基于EC集合預(yù)報(bào)的渤海災(zāi)害性大風(fēng)風(fēng)速預(yù)報(bào)方法研究

作者：劉彬賢1  陳宏2  左濤1  王亞男1  孫曉磊1  羅凱1

單位：1. 天津海洋中心氣象臺(tái), 天津 300074; 2. 天津市氣象臺(tái), 天津 300074

關(guān)鍵詞：集合預(yù)報(bào) 最優(yōu)百分位 渤海 風(fēng)速誤差

分類號(hào)：P732.4

出版年·卷·期（頁(yè)碼）：2018·35·第二期（19-26）

摘要：

利用2014—2015年渤海埕北A平臺(tái)逐小時(shí)風(fēng)場(chǎng)特征對(duì)7級(jí)以上且持續(xù)6 h以上的大風(fēng)個(gè)例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，共出現(xiàn)36次大風(fēng)過程。利用歐洲中心集合預(yù)報(bào)51個(gè)預(yù)報(bào)成員分別比較最優(yōu)成員和最優(yōu)百分位預(yù)報(bào)產(chǎn)品在預(yù)報(bào)海上大風(fēng)風(fēng)速預(yù)報(bào)的效果，結(jié)果表明：EC集合預(yù)報(bào)對(duì)于7級(jí)以上大風(fēng)有低估的效果，從優(yōu)選成員來看，集合預(yù)報(bào)最優(yōu)成員并不唯一確定；6種（最大值、95、90、85、80、75百分位）集合預(yù)報(bào)百分位預(yù)報(bào)的10 m風(fēng)速，多數(shù)預(yù)報(bào)與實(shí)況相比是偏小的，利用歷史偏差對(duì)EC集合預(yù)報(bào)的誤差進(jìn)行校準(zhǔn)，反算校準(zhǔn)后誤差縮小。總之，集合災(zāi)害性大風(fēng)風(fēng)速的預(yù)報(bào)有低估的效果，反算后預(yù)報(bào)水平有明顯提高，可利用EC集合預(yù)報(bào)最優(yōu)百分位訂正后的10 m風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品應(yīng)用于渤海災(zāi)害性大風(fēng)的預(yù)報(bào)。

Based on the hourly wind data at Bohai A flat platform from 2014 to 2015,the numbers of gale defined as higher than 7 level and continuous 6h are counted with a total number of 36.Using forecasting 51 forecast members of the European Center set,the effects of optimal membership and optimal percentile forecasting products to predict the effect of 10 m wind speed are compared.The results show that the set forecast has the effect of underestimation for the wind above 7,and the optimal members of the set forecast are not only determined from the preferred members.Six sets of forecast percentiles (maximum,95,90,85,80,75 percentile) predict wind farms,and most forecasts are smaller than actual.The error of the set forecast is calibrated by the historical deviation,and the error is reduced after the inverse calculation.Therefore,the forecast of the annihilated winds has the effect of underestimation,and the forecasting level of the post-antecedent forecast is obviously improved,and the optimal wind percentage of the wind farm products can be used to forecast the severe winds in the Bohai Sea.

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