【摘 要】
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本文将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立BPO(Bayesian Processor of output)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分IS(Informativeness Score).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概
【机 构】
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南京信息工程大学大气科学学院,南京 210044 中国气象局,北京 100081
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本文将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立BPO(Bayesian Processor of output)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分IS(Informativeness Score).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用排序概率评分(CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报.
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