| 一种改进的频率匹配法在网格降水预报订正中的应用 |
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| 引用本文： | 高星星,潘留杰,娄盼星,杜莉丽.一种改进的频率匹配法在网格降水预报订正中的应用[J].气象,2023,49(11):1371-1383. |
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| 作者姓名： | 高星星 潘留杰 娄盼星 杜莉丽 |
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| 作者单位： | 陕西省气象台，西安 710014; 陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室，西安 710014;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室，西安 710014; 陕西省气象科学研究所，西安 710014 |
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| 基金项目： | 中国气象局创新发展专项（CXFZ2022J023、CXFZ2023J031）、陕西省自然科学基础研究计划（2022JQ-249、2023-JC-YB-283）、秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室开放研究基金课题（2023G-2）和中国气象局复盘总结专项（FPZJ2023-129）共同资助 |
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| 摘 要： | 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...
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| 关 键 词： | 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 |
| 收稿时间： | 2022/10/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/6/20 0:00:00 |
Application of an Improved Frequency Matching Method in Grid Precipitation Forecast Correction |
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| GAO Xingxing,PAN Liujie,LOU Panxing,DU Lili.Application of an Improved Frequency Matching Method in Grid Precipitation Forecast Correction[J].Meteorological Monthly,2023,49(11):1371-1383. |
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| Authors: | GAO Xingxing PAN Liujie LOU Panxing DU Lili |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Kalman filtering frequency matching optimal TS scoring threshold method image similarity recognition technology |
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