多模式温度集成预报

摘要：

基于中国国家气象中心T213模式、德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式2 m高温度预报,利用神经网络方法中的BP网络建立了我国600多个站的温度集成预报系统,该预报系统的预报时效为72 h,间隔为3 h.通过对2004年1-5月的预报结果检验,表明:集成的温度预报结果明显优于3个模式单独的预报结果,72 h内预报的平均绝对误差在3°C以内,并且不存在明显的系统误差,预报达到了一定的精度,可以为预报员提供定时、定点精细的客观温度预报参考.分区的检验结果表明:不同区域预报误差存在差别,新疆和西藏误差比较大,而长江流域和华南地区误差很小,并且不同区域系统误差的情况也不相同.从总体情况看,预报误差还存在日变化,一般来讲,夜间的预报误差小于白天.

关键词：神经网络、BP网络、温度预报、集成预报

所属期刊栏目：17

分类号：P49(应用气象学)

资助基金：国家科技攻关项目2002BA904B05;中国气象局科技攻关项目CMATG2005M07

在线出版日期：2006-04-06（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：52-58