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一种改进的频率匹配法在网格降水预报订正中的应用

Application of an Improved Frequency Matching Method in Grid Precipitation Forecast Correction

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为提高精细化网格降水的实际预报能力,评估了 2021 年汛期 ECMWF(EC)、CMA-MESO、SXWRF 和 SCMOC 降水预报产品在陕西的表现,讨论了卡尔曼动态频率匹配方法对不同模式的订正效果,然后针对该方法不足,基于最优TS评分阈值法和SCMOC在天气过程判定中占优信息对小量级降水进行了二次订正,最后利用分类降水过程建模和基于图像相似识别技术改进的卡尔曼动态频率匹配法对暴雨进行了订正研究.结果表明:SCMOC晴雨预报准确率和暴雨TS评分均最高,分别为 81.60%和 0.30,表现最好;卡尔曼动态频率匹配法可明显提高EC、CMA-MESO和SXWRF模式降水预报产品晴雨预报准确率,对暴雨预报的改善效果不稳定,对EC晴雨预报准确率和暴雨TS 评分提升幅度均最大,分别为 6.35%和 6.99%,该订正方法更适合于EC模式;经晴雨消空二次订正后的EC模式晴雨和小雨预报准确率较一次订正后的EC模式均有提高,分别提高了0.51%和 0.64%;分类降水过程建模订正可进一步提高EC暴雨TS评分,较未分类过程订正后的暴雨TS评分提高了 1.05%,且暴雨其他评分指标也均变好;改进后的卡尔曼动态频率匹配法较改进前可进一步提高EC各量级降水TS评分,尤其是暴雨TS评分提高了 2.79%.

Kalman filteringfrequency matchingoptimal TS scoring threshold methodimage similarity recognition technology

李春晖、霍治国、孔瑞、江梦圆、张海燕、毛红丹、宋艳玲

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中国气象科学研究院,北京 100081

江西省农业气象中心,南昌 330096

南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044

中国地质大学,武汉 430074

气象出版社,北京 100081

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卡尔曼滤波 频率匹配 最优TS评分阈值法 图像相似识别技术

中国气象局创新发展专项中国气象局创新发展专项陕西省自然科学基础研究计划陕西省自然科学基础研究计划秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室开放研究项目中国气象局复盘总结专项

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2023

10.7519/j.issn.1000-0526.2023.051603

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)：2023.49(12)
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