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日极端气温的相似—回归预报

高万泉  李晓燕  
【摘要】:本文通过对MOS预报方法和卡尔曼滤波方法的分析,发现MOS预报方法和卡尔曼滤波预报方法均有一定的局限性。其一,回归方程的系数β是随时间变化的。其二,β值也会随天气而变。不同的天气条件下,温度与其影响因子的关系不一样。卡尔曼滤波方法利用前一时刻的预报误差反馈到原来的预报方程,修正系数β。但是对于转折性天气,前后时次的实际β会有差异,导致卡尔曼滤波方法对转折性天气有滞后性。相似一回归预报方法是在总结了以上两种方法的的基础上提出的,是一种依靠计算机的快速运算来实现的预报方法,其回归系数β是动态的,每天的β都不一样,它是时间和天气要素的函数。在历史样本中找到和这日天气及数值预报产品相似的一些日数,然后利用这些日数的实况资料和数值预报产品作为回归样本,建立多元回归窃报方程,估计β值。相似一回归方法的中心想思是:相似天气条件的β值是一样的。这种预报的准确性依赖于历史样本数量和相似样本的相似程度,依赖于数值预报的稳定性。数值预报产品越稳定;相似个例的相似程度越高;预报因子和温度相关好;预报的温度精度越高。

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