【摘 要】
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联系当前极端天气预报服务的需求，在最优集合预报（Analog Ensemble, AnEn）的基础上，结合模式输出统计（Model Output Statistics, MOS）方法，设计了2种基于欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式（以下简称EC模式）的预报改进方案（方案Ⅰ、方案Ⅱ），首先以2016—2018年EC模式预报及其相应的观测值为训练集，对方案Ⅰ、方案Ⅱ和AnEn对2019年1月1日
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC1507305）；
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联系当前极端天气预报服务的需求，在最优集合预报（Analog Ensemble, AnEn）的基础上，结合模式输出统计（Model Output Statistics, MOS）方法，设计了2种基于欧洲中期天气预报中心全球确定性预报模式（以下简称EC模式）的预报改进方案（方案Ⅰ、方案Ⅱ），首先以2016—2018年EC模式预报及其相应的观测值为训练集，对方案Ⅰ、方案Ⅱ和AnEn对2019年1月1日—12月31日北京地区364个观测站的极端气温和风速预报的总体效果进行了检验评，结果显示无论对极端气温（T）还是极端风速（VM），方案Ⅰ和方案Ⅱ的预报准确率相比AnEn均有提升，方案II的提升效果更好。然后，按第2、第98百分位数，定义北京地区各站极端低温（Tm）和极端高温（TM）的阈值分别为-22.3 ℃和38.8 ℃，方案Ⅰ和方案Ⅱ对该地区T的总体预报效果表明，两种方案在AnEn基础上均有明显改进，其平均绝对误差(EMA)分别降低11.90%和21.43%；同理，按第98百分位数，定义北京地区各站VM阈值为20.3 m·s-1，方案Ⅰ、方案Ⅱ对VM预报的EMA相比AnEn分别降低23.08%和26.52%。最后，对北京地区逐站Tm、TM和VM的预报效果的检验表明，方案I和方案Ⅱ在AnEn的基础上对T、VM的预报效果均有所改进，94%以上的站点显示方案Ⅱ对T和VM预报的改进效果更好。另外，T和VM预报准确率空间分布表明，2种改进方案对山区T和VM预报的改进效果优于平原地区。
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