一种集成风向风速的风场空间检验方法
基于概率分布特征定义全新风速阈值选取方案,不受地域及季节性影响,并综合风向信息建立兼顾风向风速的风场分类列表,采用邻域空间检验技术构建可集成风向风速的矢量风场检验方法.基于2018年4月1-30日GRAPES_Meso模式不同分辨率(10 km及3 km)逐小时预报产品,利用所开发的矢量风场检验方法分析表明:模式风向预报的随机性随着风速的增大而减小,即弱风的风向难以成功预报.通过矢量风场综合分析发现高分辨率预报效果在170 km空间尺度上24 h预报最大评分优势可达0.24,各邻域空间尺度上评分分布趋势保持一致.通过敏感性分析发现,所获取的综合指标可用于反映风场预报性能.同时,不同矢量风场分类方法将对评估结果产生影响,高分类方法评分稳定性更好,低分类方法受限于单一分类权重过大而影响评估一致性.因此,在计算能力允许的条件下,选择较高分类方式将有助于获得更为稳定的检验效果.
风向、风速、空间检验方法、概率分布、综合指标
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国家重点研究发展计划2017YFA0604500,2017FYC150190X;公益性行业气象科研专项GYHY201506002;国家科技支撑计划2015BAC03B04,2015BAC03B07
2019-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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