發(fā)布時間：2020-11-16 23:34

　　 利用TIGGE資料歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)、日本氣象廳(JMA)、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)、英國氣象局(UKMO)四個中心1-7天預(yù)報的日降水量集合預(yù)報資料,并以中國降水融合產(chǎn)品作為“觀測值”,進行中國范圍內(nèi)的精細化降水預(yù)報。首先利用雙線性插值的方法將低分辨率的模式預(yù)報值插值到和觀測資料分辨率一致的細網(wǎng)格上,然后根據(jù)降水量進行分級,采用空間滑動窗口增加中雨和大雨雨量樣本,分別建立不同降水量級的回歸降尺度方程,并與未分級回歸的統(tǒng)計降尺度進行對比。結(jié)果表明,雨量分級統(tǒng)計降尺度相比未分級統(tǒng)計降尺度,減小了模式的預(yù)報誤差,提高了模式預(yù)報值和觀測值之間的相關(guān)系數(shù),提高了不同降水量級的ETS評分,對各個降水量級的訂正效果都比較顯著,也大大提高了區(qū)域整體的預(yù)報效果；對于不同模式、不同預(yù)報時效以及不同降水量級,統(tǒng)計降尺度的預(yù)報技巧改進程度不盡相同。統(tǒng)計降尺度的預(yù)報技巧依賴于模式本身的預(yù)報效果。利用頻率匹配法將降水預(yù)報資料的頻率和觀測資料的頻率相匹配,訂正不同降水量級的預(yù)報結(jié)果,采用二次訂正進一步處理小雨空報的問題,并對四個單中心的模式預(yù)報結(jié)果進行多模式集成。結(jié)果表明,經(jīng)過頻率匹配法的處理,各量級降水的ETS評分都有了明顯的提高,預(yù)報結(jié)果和實況資料相比,降水的面積偏差在減小,預(yù)報準確率有所提高；訂正后的小雨空報率在各個預(yù)報時效都在減小,大雨及以上量級的降水漏報率也在減小,一定程度上減輕了小雨空報和大雨漏報的問題；采用二次訂正進一步改善小雨空報的現(xiàn)象,訂正效果十分顯著；多模式集成結(jié)果的預(yù)報誤差小于所有的單中心,預(yù)報結(jié)果和實況的相關(guān)系數(shù)也大于所有的單中心,可以得到更加準確的確定性預(yù)報結(jié)果。利用Schaake Shuffle方法將集合成員預(yù)報結(jié)果按照歷史觀測值的順序進行排列,重建由于統(tǒng)計方法的運用使降尺度預(yù)報結(jié)果丟失的空間相關(guān)性和時間連續(xù)性。結(jié)果表明,Schaake Shuffle方法可以使預(yù)報結(jié)果的空間相關(guān)性和時間連續(xù)性更接近實況,集合成員間的相關(guān)性更集中。
【學(xué)位單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：P456.7
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究進展
        1.2.1 統(tǒng)計降尺度的研究進展
        1.2.2 多模式集成的研究進展
        1.2.3 統(tǒng)計降尺度與多模式集成結(jié)合的研究進展
    1.3 本文研究內(nèi)容
第二章 資料和方法
    2.1 資料
        2.1.1 預(yù)報資料
        2.1.2 觀測資料
    2.2 方法
        2.2.1 線性插值
        2.2.2 統(tǒng)計降尺度方法
        2.2.3 多模式集成
        2.2.4 頻率匹配法
        2.2.5 Schaake Shuffle方法
        2.2.6 檢驗方法
第三章 降水量分級回歸統(tǒng)計降尺度的預(yù)報研究
    3.1 不同降水量級樣本的分布
    3.2 分級回歸統(tǒng)計降尺度對各模式的訂正
第四章 降尺度預(yù)報結(jié)果的訂正及多模式集成研究
    4.1 頻率匹配法對不同量級降水的訂正
    4.2 二次訂正對小雨空報問題的改善
    4.3 消除偏差集合平均對各模式的集成研究
第五章 Schaake Shuffle方法對集合預(yù)報結(jié)果空間相關(guān)性和時間連續(xù)性的重建研究
    5.1 Schaake Shuffle方法對集合預(yù)報結(jié)果空間相關(guān)性的重建
    5.2 Schaake Shuffle方法對集合預(yù)報結(jié)果時間連續(xù)性的重建
第六章 總結(jié)與討論
    6.1 總結(jié)
    6.2 存在的問題
參考文獻
作者簡介
致謝

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本文編號：2886792