發(fā)布時(shí)間：2020-11-16 23:34

　　 利用TIGGE資料歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)、日本氣象廳(JMA)、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)、英國(guó)氣象局(UKMO)四個(gè)中心1-7天預(yù)報(bào)的日降水量集合預(yù)報(bào)資料,并以中國(guó)降水融合產(chǎn)品作為“觀測(cè)值”,進(jìn)行中國(guó)范圍內(nèi)的精細(xì)化降水預(yù)報(bào)。首先利用雙線性插值的方法將低分辨率的模式預(yù)報(bào)值插值到和觀測(cè)資料分辨率一致的細(xì)網(wǎng)格上,然后根據(jù)降水量進(jìn)行分級(jí),采用空間滑動(dòng)窗口增加中雨和大雨雨量樣本,分別建立不同降水量級(jí)的回歸降尺度方程,并與未分級(jí)回歸的統(tǒng)計(jì)降尺度進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,雨量分級(jí)統(tǒng)計(jì)降尺度相比未分級(jí)統(tǒng)計(jì)降尺度,減小了模式的預(yù)報(bào)誤差,提高了模式預(yù)報(bào)值和觀測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù),提高了不同降水量級(jí)的ETS評(píng)分,對(duì)各個(gè)降水量級(jí)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(bào)效果；對(duì)于不同模式、不同預(yù)報(bào)時(shí)效以及不同降水量級(jí),統(tǒng)計(jì)降尺度的預(yù)報(bào)技巧改進(jìn)程度不盡相同。統(tǒng)計(jì)降尺度的預(yù)報(bào)技巧依賴于模式本身的預(yù)報(bào)效果。利用頻率匹配法將降水預(yù)報(bào)資料的頻率和觀測(cè)資料的頻率相匹配,訂正不同降水量級(jí)的預(yù)報(bào)結(jié)果,采用二次訂正進(jìn)一步處理小雨空?qǐng)?bào)的問題,并對(duì)四個(gè)單中心的模式預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)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(jí)降水的ETS評(píng)分都有了明顯的提高,預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)況資料相比,降水的面積偏差在減小,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率有所提高；訂正后的小雨空?qǐng)?bào)率在各個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)效都在減小,大雨及以上量級(jí)的降水漏報(bào)率也在減小,一定程度上減輕了小雨空?qǐng)?bào)和大雨漏報(bào)的問題；采用二次訂正進(jìn)一步改善小雨空?qǐng)?bào)的現(xiàn)象,訂正效果十分顯著；多模式集成結(jié)果的預(yù)報(bào)誤差小于所有的單中心,預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)況的相關(guān)系數(shù)也大于所有的單中心,可以得到更加準(zhǔn)確的確定性預(yù)報(bào)結(jié)果。利用Schaake Shuffle方法將集合成員預(yù)報(bào)結(jié)果按照歷史觀測(cè)值的順序進(jìn)行排列,重建由于統(tǒng)計(jì)方法的運(yùn)用使降尺度預(yù)報(bào)結(jié)果丟失的空間相關(guān)性和時(shí)間連續(xù)性。結(jié)果表明,Schaake Shuffle方法可以使預(yù)報(bào)結(jié)果的空間相關(guān)性和時(shí)間連續(xù)性更接近實(shí)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(jí)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(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 統(tǒng)計(jì)降尺度的研究進(jìn)展
        1.2.2 多模式集成的研究進(jìn)展
        1.2.3 統(tǒng)計(jì)降尺度與多模式集成結(jié)合的研究進(jìn)展
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 資料和方法
    2.1 資料
        2.1.1 預(yù)報(bào)資料
        2.1.2 觀測(cè)資料
    2.2 方法
        2.2.1 線性插值
        2.2.2 統(tǒng)計(jì)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(yàn)方法
第三章 降水量分級(jí)回歸統(tǒng)計(jì)降尺度的預(yù)報(bào)研究
    3.1 不同降水量級(jí)樣本的分布
    3.2 分級(jí)回歸統(tǒng)計(jì)降尺度對(duì)各模式的訂正
第四章 降尺度預(yù)報(bào)結(jié)果的訂正及多模式集成研究
    4.1 頻率匹配法對(duì)不同量級(jí)降水的訂正
    4.2 二次訂正對(duì)小雨空?qǐng)?bào)問題的改善
    4.3 消除偏差集合平均對(duì)各模式的集成研究
第五章 Schaake Shuffle方法對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果空間相關(guān)性和時(shí)間連續(xù)性的重建研究
    5.1 Schaake Shuffle方法對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果空間相關(guān)性的重建
    5.2 Schaake Shuffle方法對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果時(shí)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(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝

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本文編號(hào)：2886792