【摘 要】
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基于ECMWF细网格模式输出产品,以一种优化的BP-MOS模型预测1~7 d日最高和最低气温,并对比该方法和ECMWF细网格的2 m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果。结果表明：在预报
【机 构】
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安徽省滁州市气象局,江苏省气象台,南京信息工程大学应用气象学院
【基金项目】
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安徽省气象局科技发展基金项目(KM201404)和安徽省气象局预报员专项(KY201605)共同资助
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基于ECMWF细网格模式输出产品,以一种优化的BP-MOS模型预测1~7 d日最高和最低气温,并对比该方法和ECMWF细网格的2 m温度输出产品以及线性MOS方法的预报效果。结果表明：在预报因子处理时,考虑云量、风、湿度等对气温变化的＂过程＂影响能有效提高预报准确率;ECMWF细网格2 m温度产品在短期3 d内均方根误差均在2℃以内,但中期时段预报效果明显低于MOS方法;由于线性MOS模型预报存在不稳定现象,而BP神经网络的非线性映射关系使其在容错性方面优势明显,因此优化的BP-MOS模型预测效果良好。
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