融合相似预报方法在陇东南短期强降水预报中的应用

P456.1; 基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法.利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进行了检验.结果表明:(1)融合相似预报方法的TS评分处于4.5％～9.1％之间,与ECMWF模式预报结果相比表现出一定的优势.随着预报时效的增长,强降水预报的TS评分呈现减小的趋势,其在08:00(北京时,下同)起报的TS评分相对较高.(2)相比于单独使用逐步过滤相似预报,融合相似预报方法的准确性有所提升,并能在一定程度上降低空报率.其...

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Published in高原气象 Vol. 44; no. 1; pp. 214 - 223
Main Authors 黄晓远, 李旭, 杜梦莹, 叶培龙, 李艳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州大学大气科学学院,甘肃兰州 730000%兰州中心气象台,甘肃兰州 730020 01.02.2025
Subjects
相似预报
逐步过滤相似
similar forecast method with step-by-step filter
强降水
self-organizing map(SOM)
短期预报
heavy precipitation
short-term forecast
自组织映射(SOM)
similar forecast
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ISSN1000-0534
DOI10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00059

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Summary:P456.1; 基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法.利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进行了检验.结果表明:(1)融合相似预报方法的TS评分处于4.5％～9.1％之间,与ECMWF模式预报结果相比表现出一定的优势.随着预报时效的增长,强降水预报的TS评分呈现减小的趋势,其在08:00(北京时,下同)起报的TS评分相对较高.(2)相比于单独使用逐步过滤相似预报,融合相似预报方法的准确性有所提升,并能在一定程度上降低空报率.其中08:00起报和20:00起报的TS评分提高了 1.31％和0.63％,而FAR同时下降了 2.39％和1.25％.
ISSN:1000-0534
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00059