阜新地区最低气温预报订正方法对比分析

论文摘要

为提高阜新地区最低气温预报的准确率,使本地区最低气温预报准确率能够达到业务的考核标准,同时,日最低气温是影响作物低温灾害的重要气象要素,提高其预报准确率,对防御低温灾害有重要意义。因此,本文分析了阜新地区2017年和2018年两年欧洲细网格2m气温预报产品的准确率及误差情况,进而应用直接订正、固定订正期订正、滑动订正期订正、插值订正、卡尔曼滤波订正、深度神经网络订正等订正方法对其进行订正,结果如下:1.阜新地区（阜新县和彰武县）欧洲模式最低气温预报准确率最好的是夏季（6月、7月和8月）,最差的是12月。对于模式的系统误差,通过直接订正法进行订正,订正幅度最大的是12月（彰武县）,由25.8%订正到74.2%。误差的范围,夏季误差范围较小,基本集中在-3℃到4℃范围内,和年误差频数分布一致,正误差明显多于负误差,且6月和8月负误差都在业务要求（可以正负偏离2℃）范围内。误差范围最大的是4月,从-6℃到-15℃,其次是12月,从-3℃到10℃。其余月份（13月、5月、911月）,误差主要集中在-2℃到8℃之间,且除夏季外,误差分布分散,两县比较,彰武县误差范围小于阜新县。2.阜新县和彰武县的各订正方法根据订正后年准确率由高到低的顺序均依次为深度神经网络订正法、固定订正期订正法、滑动订正期订正法、卡尔曼滤波回归订正法、插值法。3.根据各月的准确率情况,阜新县适用深度神经网络订正方法订正的月份有25月、712月,适用固定订正期订正方法订正的月份有1月和6月。彰武县适用深度神经网络订正方法订正的月份有3月、1012月,适用固定订正期订正方法订正的月份有1月、2月、46月和9月,适用插值订正方法订正的月份有4月、5月和8月,7月适用除深度神经网络外的其他订正方法进行订正。4.应用不同订正方法对欧洲模式2m最低气温预报产品进行订正,达到业务要求标准（准确率为81%）的月份,阜新县为68月,彰武县为310月。彰武县年预报准确率达到业务标准。彰武县达标的海平面气压场为低压、倒槽、高压前,阜新县为低压、倒槽。通过本研究,以期为预报员进行最低气温预报订正提供依据,为精细化、客观化格点预报的温度产品检验提供技术支撑。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵振宇

导师: 罗新兰

关键词: 欧洲细网格,最低气温订正,订正期订正,卡尔曼滤波,深度神经网络

来源: 沈阳农业大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 沈阳农业大学

分类号: P457.3

DOI: 10.27327/d.cnki.gshnu.2019.000652

总页数: 75

文件大小: 5057K

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