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智协飞教授团队提出的分级雨量BMA预报方法显著提高强降水预报水平
作者:大气科学学院               发布时间:2019/6/10 15:49:50              浏览量:619

利用贝叶斯模式平均方法(Bayesian model Averaging,BMA)对数值预报结果进行集成处理,可以得到更优的预报结果。前人提出的传统的BMA方法对强降水预报效果不理想。为解决这一问题,智协飞教授团队近年来在传统BMA方法的基础上,提出了分级雨量BMA预报方法,显著提升了强降水预报能力。以博士生吉璐莹为第一作者,智协飞教授为通讯作者的论文《Probabilistic Precipitation Forecasting over East Asia Using Bayesian Model Averaging》已在国际期刊Weather and Forecasting发表。

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论文网页截图

该研究利用全球交互式大集合预报(TIGGE)数据集提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO) 3个集合预报中心的多成员、多预报时效的24h累积降水量集合预报资料,结合高分辨率中国降水融合产品,对东亚地区24h累积降水量进行分级雨量BMA概率预报。通过将24h累积降水量分为小于10mm(小雨)、10~25mm(中雨)和大于等于25mm(大雨及以上量级)三个量级,分别建立各个量级的BMA预报模型,研究发现,分级雨量BMA模型对强降水的确定性预报有明显改进,对中期预报和延伸期预报,此模型对小雨预报也有明显改善。另外,分级BMA模型提供的概率密度函数更加集中,表明概率预报技巧也优于传统BMA模型。

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论文结果:相对于原始集合预报的两种BMA确定性预报的ETS技巧评分随预报时效的变化 (a) > 0.01 mm; (b) 0.01~9.9 mm; (c) 10~24.9 mm and (d) ≥ 25 mm。