日极端气温的多模式集成预报应用及检验

摘要

基于Grapes、T639、ECMWF和JMA精细化数值模式,利用平均集成(EMN)、反误差加权集成(IEWE)、消除偏差加权集成(BRWE)法进行广州5个观测站的日极端气温集成预报研究.结果表明:(1)数值模式对最高气温的预报较为接近,其中Grapes模式的预报效果相对较优;模式对最低气温的预报普遍优于最高气温,ECMWF模式明显优于其余3种数值模式.(2) BRWE的效果最好,尤其对最高气温预报有明显改善,其24～72 h预报效果较最优的Grapes模式分别提高了27.6％、17.1％、9.9％;对最低气温的预报亦有改进,24 h预报误差较最优的ECMWF模式提高12.5％,但48～72 h的改进效果则不明显.(3)集成预报在不同季节的效果有一定差异,在夏秋、冬季节,BRWE的最高气温预报效果明显高于春季;而BRWE的最低气温预报在春、夏季节具有较高的应用价值.