统计降尺度方法在青海省冬季最低温度预测中的应用

摘要：

利用2003-2007年国家气象中心T213L31全球中期数值预报模式逐日输出产品与青海地区25个气象站的观测数据作为试验资料,利用相关系数和逐步回归进行因子选择,并以单隐层神经网络和多元回归作为降尺度方法进行对比研究,用2003-2006年间的11月1日～次年3月1日的资料作为训练样本,以数值预报产品和前一日观测的最低温度作为因子,建立青海省25个气候站的冬季最低温度的24,48,72 h预报模型,并且以2006年12月和2007年的1、 2月作为24,48,72 h逐日最低温度预报试验时段.试验表明,对于青海地区来说,青海北部地区的预报命中率总体好于南部高原地区;在4种对比方案中,以选择数值预报资料结合前一日地面观测的最低温度作为主要因子的方法相对较优,随着预报时效的延长,24 h历史实况的作用逐渐减弱;对于所有台站来说,这4种方案各有优缺点,没有一种方案可以完全代替其他所有方案;在实际业务运行中,对不同的台站应采用不同的预报方案进行实际业务预报.

关键词：青海省、统计降尺度、神经网络、最低温度、命中率

所属期刊栏目：28

分类号：P456(天气预报)

资助基金：国家科技支撑计划2007BAC29B03;2008BAC40B04;国家重点基础研究发展规划973计划2006CB400501

在线出版日期：2010-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1471-1477