基于增長模繁殖法的初始分析誤差 計算及集合預(yù)報試驗

doi:10.3969/2012jms.00**

首頁 > 過刊瀏覽>2009年第卷第3期 >317-322. DOI:10.3969/2012jms.00**

基于增長模繁殖法的初始分析誤差 計算及集合預(yù)報試驗
DOI:
                        10.3969/2012jms.00**
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:P435.1
基金項目:國家重點基礎(chǔ)研究項目（2004CB418304）;解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院博士啟動基金

Computation of initial analysis error and ensemble forecast based on the method of “BGM”

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摘要:

首先用成對繁殖的方法對NCEP再分析資料與T106分析場中的快速增長分析誤差進(jìn)行了計算和比較，然后把它們疊加到各自的初始場中進(jìn)行了多初值集合預(yù)報試驗。結(jié)果表明，用不同分析資料計算的達(dá)到飽和的快速增長誤差，兩者在全球分布上既有許多相似的地方，也存在一些不同，多初值集合是綜合考慮它們的有效方法；考慮了兩種分析誤差的集合預(yù)報比只考慮一種分析誤差的集合預(yù)報優(yōu)越；在集合總成員數(shù)不變的前提下，發(fā)現(xiàn)引入另一種分析資料的集合成員數(shù)并不是越多越好，就預(yù)報技巧的最大改善而言，其存在一個閥值。

Abstract:

The fast-growing analysis error in NCEP reanalysis data and T106 analysis field is computed and compared using the method of “twin-breeding”, then multi-initial-value ensemble forecasts are done by adding them to their initial field. Results show that for the saturated fast-growing error computed using different analysis data, their distribution has much similarity and some difference and the multi-initial-value ensemble forecast is an effective method to consider them synthetically; the ensemble forecasts considering two kinds of analysis error are superior to those only considering one kind of analysis error；under the condition of fixed number of members, this is not true that the more the number of members from another analysis data, the better the result, for the maximum improvement of forecast skill,there must be a threshold.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

關(guān)吉平,張立鳳,馬環(huán)宇.基于增長模繁殖法的初始分析誤差 計算及集合預(yù)報試驗.氣象科學(xué),2009,(3):317-322 Guan Jiping, Zhang Lifeng, Ma Huanyu. Computation of initial analysis error and ensemble forecast based on the method of “BGM”. Journal of the Meteorological Sciences,2009,(3):317-322

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