%0 Journal Article
%T Applications and Improvements of Storm Series Algorithms in SWIFT during B08FDP<br>“雨燕”中风暴算法在北京奥运天气预报示范项目中的应用及改进
%A HU Sheng
%A WANG Ying
%A CHEN Rong
%A HE Ru-yi
%A <br>胡胜
%A 汪瑛
%A 陈荣
%A 何如意
%J 高原气象
%D 2009
%I 
%X 介绍了临近预报系统“雨燕”中的风暴系列算法， 包括风暴识别、 风暴追踪、 基于TREC技术的风暴位置预报, 以及预报位置实时评分算法等。利用2008年北京奥运期间出现的多个强对流天气， 统计出该风暴产品在30 min和60 min预报时效的绝对距离误差分别约为13 km和23 km。分析了北京奥运天气预报示范项目期间该风暴产品误差较大的原因， 主要集中于TREC技术本身及其适用范围， 以及风暴预报方案中处理细节的不足， 具体为TREC技术不适用于孤立的回波单体， 雷达探测边界对TREC技术的影响， TREC矢量有时呈现出一定的空间不连续性， 以及对孤立少动单体的不当处理等。针对上述原因， 提出了一系列的改进方案， 包括对用于风暴位置预报的TREC矢量增加一致性检验， 利用风暴的历史轨迹校正不恰当的TREC矢量； 对TREC技术中象素阵列大小进行统计分析， 选择最适合北京地区的阵列大小； 风暴预报位置超出回波范围时新的处理技巧等。利用北京奥运期间的强对流资料， 对改进后的风暴算法进行评估。结果表明， 一方面， 改进后的算法能较好地控制风暴预报位置的绝对误差， 在30 min和60 min预报时效， 绝对误差分别减小了25%和26%。另一方面， 由于预报位置精度的提高， 能够提升相邻时刻风暴匹配的效率， 使得与以前算法相比有更多的风暴样本参与了各个预报时效的评分。
%K Storm algorithms
%K Verification
%K Mean absolute error<br>风暴算法
%K 评分
%K 平均绝对误差
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=28A2F569B2458C17&jid=FCD959CAD9EF92C38C4323B51D54F3DB&aid=19A4426B510791E601F5B99D39807BAC&yid=DE12191FBD62783C&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=B31275AF3241DB2D&sid=8EAB8D766913D934&eid=70628C01DA910FB5&journal_id=1000-0534&journal_name=高原气象&referenced_num=2&reference_num=14