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顾及分类与定量误差订正的数值预报降水统计后处理方法
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作者 李伶杰 王银堂 +4 位作者 云兆得 刘勇 王磊之 苏鑫 徐勇 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期48-61,共14页
采用统计后处理方法的数值预报降水是延长水文预报有效预见期的重要途径,已有统计后处理方法不能同时订正预报降水的分类和定量误差,且对预报降水有效预见期的影响关注不足。提出耦合经验分位数映射模型(EQM)和伯努利-元高斯模型(BMGD)... 采用统计后处理方法的数值预报降水是延长水文预报有效预见期的重要途径,已有统计后处理方法不能同时订正预报降水的分类和定量误差,且对预报降水有效预见期的影响关注不足。提出耦合经验分位数映射模型(EQM)和伯努利-元高斯模型(BMGD)的统计后处理方法EQM-BMGD,建立用于有效预见期评价的综合精度指标,应用于汉江流域。研究结果表明:EQM-BMGD集成了2种单一方法的优势,并输出了更高精度的预报降水;订正后面平均预报降水各预见期晴雨预报准确率(O P)和绝对平均误差(E MA)的增益均超过了10%,预见期222~228 h的O P仍接近0.7且E MA低于0.7 mm/(6 h),有效预见期延长18~66 h;在栅格尺度上,所有栅格在预见期96~102 h的O P和E MA增益分别超过10%和20%,除西南少数栅格外,O P超过0.8同时E MA控制在1.0 mm/(6 h)以下,北部部分栅格有效预见期延长了18~54 h。EQM-BMGD被证实能够兼顾分类和定量误差的削减,丰富了数值预报降水统计后处理方法的选择。 展开更多
关键词 数值预报降水 统计后处理 经验分位数映射 伯努利-元高斯分布 有效预见期
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