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2020年23期
基于偏最小二乘回歸方法的東亞區域多模式溫度集成預報試驗
| 作 者 | 王瑩，張曉鵬，劉文軍 |
| 第一作者 | 王瑩 |
| 作者單位 | 北京市海淀區突發事件預警信息發布中心，北京 |
| 卷 號 | 48 |
| 發表年份 | 2020 |
| 發表刊期 | 23 |
| 發表頁面 | 247-250 |
| 關 鍵 字 | 多模式集成預報；溫度預報；偏最小二乘回歸方法；超級集成方法；消除偏差集成平均方法 |
| 摘 要 | 利用德國氣象局(German Bureau of Meteorology,GBM)全球中期數值天氣預報產品、日本氣象廳(Japan Meteorological Agency,JMA)全球中期數值天氣預報產品和中國國家氣象中心T639數值預報產品3個子模式，采用偏最小二乘回歸（partiaI least square regression，PLS）方法、超級集成（multi-model superensemble，SUP)方法和消除偏差集成平均（bias-removed ensemble mean，BREM）方法對比試驗，建立2012—2013年冬季東亞區域（15°~70°N、90°~145°E）的地面氣溫多模式集成預報模型，并進行2014年冬季24~72 h預報時效的地面溫度的多模式集成預報研究。為進一步驗證集成方法的性能是否具備穩定性，以2014年2月1—9日發生的寒潮天氣過程為個例進行檢驗分析。結果表明，多模式集成預報模型能夠綜合子模式優點，預報效果明顯好于3個子模式，且PLS方法優于SUP、BREM集成方法。 |
| 附 件 |
基于偏最小二乘回歸方法的東亞區域多模式溫度集成預報試驗
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