NINO3.4指数的多模式集合预报方法

论文摘要

基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭炜豪,温文,王晓春,郑志海

关键词: 贝叶斯模式平均,模式预报,客观权重集合预报,集合平均预报,指数

来源: 热带气象学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 南京信息工程大学海洋科学学院,国家气候中心/中国气象局气候研究开放实验室

基金: 国家自然科学重点基金(41630423),国家自然科学基金委青藏高原地-气耦合系统变化(91637209),2015江苏双创团队,南京信息工程大学大学生实践创新训练计划项目共同资助

分类号: P456

DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.023

页码: 262-267

总页数: 6

文件大小: 1134K

下载量: 149

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