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GFS气温预报模型在黄河内蒙古河段应用效果检验与分析

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黄河凌汛期中短期气温预报模型是基于GFS模式和多元逐步回归方法建立的.选取包头站2019年11月1日至2020年3月31日GFS模式数据以及实况日均气温数据,采用平均绝对误差、均方根误差、预报准确率和曲线分析等方法,对预报结果进行分析和评判,验证该模型的预报能力.结果表明:该模型具备一定的预报能力,可用于黄河上游地区的防凌减灾业务工作和科研工作.1～3 d(24～72 h)预报的平均绝对误差都在2℃以内,4～7 d(96～168 h)平均绝对误差在2.5℃以内;1～10 d(24～240 h)预报大部分站点均方根误差在2.5℃以内,准确率在60％以上.11月和3月1～7 d(24～168 h)各时次预报效果明显优于其他月份.11月是流凌关键期,3月是开河关键期,凌汛预报要求提前一周预见期,气温预报结果是凌汛预报的基础,11月和3月的7 d(24～168 h)气温预报能力强、效果好,对防凌减灾业务工作有实际应用意义.
Test and Analysis of Temperature Forecasting Model Based on GFS in Inner Mongolia Reach of the Yellow River

范旻昊、田文君

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黄河水利委员会 水文局,河南 郑州450004

GFS 气温预报模型 检验 凌汛期 黄河内蒙古河段

国家重点研发计划

2018YFC1508406

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.08.011

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(8)
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