【摘 要】
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基于网格追踪的临近预报外推(pixel-based nowcasting,PBN)算法能够预报降雨的平移、旋转和变形。为了评价该算法在长江三峡地区的应用效果,该文利用三峡万县S波段雷达2010年
【机 构】
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清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室; 美国国家海洋和大气管理局合作遥感科学与技术中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目资助(51190092)
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基于网格追踪的临近预报外推(pixel-based nowcasting,PBN)算法能够预报降雨的平移、旋转和变形。为了评价该算法在长江三峡地区的应用效果,该文利用三峡万县S波段雷达2010年汛期观测到的11场典型降雨过程,采用相关系数、探测率、误报率、临界成功指数等4种评价指标对PBN算法进行验证。结果显示:对于全部11场降雨,该算法1小时预报结果与实际观测的相关系数接近0.6,整体预报效果较好。在针对4场典型降雨的分析中所有4个指标均表明:PBN算法对独立且相对稳定的大面积层状降雨预报效果最好,对包含多个对流型雨团生成与消亡的降雨预报效果最差。
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