%0 Journal Article
%T 基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA概率预报
%A 刘建国 LIU Jianguo
%A 谢正辉 XIE Zhenghui
%A 赵琳娜 ZHAO Linna
%A 贾炳浩 JIA Binghao
%J 大气科学
%D 2013
%R 10.3878/j.issn.1006-9895.2012.11232
%X 利用TIGGE(THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble)单中心集合预报系统(ECMWF、UnitedKingdomMeteorologicalOffice、ChinaMeteorologicalAdministration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesianmodelaveraging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.
%K 贝叶斯模型平均
%K TIGGE
%K 地面日均气温
%K 集合预报
%K 概率预报
%U http://www.dqkxqk.ac.cn/dqkx/dqkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20130105&flag=1