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MOS温度预报中最优训练期方案

吴启树 韩美 郭弘 苏同华

吴启树, 韩美, 郭弘, 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. DOI: 10.11898/1001-7313.20160405.
引用本文: 吴启树, 韩美, 郭弘, 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. DOI: 10.11898/1001-7313.20160405.
Wu Qishu, Han Mei, Guo Hong, et al. The optimal training period scheme of MOS temperature forecast. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(4): 426-434. DOI:  10.11898/1001-7313.20160405
Citation: Wu Qishu, Han Mei, Guo Hong, et al. The optimal training period scheme of MOS temperature forecast. J Appl Meteor Sci, 2016, 27(4): 426-434. DOI:  10.11898/1001-7313.20160405

MOS温度预报中最优训练期方案

DOI: 10.11898/1001-7313.20160405
资助项目: 

中国气象局预报员专项 CMAYBY2016-034

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY201406014

详细信息
    通信作者:

    吴启树, email: 172475076@qq.com

The Optimal Training Period Scheme of MOS Temperature Forecast

  • 摘要: 以欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模式细网格地面气温为预报因子,设计多种训练期方案进行2014—2015年福建省气象站每日两次1~7 d的日最高气温和日最低气温MOS (model output statistics) 预报,并进行检验和改进。准对称混合滑动训练期方法为取预报日之前和前1年预报日之后相同日数的样本混合而成,分1年期或多年期。结果表明:准对称混合滑动训练期方案优于滑动训练期方案和传统季节固定期分类方案,且2年期优于1年期。以不同周期确定最佳训练期日数的方案应用对比显示,以年为评估周期优于以月为评估周期以及更短时间周期。在2015年日最高气温和日最低气温MOS预报中,基于上年度评估所得最佳训练期日数,2年期准对称混合滑动训练期方案较ECMWF模式细网格产品质量有较大提高,优于预报员预报,有较好的应用参考价值。
  • 图  1  1~3 d初始方案2日最高气温 (a)、初始方案3日最高气温 (b)、初始方案2日最低气温 (c) 和初始方案3日最低气温 (d) 的预报准确率随滑动训练期变化

    Fig. 1  Forecast accuracy in 1-3-day changes with running training days, daily maximum temperature of original scheme 2(a) and original scheme 3(b), daily minimum temperature of original scheme 2(c) and original scheme 3(d)

    图  2  应用方案3的2015年4月日最高气温逐日最佳滑动训练期日数N

    Fig. 2  The daily best running training days of maximum temperature forecast of application scheme 3 in Apr 2015

    表  1  初始方案1~3的2014—2015年1~7 d日最高气温和日最低气温预报检验

    Table  1  Verification results of daily maximum and minimum temperature 1-7-day forecast of original scheme 1, original scheme 2 and original scheme 3 from 2014 to 2015

    要素 统计量 初始方案 1 d 2 d 3 d 4 d 5 d 6 d 7 d
    日最高
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.96 2.12 2.36 2.53 2.69 2.89 3.13
    2 1.92 2.11 2.38 2.58 2.76 2.96 3.22
    3 1.90 2.09 2.35 2.55 2.72 2.93 3.19
    预报准确率/% 1 74.91 71.81 67.31 63.37 60.41 57.41 53.86
    2 77.16 73.39 68.24 63.84 60.42 57.11 52.74
    3 77.93 74.29 68.98 64.46 61.05 57.54 53.44
    日最低
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.33 1.42 1.59 1.74 1.83 1.92 2.03
    2 1.30 1.40 1.56 1.71 1.82 1.91 2.04
    3 1.27 1.36 1.51 1.65 1.75 1.83 1.97
    预报准确率/% 1 89.38 87.73 84.01 80.55 78.6 76.71 73.84
    2 89.82 87.74 84.25 81.27 78.99 76.65 73.53
    3 90.62 88.97 85.84 82.55 80.30 78.00 74.81
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    表  2  改进方案1~2的2014—2015年1~7 d日最高气温和日最低气温预报检验

    Table  2  Verification results of daily maximum and minimum temperature 1-7-day forecast of improved scheme 1 and improved scheme 2 from 2014 to 2015

