本文统计分析2005-2014年江苏省泰州地区5个气象台站(由南到北分布是靖江、泰兴、泰州、姜堰和兴化)的高温气温资料,得出本地区高温空间和时间分布特征,空间上南部地区高温日数多于北部,时间分布上高温在每年5-9月,集中在7-8月。同时利...本文统计分析2005-2014年江苏省泰州地区5个气象台站(由南到北分布是靖江、泰兴、泰州、姜堰和兴化)的高温气温资料,得出本地区高温空间和时间分布特征,空间上南部地区高温日数多于北部,时间分布上高温在每年5-9月,集中在7-8月。同时利用南京站850 h Pa温度资料统计分析,寻找二者相关关系,为泰州地区高温预报提供有效参考。展开更多
基于欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心3个中心的气温模式预报资料,采用多模式简单集合平均(EMN)、滑动训练期消除偏差集合平均(Running Training Period Bias-removed Ensemble Mean,R-BREM)、滑动训练期超级集...基于欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心3个中心的气温模式预报资料,采用多模式简单集合平均(EMN)、滑动训练期消除偏差集合平均(Running Training Period Bias-removed Ensemble Mean,R-BREM)、滑动训练期超级集合预报(Running Training Period Superensemble Forecast,R-SUP)3种多模式集成方法,通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)两种检验评估方法,比较了气温的单模式预报和多模式集成预报结果,建立了针对江苏省泰州市的地面气温多模式集成预报系统。结果表明:对于该市08:00和20:00起报的气温预报,R-BREM均是相对最优的多模式集成方法,且基于该方法的多模式集成预报结果明显优于单模式预报结果,其RMSE相对于最优单模式减小了0.5℃左右,ACC增大了约0.16,改进效果显著。同时,将R-BREM方法投入到泰州市的日常气温业务预报中,有效提高了业务预报准确率。展开更多
文摘本文统计分析2005-2014年江苏省泰州地区5个气象台站(由南到北分布是靖江、泰兴、泰州、姜堰和兴化)的高温气温资料,得出本地区高温空间和时间分布特征,空间上南部地区高温日数多于北部,时间分布上高温在每年5-9月,集中在7-8月。同时利用南京站850 h Pa温度资料统计分析,寻找二者相关关系,为泰州地区高温预报提供有效参考。
文摘基于欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心3个中心的气温模式预报资料,采用多模式简单集合平均(EMN)、滑动训练期消除偏差集合平均(Running Training Period Bias-removed Ensemble Mean,R-BREM)、滑动训练期超级集合预报(Running Training Period Superensemble Forecast,R-SUP)3种多模式集成方法,通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)两种检验评估方法,比较了气温的单模式预报和多模式集成预报结果,建立了针对江苏省泰州市的地面气温多模式集成预报系统。结果表明:对于该市08:00和20:00起报的气温预报,R-BREM均是相对最优的多模式集成方法,且基于该方法的多模式集成预报结果明显优于单模式预报结果,其RMSE相对于最优单模式减小了0.5℃左右,ACC增大了约0.16,改进效果显著。同时,将R-BREM方法投入到泰州市的日常气温业务预报中,有效提高了业务预报准确率。