一种偏差订正方法在平昌冬奥会气象预报的应用
为了提高GRAPES_3 km(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正.结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10％～60％;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10％～45％;2 m相对湿度减小到20％以下,站点订正改善率为0～20％.与韩国气象厅LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System)及美国宇航局NU-WRF(NASA-Unified WRF)模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式.偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段.
GRAPES_3km模式、平昌冬奥会、ICE-POP2018、偏差订正
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国家重点专项研究发展计划2018YFC1507605,2018YFF0300103,中国气象局数值预报青年基金"GRAPES模式产品误差订正技术在冬奥服务中的应用研究",中国气象局数值预报GRAPES
2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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