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递减平均法与一元线性回归法对ECMWF温度预报订正能力对比

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基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果.结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱.技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40％,极大值超过70％.两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势.一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳.
Comparative Correction of Air Temperature Forecast from ECMWF Model by the Decaying Averaging and the Simple Linear Regression Methods

王丹、王建鹏、白庆梅、高红燕

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陕西省气象服务中心,西安 710014

陕西省气象台,西安 710014

西安市气象台,西安 710014

ECMWF模式 日最高(低)气温预报 误差订正 递减平均 一元线性回归

陕西省自然科学基金陕西省自然科学基金中国气象局预报员专项项目陕西省气象局精细化气象格点预报攻关团队共同资助

2019JM-342CMAYBY2019-117和

2019

气象
国家气象中心

气象

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.337
ISSN：1000-0526
年,卷(期)：2019.45(9)
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