【摘 要】
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数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,
【机 构】
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北京城市气象研究院,北京市气象台,NationalCenterforAtmosphereicResearch
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1507305和2018YFF0300104),中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(IUMKY201719),中国气象局发展预报业务检验评估关键技术项目[YBGJXM(2017)06-4]共同资助
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数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1~7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最
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