一种偏差订正方法在平昌冬奥会气象预报的应用

为了提高GRAPES3 km(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s^-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System)及美国宇航局NU-WRF(NASA-Unified WRF)模式相比,GRAPES3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。