春季中國日最高氣溫延伸期預報誤差分析及訂正

作者：熊敏詮,代刊,唐健

摘要：數值模式直接輸出和經模式后處理得到的預報誤差比較,是延伸期逐日要素預報應用基礎。針對中國2 583個站點在2020年春季11~30天的日最高溫度預報,根據歐洲數值中心的集合預報輸出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation-Self memory)法和回歸法,進行確定性預報訂正效果比較;結果表明BP-SM法和回歸法都明顯降低了預報絕對誤差;在11~14天預報中,BP-SM法得到的平均絕對誤差為3.3~3.6oC,預報準確率超過35%,訂正效果更優。其次,基于模式直接輸出和BP-SM法獲得的概率預報,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)進行了可預報性分析。結果表明,在地形復雜地區,經過訂正,預報準確率明顯改善。對于延伸期逐日要素預報,合理的模式后處理方法是降低預報誤差和提高預報能力的重要環節。

發文機構：國家氣象中心

關鍵詞：模式后處理過程延伸期集合預報神經網絡post-processingextended-rangeensemble predictionneural network

分類號： P457.3[天文地球—大氣科學及氣象學]