    要素 统计量 改进方案 1 d 2 d 3 d 4 d 5 d 6 d 7 d
    日最高
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.78 1.94 2.18 2.40 2.60 2.82 3.10
    2 1.90 2.07 2.33 2.52 2.69 2.90 3.15
    预报准确率/% 1 78.20 74.56 69.45 64.97 61.57 58.26 54.42
    2 78.00 74.43 69.25 64.75 61.34 58.00 54.17
    日最低
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.24 1.30 1.44 1.59 1.70 1.81 1.95
    2 1.28 1.37 1.53 1.68 1.78 1.86 1.99
    预报准确率/% 1 90.64 89.08 85.73 82.27 80.02 77.87 74.73
    2 90.51 88.92 85.56 82.19 79.89 77.72 74.59
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    表  3  应用方案1~3的2015年1~7 d日最高气温和日最低气温预报质量检验结果

    Table  3  Verification results of daily maximum and minimum temperature 1-7-day forecast of application scheme 1, application scheme 2 and application scheme 3 in 2015

    要素 统计量 应用方案 1 d 2 d 3 d 4 d 5 d 6 d 7 d
    日最高
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.81 1.97 2.24 2.47 2.69 2.96 3.31
    2 1.82 1.98 2.25 2.47 2.69 2.96 3.31
    3 1.81 1.97 2.25 2.47 2.7 2.97 3.33
    预报准确率/% 1 78.07 74.23 68.73 63.81 59.86 56.85 52.12
    2 78.06 74.17 68.57 63.78 59.71 56.5 51.97
    3 78.14 74.29 68.71 63.79 59.81 56.71 52.04
    日最低
    气温
    均方根误差/℃ 1 1.23 1.31 1.44 1.55 1.69 1.85 2.03
    2 1.23 1.3 1.44 1.55 1.69 1.85 2.03
    3 1.23 1.3 1.44 1.56 1.7 1.86 2.04
    预报准确率/% 1 91.19 89.6 86.35 83.74 80.86 78.04 73.90
    2 91.22 89.65 86.45 83.88 80.80 78.01 73.82
    3 91.49 89.67 86.20 83.40 80.63 77.58 73.51
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    表  4  2014年和2015年逐月最佳滑动训练期日数N(单位:d)

    Table  4  The monthly best running training days (N) of daily maximum and minimum temperature forecast from 2014 to 2015(unit:d)

    月份 日最高气温 日最低气温
    2014年 2015年 2014年 2015年
    1 31 36 44 21
    2 42 22 21 21
    3 29 23 44 23
    4 22 26 21 35
    5 38 21 39 45
    6 23 20 23 21
    7 22 32 29 45
    8 22 21 30 26
    9 40 23 45 24
    10 21 45 24 45
    11 22 32 38 43
    12 34 23 41 23
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    表  5  ECMWF细网格产品、预报员、初始方案2和应用方案1在2015年1~7 d日最高气温和日最低气温订正预报检验

    Table  5  Verification results of daily maximum and minimum temperature 1-7-day forecast produced by ECMWF, forecasters, original scheme 2 and application scheme 1 in 2015

    要素 时效/d ECMWF细
    网格产品
    预报平均绝对偏差/℃ 预报技巧评分/%
    预报员 初始方案2 应用方案1 预报员 初始方案2 应用方案1
    日最高
    气温
    1 2.46 1.40 1.41 1.35 43.09 42.68 45.12
    2 2.53 1.62 1.54 1.48 35.97 39.13 41.50
    3 2.63 1.80 1.75 1.68 31.56 33.46 36.12
    4 2.79 2.01 1.92 1.86 27.96 31.18 33.33
    5 2.89 2.18 2.09 2.03 24.57 27.68 29.76
    6 3.01 2.37 2.27 2.22 21.26 24.58 26.25
    7 3.19 2.60 2.54 2.50 18.50 20.38 21.63
    日最低
    气温
    1 1.43 0.92 0.93 0.91 35.66 34.97 36.36
    2 1.46 1.08 1.02 0.97 26.03 30.14 33.56
    3 1.43 1.19 1.13 1.07 16.78 20.98 25.17
    4 1.39 1.26 1.20 1.15 9.35 13.67 17.27
    5 1.44 1.37 1.31 1.24 4.86 9.03 13.89
    6 1.55 1.49 1.41 1.35 3.87 9.03 12.90
    7 1.66 1.67 1.55 1.49 -0.60 6.63 10.24
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-11
  • 修回日期:  2016-05-26
  • 刊出日期:  2016-07-31

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