基于ECMWF细网格产品的一种优化BP-MOS气温预报方法

基于ECMWF细网格模式输出产品,以一种优化的BP-MOS模型预测1~7 d日最高和最低气温,并对比该方法和ECMWF细网格的2 m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果。结果表明:在预报因子处理时,考虑云量、风、湿度等对气温变化的"过程"影响能有效提高预报准确率;ECMWF细网格2 m温度产品在短期3 d内均方根误差均在2℃以内,但中期时段预报效果明显低于MOS方法;由于线性MOS模型预报存在不稳定现象,而BP神经网络的非线性映射关系使其在容错性方面优势明显,因此优化的BP-MOS模型预测效果良好。