|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 区域集合预报扰动方法研究进展综述显示文摘集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。 | 张涵斌 智协飞 陈静 吴志鹏 夏宇 张歆然 | 2017 | 大气科学学报2017，40，2： | 31 |
| 2 | 基于BP神经网络的污染物浓度多模式集成预报显示文摘基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多模式集成预报模型.首先通过实验得到BP神经网络的训练函数、隐含层节点数和训练样本长度分别为贝叶斯归一化训练函数trainbr、10和50.随后选取北京、天津和石家庄站点的预报结果检验该模型的预报性能.结果表明:(1)相对于单模式,BP神经网络集成预报的3~72h逐3h污染物浓度和观测之间的归一化平均偏差从-100%~200%降低到-20%~20%,污染物浓度和观测的均方根误差比各单模式降低15%以上,相关系数从0.1~0.8提升到0.3~0.85之间,说明其预报结果优于各单模式.(2)2016年AQI等级评估表明,集成模型预报的北京轻度和中度污染的TS评分分别比CUACE提高22%和10%,在天津重度污染的空报率和漏报率分别降低31%和25%.(3)2016年12月份的重污染过程评估发现,集成模型预报的PM2.5浓度的演变趋势和实况基本相符. | 张恒德 张庭玉 李涛 张天航 | 2018 | 中国环境科学2018，38，4： | 31 |
| 3 | 基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报显示文摘利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。 | 智协飞 黄闻 | 2019 | 大气科学学报2019，42，2： | 30 |
| 4 | 2009年夏季西太平洋台风路径和强度的多模式集成预报显示文摘基于TIGGE资料中的中国气象局、欧洲中期天气预报中心、日本气象厅和英国气象局等四个中心的2009年5月1日—8月31日台风预报资料,利用多模式集合平均、消除偏差集合平均和加权消除偏差集合平均等方法,对2009年8月1—31日预报期的西太平洋的台风路径和强度(中心气压)进行24~72 h预报时效的多模式集成预报,并对0907号台风'天鹅'和0908号台风'莫拉克'进行个例分析。结果表明:各中心对于不同时效的预报,预报技巧有明显差异。消除偏差集合平均与加权消除偏差集合平均显著地减小了预报误差,预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于24~72 h预报,加权消除偏差集合平均方法始终表现出最好的预报性能。 | 周文友 智协飞 | 2012 | 气象科学2012，32，5： | 26 |
| 5 | 日极端气温的主客观预报能力评估及多模式集成网格释用显示文摘精细格点天气预报是我国未来几年天气预报业务发展重点。利用ECMWF、GRAPES等业务数值模式和广东站点观测资料,对日极端气温的主客观预报能力进行了多角度综合评估。统计结果表明,T_(max)、T_(min)的主客观预报误差均存在明显季节差异,在系统误差相对平稳的夏半年主观预报具有较明显订正能力,模式预报呈现一定流依赖特征,温度越高(低),负(正)偏差越明显;主客观预报误差空间分布均受地形影响,随着时效延长误差总体增幅不大,主观订正能力也较稳定。根据以上评估特征和网格预报特点,研究开发了一套多模式动态集成网格释用技术方案(McGF)。结果表明,相比单个模式的预报和主观预报,McGF较明显提升了T_(max)的预报技巧;T_(min)的模式预报偏差总体较T_(max)偏小,McGF提升幅度相对较小;网格释用后的广东区域预报能较合理反映气温空间和强度特征,较周边未经释用区域明显更优。 | 吴乃庚 曾沁 刘段灵 陈炳洪 赵声蓉 张红艳 | 2017 | 气象2017，43，5： | 23 |
| 6 | 2009年夏季西太平洋台风的集合预报和多模式集成预报试验显示文摘基于WRF模式,利用增长模繁殖法(Breeding of Growing Modes,BGM)建立了一个台风路径和强度的集合预报试验系统(WRF-EPS)。此外,将此集合预报结果与TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)集合预报资料中4个中心的预报进行多模式集成,对2009年8月1—31日西北太平洋台风路径和强度进行24-72 h集成预报,并对0908号"莫拉克"台风预报进行个例分析。结果表明,基于BGM的WRF-EPS的西北太平洋台风路径和强度的预报误差,与CMA(China Meteorological Administration,中国气象局)、JMA(Japan Meteorological Agency,日本气象厅)、ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts,欧洲中期天气预报中心)、NCEP(US National Center for Environment Prediction,美国国家环境预报中心)的预报误差大致相当;与CMA的集合预报结果相比,有些预报时效WRF-EPS的预报技巧具有明显优势。总体上,WRF-EPS对2009年夏季西北太平洋台风路径和强度的预报较好,可以与TIGGE多模式预报结果进行集成。消除偏差集合平均和加权集合平均显著地改进了台风路径和强度的预报技巧,预报效果优于最好的单模式预报和多模式简单集合平均。对于24-72 h预报,加权集合平均预报性能最优。 | 智协飞 孙晶 周文友 | 2015 | 大气科学学报2015，38，5： | 21 |
| 7 | 基于数值模式误差分析的气温预报方法显示文摘采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1~3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%~13.97%,预报准确率提高1.24%~3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%~17.69%,预报准确率提高1.77%~2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。 | 蔡凝昊 俞剑蔚 | 2019 | 大气科学学报2019，42，6： | 19 |
