为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果...为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果表明:(1)EC_MOS和FZEC_MOS具有低海拔地区偏低,高海拔地区偏高的系统性偏差,夏季预报精度优于冬季,且24 h最低气温预报的精度最高;(2)经过滑动双权重平均订正,各产品预报精度得到提高,整体预报准确率均提升约10%,平均绝对误差和均方根误差均降低0.5~1℃;(3)FZEC_MOS格点预报产品虽然具有较高的空间分辨率,但是其预报准确率比EC_MOS站点产品的低。通过订正,可以使得EC_MOS和FZEZ_MOS的气温预报精度达到相似水平;(4)滚动订正可以有效降低剩余有效预报时效数据的预报误差,不断提高预报精度。展开更多
文摘为提高福建省智能网格预报气温产品的精度,选取2019年EC_MOS和FZEC_MOS的整点气温、24 h最高气温、24 h最低气温数据与CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)格点融合数据,进行误差分析并使用滑动双权重平均订正进行订正研究。结果表明:(1)EC_MOS和FZEC_MOS具有低海拔地区偏低,高海拔地区偏高的系统性偏差,夏季预报精度优于冬季,且24 h最低气温预报的精度最高;(2)经过滑动双权重平均订正,各产品预报精度得到提高,整体预报准确率均提升约10%,平均绝对误差和均方根误差均降低0.5~1℃;(3)FZEC_MOS格点预报产品虽然具有较高的空间分辨率,但是其预报准确率比EC_MOS站点产品的低。通过订正,可以使得EC_MOS和FZEZ_MOS的气温预报精度达到相似水平;(4)滚动订正可以有效降低剩余有效预报时效数据的预报误差,不断提高预报精度。
