动态时变参数方法在云量精细化预报中的应用研究

来源 :热带气象学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shishaofei

【摘要】

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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立

【作者】

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杜晖殷启元贾晓红姬雪帅尚可政尚子溦曾瑛

【机构】

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广东省气象公共安全技术支持中心,兰州大学大气科学学院/甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,灾害天气国家重点实验室,内蒙古自治区气象服务中心,张家口市气象台,兰州市气象局,佛山市气象局

【出处】

：

热带气象学报

【发表日期】

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2020年6期

【关键词】

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总云量精细化预报动态时变自适应最小二乘回归自适应递推卡尔曼滤波 total cloud cover refined forecasting dynami

【基金项目】

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灾害天气国家重点实验室开放课题(2019LASW-B04)资助

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利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量

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