【摘 要】
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本文选取2014年5月-2015年4月,重庆中尺度数值模式（ARPS+WRF）每日20时（北京时）起报的未来96小时2m温度场和重庆34个自动站、1800多个区域站观测到的地面温度,对比分析了模式温度预报的系统误差及可能原因,并采用滑动平均和卡尔曼滤波方法对重庆34个站点的温度预报进行了订正,结果表明:（1）模式误差与实际地形的高度误差有明显的正相关,表明地形差异是误差的主要来源之一。（2）模式预
【出 处】
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第33届中国气象学会年会 S8 数值模式产品应用与评估
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本文选取2014年5月-2015年4月,重庆中尺度数值模式（ARPS+WRF）每日20时（北京时）起报的未来96小时2m温度场和重庆34个自动站、1800多个区域站观测到的地面温度,对比分析了模式温度预报的系统误差及可能原因,并采用滑动平均和卡尔曼滤波方法对重庆34个站点的温度预报进行了订正,结果表明:（1）模式误差与实际地形的高度误差有明显的正相关,表明地形差异是误差的主要来源之一。（2）模式预报存在系统性的正偏差,且具有明显的日变化特征,一般在北京时间6点左右预报平均误差和均方根误差最小,在16点左右最大,这种误差的日变化可能是由边界层方案造成的。（3）分析比较不同滑动窗口对误差的订正效果,发现不论采用多长的滑动窗口,订正后平均误差基本为零,均方根误差随滑动窗口时间增加,平均的均方根误差逐渐减小,滑动窗口在10天或者更长时间后平均的均方根误差基本接近,选取14天作为滑动平均窗口订正后,20小时预报的平均误差由1.5K订正为0K左右,均方根误差从3.4K减少到2.5K,30小时预报的平均误差由0.3K减少到0K左右,均方根误差从2K减少到1.7K左右。（4）卡尔曼滤波以及滑动平均对重庆沙坪坝站的订正结果,两者都能显著降低预报误差,进一步分析的结果显示,两种方法都会某些情况下会出现过订正情况,同时比较难突变天气过程进行有效订正。
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