| 8 | 基于TIGGE资料的西太平洋热带气旋多模式集成预报方法比较显示文摘基于TIGGE资料中CMA、ECMWF、JMA和NCEP四中心2010、2011和2012年3年的资料,采用集合平均(EMN)、加权集合平均(WEMN)、消除偏差集合平均(BREM)和加权消除偏差集合平均(即超级集合,SUP)四种方法,对西太平洋地区热带气旋路径与中心气压进行时效为24、48、72、96和120 h的多模式集成预报,评估了不同单中心预报结果,并分析了不同多模式集成预报方法的特点,对比了不同多模式集成方法的效果。结果表明,对于热带气旋路径和中心气压预报,各中心预报技巧不同,其中3年的CMA预报效果均较差,2010、2011年的ECMWF预报和2012年的NCEP预报效果最优;总体上几种多模式集成方法在120 h预报时效内均优于单模式预报,其中EMN作为一种最简单的集成预报方法,具有一定的局限性,而WEMN由于给不同单模式预报赋予了权重,因此相对于EMN能够得到更好的多模式集成预报结果;BREM方案由于消除了模式预报中的系统性偏差,因此集成预报效果也优于EMN;由于去除了模式预报偏差,同时给不同模式赋予了权重,SUP方案得到的集成预报效果最优。 | 张涵斌 智协飞 王亚男 陈静 张雷 李靖 | 2015 | 气象2015，41，9： | 18 |
| 9 | 基于深度学习的中国地面气温的多模式集成预报研究显示文摘基于TIGGE资料中的欧洲中期天气预报中心、英国气象局、美国国家环境预报中心、韩国气象厅和日本气象厅2015年1月1日—9月30日中国及周边地区地面2 m气温24~168 h集合预报资料,利用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、浅层神经网络(Neural Networks,NN)、滑动训练期消除偏差集合平均(BREM)和滑动训练期多模式超级集合(SUP)方法对2015年9月5—30日26 d预报期进行集成预报试验。结果表明,BREM对5个单模式进行等权集成,预报结果易受预报效果较差模式的影响,整体预报技巧略低于单个最优模式ECMWF的预报技巧。其中在新疆南部,等权集成后的预报技巧更低。SUP的预报结果比所有单个模式预报更为准确。在144 h之前,SUP的误差明显小于ECMWF的预报误差,但随预报时效增加,误差增长幅度增大。NN对地面气温的预报效果与SUP的预报效果相当。LSTM整体预报效果最好,特别是在预报时效较长(超过72 h)时,比其他方法预报准确率明显提高。LSTM神经网络方法明显改进了我国西北、华北、东北、西南和华南大部分地区的气温预报,但在南疆部分地区误差较大。 | 智协飞 王田 季焱 | 2020 | 大气科学学报2020，43，3： | 18 |
| 10 | 基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究显示文摘利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区(70~150°E,0°~60°N)地面气温的回报结果进行超级集合(简称SUP)试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差(RMSE)、距平相关系数(ACC)、绝对误差(MAE)对多模式集合平均(EMN)以及超级集合(SUP)的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。 | 智协飞 赵欢 朱寿鹏 葛非 | 2016 | 大气科学学报2016，39，1： | 15 |
| 11 | 基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术显示文摘由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。 | 唐文苑 郑永光 | 2019 | 气象2019，45，3： | 15 |
| 12 | ECMWF模式对陕西2016年春夏季气温预报性能评估显示文摘利用2016年春、夏季节陕西99个国家站的气温逐1h观测数据,对ECMWF高分辨率数值模式对陕西国家站0~72h逐3h和78~240h逐6h的气温预报性能进行评估。结果表明,陕西大部分地区,气温预报误差≤1℃和≤2℃的准确率在72h之前分别为30%~50%和55%~85%,96h之后分别为10%~30%和25%~55%,夏季的准确率高于春季,20:00起报的准确率略高于08:00起报。随着预报时效的增加,模式的气温预报能力和稳定性波浪式下降,日变化特征明显,23:00至次日11:00时段的预报能力和稳定性好于14:00—20:00时段。模式的气温预报值与观测值有很好的相关性,但是模式和实际观测站的地形高度差异会对气温预报质量产生较大影响。基于气温垂直变率和模式与实际观测站的地形高度差异进行的高度差订正,可以适当提高模式的气温预报水平,文中提出的几种气温预报的高度差订正方法,对陕西大部分地区的气温预报为正订正效果,但还存在一些问题,有待进一步研究。 | 王丹 王建鹏 潘留杰 何林 程路 戴昌明 胡皓 白庆梅 | 2018 | 气象科技2018，46，1： | 14 |
| 13 | 中国夏季降水多模式集成概率预报研究显示文摘基于TIGGE资料中的中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及英国气象局(UKMO)五个中心2007—2011年5月25日—8月31日中国地区逐日12—36 h、36—60 h、60—84 h、84—108 h、108—132 h与132—156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan(POOL)和多模式消除偏差(MBRE)两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12—156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。 | 林春泽 祁海霞 智协飞 白永清 刘琳 | 2013 | 暴雨灾害2013，32，4： | 13 |
| 14 | 清江流域降水的多模式BMA概率预报试验显示文摘基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合BMA技术能预报降水全概率PDF曲线和大于某个降水量级的概率,同时能给出确定性降水预报,对于极端强降水(大暴雨一特大暴雨量级),BMA 75~90百分位数预报效果较好,对于强降水(暴雨量级),BMA 50~75百分位数预报效果较好,对于一般性降水(小雨一大雨量级),BMA确定性预报结果或50百分位数预报效果较好。 | 祁海霞 彭涛 林春泽 彭婷 吉璐莹 李兰 孟翠丽 | 2020 | 气象2020，46，1： | 11 |
