观测资料及其地理信息数据,开展春、夏、秋、冬季预报试验,分析了VCE的时空分布特征、DRD气温预报的准确率及空间精细特征刻画能力。结果表明,受地表长波辐射的日、季节变化以及地面热力属性和地形动力作用等影响,中国区域地面气温的VCE存在明显的日、季节和空间变化。VCE通常在早晨最大、傍晚最小,即早晨地面气温随着高度上升表现为一天中递减最慢或递增最快,而至傍晚则变为递减最快或者递增最慢;VCE空间变幅冬季最大、夏季最小;VCE与地形、海陆和内陆湖水体分布密切相关,大地形边缘、白天的海陆边界、春季白天和夏季全天的内陆湖边缘通常为VCE大值区,且复杂地形区VCE变幅更大。DRD预报性能整体明显优于双线性插值气温预报(DMO),复杂地形区提升效果更显著,如青藏高原南部春季DRD预报的平均绝对误差比DMO减小约14.3%—52.5%;同时,DRD方法显著提高了对气温预报空间精细特征的刻画能力。可见DRD方法可以有效提升气温智能网格预报性能。
关键词
动态垂直变率
地面气温
网格预报
降尺度
中国区域
Keywords
The dynamic vertical change of temperature with elevation
Surface air temperature
Gridded forecast
Downscaling
China area
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于大尺度模式产品的误差订正与统计降尺度气象要素预报技术
佟华
郭品文
朱跃建
王东勇
刘志丽
陈国华
李莉
盛黎
《气象》
CSCD
北大核心
2014
35
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职称材料
2
四种定量降水预报客观订正方法对比研究
苏翔
袁慧玲
朱跃建
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
26
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职称材料
3
集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述
代刊
朱跃建
毕宝贵
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
83
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职称材料
4
深度学习技术在智能网格天气预报中的应用进展与挑战
杨绚
代刊
朱跃建
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
36
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职称材料
5
基于最新全球集合预报系统的可预报性评估
朱跃建
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2020
13
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职称材料
6
预报科学
朱跃建
《大气科学学报》
CSCD
北大核心
2010
1
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职称材料
7
动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用
赵瑞霞
代刊
王勇
曹勇
朱跃建
王宝利
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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