BMA 与 EMOS 统计校准方法在温度和风速集合天气预报中的比较
应用统计
2015-07-21 v1
摘要
天气演变可由确定性数值天气预报模型描述。这些模型在不同初始条件和/或模型物理参数下的多次运行产生了预报集合，用于估计未来大气变量的分布。然而，这些集合通常存在离散度不足和未校准的问题，因此需要进行后处理。在本工作中，我们比较了不同版本的贝叶斯模型平均 (BMA) 和集合模型输出统计 (EMOS) 后处理方法，以校准匈牙利气象局业务 ALADIN 有限区域模式集合预报系统的 2m 温度和 10m 风速预报。我们表明，与原始集合相比，这两种后处理方法均提高了概率预报的校准度和定点预报的准确性，且最佳 BMA 方法略优于 EMOS 技术。
引用
@article{arxiv.1312.3763,
title = {Comparison of BMA and EMOS statistical calibration methods for temperature and wind speed ensemble weather prediction},
author = {Sándor Baran and András Horányi and Dóra Nemoda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.3763},
year = {2015}
}