基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

【摘要】：基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。