[发明专利]一种气温智能网格最优集成预报方法

说明书

一种气温智能网格最优集成预报方法，包括如下步骤：数值预报产品加工处理，获取观测站点气温实况及预报值，选择最优的数值预报产品，开展气温预报订正释用，分析不同客观释用方法预报效果，研究适合的最优集成预报方法，生成气温智能网格最优集成预报产品，实现业务化运行。本发明立足于寻找最优预报的思路，首先是寻找最优数值模式，在最优数值模式的基础上开展气温预报订正释用，寻找预报较好且互为补充的客观释用方法，通过对不同释用方法的最优集成预报，进一步提高气温预报准确率。

技术领域

本发明属于天气预报技术领域，涉及一种气温智能网格最优集成预报方法。

背景技术

随着数值天气预报水平的提高和精细化天气预报业务的发展，天气预报已从传统的不规则站点预报转变成均匀网格（等经纬或等距离）的智能网格预报，预报准确率和精细化水平不断提高。结合先进的数值预报产品和MOS等数值预报产品释用技术，气温预报准确率显著提高，当前气温客观预报准确率已达到甚至超过预报员主观预报水平。但由于不同的数值模式及不同统计释用方法的差异，对气温客观预报准确率也各有所长，难以找到一个稳定第一的预报方法。即使总体评分相当的情况下，不同预报方法在不同天气、不同地区的预报效果也不尽相同。例如，基于ECMWF细网格模式气温预报，采用吴启树等（吴启树等，MOS温度预报中最优训练期方案. 应用气象学报，2016，27（4）：426-434）准对称最优滑动训练期方法进行气温智能网格客观预报，气温预报准确率较数值模式直接预报显著提高；采用温度预报偏差滑动订正方法进行气温客观预报（专利号：CN201810723060），预报准确率较数值模式直接预报也有明显改进。但从实际业务应用看，即使都是基于相同的数值预报进行订正释用，由于不同的方法考虑的预报因子和订正方法差异，没有哪一种预报产品绝对最优。而基于不同数值预报产品进行气温预报订正释用或集成，由于不同数值模式预报差异，对释用结果影响也很大，难以取得较好的预报效果。在当前背景下，如何研发合理的客观预报方法，能够集成不同客观预报方法的优势，进一步提高预报准确率，是气温等要素智能网格客观预报的一项重要内容。

发明内容

本发明针对传统技术中存在的问题提出一种新型的气温智能网格最优集成预报方法。

为了达到上述目的，本发明是采用下述的技术方案实现的：

一种气温智能网格最优集成预报方法，包括以下步骤：

（1）数值预报产品加工处理：获取天气预报业务上常用的数值预报产品，通过插值技术将数值预报产品插值到均匀网格（等经纬或等距离）上，生成气温智能网格预报产品；

（2）获取地面气象观测站点气温实况及预报值：获取地面气象观测站气温实况，通过邻域法获取实况点气温预报值；

（3）选择最优的数值预报产品：对当前天气预报业务上使用的不同数值模式气温预报准确率进行评分对比，择优选择预报准确率较高且预报误差相对稳定的数值预报产品；

（4）开展气温预报订正释用，建立统计释用方法：基于选取的最优数值模式气温预报产品及地面气温实况，采用气温预报偏差滑动订正、MOS统计释用等方法，建立不同的气温客观预报释用方法；

（5）分析不同客观释用方法预报效果：对不同气温客观释用方法的预报效果进行检验评估，挑选出预报准确率较高且预报各有所长的预报方法，作为最优集成的基础产品；

（6）研究适合的最优集成预报方法：基于所选的几种客观预报方法，分析评估这些预报方法在不同季节、不同地区的预报准确率和预报误差特征，采用集成平均、单点预报最优集成、总体预报最优集成等方法进行集成预报对比，采用逐日滑动检验法确定最优预报产品，研发适合的最优集成方法，生成站点气温最优集成预报产品；

（7）生成气温智能网格最优集成预报产品：基于插值后的数值模式气温智能网格预报产品，采用邻域法，将站点气温最优集成预报值反馈到周围网格点上，生成气温智能网格最优集成预报产品；