| 15 | NCEP集合预报系统在亚欧和北美区域的预报效果对比显示文摘使用NCEP集合预报系统(EPS)输出的500hPa位势高度场预报资料和相应的NCEP/NCAR再分析资料,针对集合平均预报和概率预报,采用多种预报效果检验评价方法,对该系统在亚欧和北美区域的预报效果进行全面的分析比较。总体而言,NCEP-EPS对亚欧区域的环流集合预报效果不亚于其对北美区域的预报效果。1)ACC检验表明,亚欧区域的集合平均预报效果在除冬季外的三个季节都明显优于北美区域,可用预报的时效相差达0.6~1d,且夏季的差别最大。RMSE检验表明,亚欧区域的预报效果在四个季节里均优于北美区域。2)集合概率预报可靠性的季节差别不明显,均为预报时效较短(长)时,北美(亚欧)区域的可靠性更好。系统对亚欧区域的事件识别范围相对较小,但其预报可靠性较高,北美区域则正好相反。3)夏季亚欧区域的集合概率预报效果明显优于北美区域,秋季和冬季北美区域的预报效果较好,春季在预报时效小于5d时北美区域占优,而其后则是亚欧区域的预报分辨能力更好。 | 段明铿 王盘兴 李驰钦 | 2012 | 大气科学学报2012，35，6： | 11 |
| 16 | 区域集合预报基于SKEB和多物理过程的混合模式扰动方法研究显示文摘为了研究随机动能后向散射(stochastic kinetic energy backscatter,SKEB)模式扰动方法在区域集合预报中的应用效果,基于WRF模式构建了集合预报系统,针对SKEB的扰动振幅进行了敏感性试验,以了解SKEB扰动的作用特征;发展了一种多物理过程组合(multi-physics,MPHY)与SKEB相结合的混合模式扰动方法(SKEB-MPHY),并对比了SKEB、MPHY以及SKEB-MPHY的预报效果,以探索区域集合预报的最优模式扰动实现方案。试验结果表明:SKEB方法通过固定的动能耗散率计算出流函数及温度扰动,从而对模式积分产生影响,且耗散率大小与预报离差正相关,垂直结构扰动不利于预报离差的发展。SKEB、MPHY以及SKEB-MPHY方法的对比试验表明,对于高空动力场预报离散度的增长,SKEB方法比MPHY方法占优,而低层温度预报离散度增长,MPHY比SKEB扰动方法占优,混合模式扰动方法的扰动增长能力在三种方案中表现最好。集合预报检验结果表明SKEB-MPHY方法评分优于单独的SKEB和MPHY方法。降水个例分析及降水评分结果表明与单独采用MPHY方法相比,引入SKEB方法可以对大雨预报有所改进。本文研究结果表明SKEB方法及在其基础上建立的混合模式扰动方法具有较好的应用前景。 | 张涵斌 范水勇 陈敏 孙鑫 | 2019 | 气象2019，45，1： | 9 |
| 17 | Synoptic Verification of Medium-Extended-Range Forecasts of the Northwest Pacific Subtropical High and South Asian High Based on Multi-Center TIGGE Data显示文摘Synoptic verification of medium-extended-range forecasts of the Northwest Pacific subtropical high(NWPSH)and South Asian high(SAH)is performed for the summers of 2010–2012 using TIGGE data from four operational centers at the CMA,ECMWF,JMA,and NCEP.The overall activities of the NWPSH and SAH are examined along with their local characteristics such as the spatial coverage of each high in the East Asian key area(10–40 N,105–130 E),the mean position of the ridge of each high over 110–122.5 E,the westward extent of the NWPSH ridge,and the eastward extent of the SAH ridge.Focus on the NWPSH and SAH is justified because these two systems have pronounced influences on the summertime persistent heavy rainfall in China.Although the overall activities of both highs are reproduced reasonably well in the TIGGE data,their spatial coverages are reduced in the East Asian key area and both of them are weaker compared with observations.On average,their ridges shift more northward relative to observations.The NWPSH ridge is less westward while the SAH ridge is generally more eastward early in the forecast but too westward later in the forecast.The JMA ensemble prediction system(EPS)produces the best mediumrange(1–10 days)forecasts of the NWPSH based on these metrics,while the ECMWF EPS produces the best medium-range forecasts of the SAH and the most reliable extended-range(11–15 days)forecasts of both highs.Forecasts of the spatial coverage of both highs in the East Asian key area and the mean positions of the ridges are generally valid out to lead times of 7–12 days.By contrast,forecasts of the longitudinal extent of