【摘 要】
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基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报
【机 构】
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中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,武汉区域气候中心,武汉农业气象试验站
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1508002和2018YFC1507200),湖北省自然科学基金项目(2018CFB706),湖北省气象局科技发展基金项目(2018Q02),中国气象局武汉暴雨研究所基本科研业务费项目(IHRKYYW201815、IHRKYYW201909和IHRKYYW201911)共同资助
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基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合B
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