利用非齐次高斯回归对温度集合预报进行空间后处理
应用统计
2015-06-22 v1
摘要
统计后处理技术常用于提高数值天气预报集合的技能。本文考虑了针对地表温度的成熟非齐斯高斯回归 (NGR) 后处理技术的空间扩展，以及其最近的一种修正形式，该修正将当地气候学纳入回归模型以实现局部自适应后处理。在一项利用德国 COSMO-DE 集合预测系统 21 小时预报的对比研究中，考虑了两种建模空间预报误差相关性的方法：参数化高斯随机场模型和利用原始集合空间秩相关结构的集合 Copula 耦合方法。此外，还将 NGR 方法与集合贝叶斯模型平均 (BMA) 后处理技术的单变量版本和空间版本进行了比较。
引用
@article{arxiv.1407.0058,
title = {Spatial postprocessing of ensemble forecasts for temperature using nonhomogeneous Gaussian regression},
author = {Kira Feldmann and Michael Scheuerer and Thordis L. Thorarinsdottir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.0058},
year = {2015}
}