the ridges are typically only valid to lead times of 5–7 days.All the four operational centers’models produce excellent forecasts of the mean zonal position of the SAH ridge.The ensemble mean forecast is more reliable than the control forecast over the areas where the NWPSH(20–30 N,135–165 E)and SAH(23–30 N,70–100 E)are most active.Forecasts of both highs have advantages and disadvantages in the peripheral areas away from their respective center of high activity. | 牛若芸 翟盘茂 | 2013 | Acta meteorologica Sinica2013，27，5： | 9 |
| 18 | 集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验显示文摘利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。 | 闫慧 赵桂香 董春卿 王洪霞 李娟 | 2017 | 干旱气象2017，35，2： | 9 |
| 19 | WRF模式不同微物理方案水凝物的预报能力检验与集成试验显示文摘文章利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring)卫星TMI(TRMM Microwave Imager)探测反演的云水、雨水和冰水新版改进资料,定量化检验了WRF(Weather Research and Forecasting)模式6种微物理方案(Lin,WSM6,Thompson,Morrison 2-mom,CAM5.1,NSSL 2-mom)对江苏近海及周边海域上空云中水凝物的预报能力。19次个例统计检验结果表明,6种微物理方案基本都能预报出水凝物的量级及大致范围,对于云水的预报,除NSSL2-mom方案误差较大外,其余5种方案误差均较小;CAM5.1方案对雨水含量较大时的预报效果较好,但对于雨水含量较小时的预报误差较大;Lin方案对于冰水的预报效果较好,更接近于实况。在此基础上,选用等权集成(EMN)和消除偏差集成(BREM)两种方法开展集成预报试验,结果发现,两种方法均可以减小预报的误差,且消除偏差集成的方法比等权集成的改进效果更好。 | 王佳 梅钦 陈钰文 | 2017 | 气象2017，43，5： | 9 |
| 20 | STUDY OF THE MODIFICATION OF MULTI-MODEL ENSEMBLE SCHEMES FOR TROPICAL CYCLONE FORECASTS显示文摘This study investigates multi-model ensemble forecasts of track and intensity of tropical cyclones over the western Pacific, based on forecast outputs from the China Meteorological Administration, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Japan Meteorological Agency and National Centers for Environmental Prediction in the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble(TIGGE) datasets. The multi-model ensemble schemes, namely the bias-removed ensemble mean(BREM) and superensemble(SUP), are compared with the ensemble mean(EMN) and single-model forecasts. Moreover, a new model bias estimation scheme is investigated and applied to the BREM and SUP schemes. The results showed that, compared with single-model forecasts and EMN, the multi-model ensembles of the BREM and SUP schemes can have smaller errors in most cases. However, there were also circumstances where BREM was less skillful than EMN, indicating that using a time-averaged error as model bias is not optimal. A new model bias estimation scheme of the biweight mean is introduced. Through minimizing the negative influence of singular errors, this scheme can obtain a more accurate model bias estimation and improve the BREM forecast skill. The application of the biweight mean in the bias calculation of SUP also resulted in improved skill. The results indicate that the modification of multi-model ensemble schemes through this bias estimation method is feasible. | 张涵斌 智协飞 陈静 王亚男 王轶 | 2015 | Journal of Tropical Meteorology2015，21，4： | 8 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员