高斯過程回歸方法在浙江沿海海島冬春季陣風預報中的應用試驗

作者：胡波,俞燎霓,滕代高

摘要：利用2006—2016年冬春季浙江四個海島氣象站10 m大風觀測資料和ERA-interim資料,首先分析了陣風因子和陣風風速的概率分布特征;然后統計陣風與10 m至500 hPa層的氣溫、風速、散度、渦度、比濕、垂直速度、浮力能等要素的關系,選取高相關的預報因子;最后采用高斯過程回歸方法建立陣風概率預報模型,并進行試報。(1)平均風速相同時對應的陣風因子變化較大,導致陣風也出現大的差異,說明陣風數據分布具有混沌性;陣風風速具有正態或準正態分布特點,在自然對數處理后完全符合正態分布,表明采用高斯過程回歸方法建立陣風概率預報模型合理可行。(2)陣風與大氣低層的動力因子相關較好,而在近中層則與熱力因子相關較好。(3)陣風大值樣本在大氣低層具有更強的下沉速度,有利于上層動量向下輸送,且大值樣本對應的中層氣溫和比濕相對大些,說明中層暖濕氣流有利于湍流的發展和不穩定能量的交換。(4)試報模型的因子權重尺度分析表明,最佳預報因子絕大多數集中在875 hPa層以下,說明大氣低層因子對近地面陣風起主導作用。(5)高斯過程回歸模型試報表明,大部分站點陣風預報的50%概率區間上下界跨度約為2.5 m/s,75%概率區間跨度約為4.5 m/s,樣本的50%和75%概率區間擊中率均符合預期。

發文機構：浙江省氣象臺

關鍵詞：高斯過程回歸沿海陣風概率預報Gaussian process regressioncoastgustprobabilityforecast

分類號： P732[天文地球—海洋科學]