【摘 要】
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基于中国地区T213集合预报产品2m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重
【机 构】
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河南省气象服务中心,河南省气象台,吉林省气象服务中心
【基金项目】
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河南省气象局科技计划项目“河南省高速公路交通气象精细化预报的订正技术和方法研究(KQ201808)”;“东北冷涡背景下强对流天气中尺度特征分析(KM201808)”;“基于降尺度方法的河南省格点化气温多模式集成预报技术研究”(Z201604)共同资助
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基于中国地区T213集合预报产品2m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0.15℃;而
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