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集合预报降水偏差订正及概率预报方法研究

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题研究的重要意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-15页
        1.2.1 集合降水概率预报研究进展第11-12页
        1.2.2 集合降水预报评估与订正研究进展第12-14页
        1.2.3 贝叶斯方法应用进展第14页
        1.2.4 统计降尺度方法应用进展第14-15页
    1.3 研究目的与新意第15页
    1.4 主要研究内容第15-17页
第二章 资料与方法第17-27页
    2.1 研究区域与资料第17-18页
        2.1.1 研究区域第17页
        2.1.2 预报资料第17页
        2.1.3 观测资料第17-18页
    2.2 广义加性模型方法第18-19页
    2.3 贝叶斯方法及模型第19-22页
        2.3.1 贝叶斯方法第19-20页
        2.3.2 贝叶斯模型平均第20-21页
        2.3.3 贝叶斯模型平均参数求解第21-22页
    2.4 统计降尺度方法第22页
    2.5 BMA-统计降尺度方法第22-23页
    2.6 预报检验方法第23-26页
        2.6.1 确定性预报检验方法第23-24页
        2.6.2 概率性预报检验方法第24-26页
    2.7 本章小结第26-27页
第三章 对集合模式预报的初步分析第27-34页
    3.1 广义加性模型在集合预报中的应用第27-28页
    3.2 结果分析第28-33页
        3.2.1 三个预报中心模式对预报结果的影响第28-29页
        3.2.2 模式水平分辨率对预报结果的影响第29-31页
        3.2.3 不同预报中心模式和不同模式水平分辨率对预报结果的影响第31-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第四章 集合降水预报的误差特征分析第34-46页
    4.1 降水确定性预报误差特征分析第34-37页
        4.1.1 RMSE评分第34-36页
        4.1.2 TS评分和预报偏差B第36-37页
    4.2 降水概率性预报误差特征分析第37-45页
        4.2.1 Talagrand分布特征第37-39页
        4.2.2 Rank分布特征第39-40页
        4.2.3 Brier评分第40-42页
        4.2.4 Brier分解评分第42-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第五章 基于贝叶斯方法的降水概率预报试验第46-65页
    5.1 观测和模式先验信息的提取第46-48页
    5.2 降水的概率分布特征分析第48-55页
        5.2.1 降水概率分布函数的参数分布特征第48-50页
        5.2.2 超过不同降水阈值的概率分布特征第50-53页
        5.2.3 极端降水阈值分布特征第53-55页
    5.3 两种先验信息下的先验分布第55-57页
    5.4 基于两种先验信息的贝叶斯降水概率预报第57-64页
        5.4.1 有效信息因子挑选第57-59页
        5.4.2 贝叶斯降水概率预报分析第59-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 区域降水集合预报综合偏差订正试验第65-94页
    6.1 基于BMA模型对大范围降水过程的集合预报订正第65-79页
        6.1.1 BMA模型对典型降水过程订正的统计检验第66-68页
        6.1.2 BMA模型对典型降水过程的预报分析第68-79页
    6.2 大范围降水过程的集合预报综合订正第79-89页
    6.3 独立样本的降水集合预报综合订正第89-92页
    6.4 本章小结第92-94页
第七章 结论与展望第94-96页
    7.1 结论第94-95页
    7.2 展望第95-96页
参考文献第96-101页
附录第101-102页
作者在读期间科研成果简介第102-103页
致谢第103页

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