【摘 要】
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本文提出了两种对台风路径集合预报产品进行选择性集成的预报方法,选择性简单平均(SEAV)和选择性加权平均(SEWE).这两种方法通过对集合预报成员的短时效预报误差进行评估,并从中挑选出表现较好的成员进行长时效的预报集成.通过对2010-2011年4个集合预报系统产品的应用,得到以下结果:SEAV的整体表现要好于SEWE,尤其是针对JMA_EPS(日本气象厅集合预报系统)和EC_EPS(ECMWF集
【机 构】
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上海中心气象台,上海200030 中国气象局上海台风研究所,中国气象局台风预报技术开放实验室,上海
【出 处】
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第九届全国灾害性天气预报技术研讨会
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本文提出了两种对台风路径集合预报产品进行选择性集成的预报方法,选择性简单平均(SEAV)和选择性加权平均(SEWE).这两种方法通过对集合预报成员的短时效预报误差进行评估,并从中挑选出表现较好的成员进行长时效的预报集成.通过对2010-2011年4个集合预报系统产品的应用,得到以下结果:SEAV的整体表现要好于SEWE,尤其是针对JMA_EPS(日本气象厅集合预报系统)和EC_EPS(ECMWF集合预报系统).针对EC_EPS的SEAV误差在72h仅为207 km,表明选择性集成方法在业务预报中有较大应用价值;当模式预报的短时效误差趋势与长时效误差趋势不一致时,选择性集成方法无法表现出对模式集合平均的优势.影响这种趋势一致性的因素主要包括:台风陆地相互作用、台风变性、台风路径突变,台风移速缓慢、台风初始强度弱且结构松散等等.试验表明,除GFS_EPS(美国国家环境预报中心集合预报系统)与EC_EPS叠加使用外,其他两个集合预报系统成员的加入既不能改善整体集合平均水平,也不能改善选择性集成的水平.此外,对EC_EPS与GFS_EPS的叠加使用而言,选择性集成与整体集合平均(不加选择)在不同预报时效的误差改善率有较大的互补性,如果在业务中有针对性地进行应用,可望在很长时效内均得到较高的误差改善率.
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