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数值天气预报多要素深度学习-气象站的作用

发表时间:2021-10-21 14:43作者:气象小编

[研究的意义]天气情况影响着社会各个方面,随着社会经济的发展,天气预报的准确性愈发重要。数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)自 1904 年被挪威学者Bjerknes(1904)提出,至今已有 100 多年的历史。特别是近几十年来,数值天气预报取得革命性进步,已成为气象预报业务的重要组成部分,并不断朝着精细化方向发展(Bauer P,et al, 2015)。曾晓青等(2019)指出,由于大气变化的混沌性,加之模拟大气的数值模式初始场的不确定性以及模式自身的缺陷,故数值模式的预报误差至今依然存在,因此对模式预报进行订正以获得更为准确的结果具有重要意义。[前人研究进展]Klein 等(1959)提出的完全预报法(perfect prognostic,PP)和 Glahn 等(1972)提出的模式输出统计法(modeloutput statistics,MOS)在目前数值模式预报订正业务中得到广泛应用。前者通过在观测值和模式预报值之间建立线性统计模型来完成订正,后者则通过将观测值与一组相关的大气变量数值预报估计值之间建立线性统计模型来实现。Homleid(1995)使用卡尔曼滤波技术来进行误差校正,相比 MOS 方法,其使用上一个时刻的预报误差及时调整预报方程。钱维宏(2012)充分论证了历史气象信息在模式预报订正中的重要作用。为充分利用气象资料的历史信息,Peng 等(2013)在钱维宏(2012)的理论基础上,提出使用模式距平积分预报订正方法(Anomaly Numerical-correction with Observations,ANO)来进行数值预报的误差订正,此方法通过计算多年的平均气候态来完成数值模式系统性误差的订正,充分利用了历史气象资料的信息??悸堑教炱けJ降母丛有?,需在订正模型中加入非线性因素以表示各要素之间的复杂联系,Marzban(2003)使用非线性神经网络进行区域模式的温度订正预报试验,效果提升显著。

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