【摘 要】
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为了提高2 min平均的10 m风预报精度,开展了多种建模和检验方法比较.根据欧洲数值中心集合预报系统产品及北京海陀山的5个测站资料,使用一元回归、岭回归、神经网络、粒子群-神经网络等方法建模,进行2021年2月逐日的未来3天6 h间隔预报误差订正,并从多个角度分析预报精度差异.结果为:(1)系统误差、预报准确率检验表明,建模订正后的预报误差均明显减小.(2)频率关系图揭示,回归法在弱风区(大概率事件)有较好的订正能力,神经网络法在不同风速区都有正向的订正效果.(3)大风过程预报的对比显示,建模方法能有效
【机 构】
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国家气象中心,北京,100081;海南省南海气象防灾减灾重点实验室,海口,570100;海南省气象局,海口,570100;国家气象中心,北京,100081
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为了提高2 min平均的10 m风预报精度,开展了多种建模和检验方法比较.根据欧洲数值中心集合预报系统产品及北京海陀山的5个测站资料,使用一元回归、岭回归、神经网络、粒子群-神经网络等方法建模,进行2021年2月逐日的未来3天6 h间隔预报误差订正,并从多个角度分析预报精度差异.结果为:(1)系统误差、预报准确率检验表明,建模订正后的预报误差均明显减小.(2)频率关系图揭示,回归法在弱风区(大概率事件)有较好的订正能力,神经网络法在不同风速区都有正向的订正效果.(3)大风过程预报的对比显示,建模方法能有效订正风向的预报.
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