【摘 要】
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为了提高GRAPES3 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_3km模式
【机 构】
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国家气象中心,中国气象局数值预报中心
【基金项目】
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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)发展专项
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为了提高GRAPES3 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_3km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
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