使用人工神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究

屈永霖^1,2, 闻新宇^1,?, 张慕琪¹, 刘喆^1,3

1. 北京大学物理学院大气与海洋科学系, 北京 1008712. 96941 部队, 北京 1022063. 94926 部队, 无锡 214000

收稿日期:2021-02-26修回日期:2021-05-12出版日期:2022-03-20

基金资助:国家自然科学基金(41875088, 41630527, 4171101348)资助

Develop an Objective Post-processing System with Artificial NeuralNetwork to Improve Numerical Weather Prediction for the Olympic Winter Games Beijing 2022

QU Yonglin^1,2, WEN Xinyu^1,?, ZHANG Muqi¹, LIU Zhe^1,3

1. Department of Atmospheric and Oceanic Sciences, School of Physics, Peking University, Beijing 1008712. 96941 PLA Troop, Beijing 1022063. 94926 PLA Troop, Wuxi 214000

Received:2021-02-26Revised:2021-05-12Published:2022-03-20

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于先进机器学习算法的纯客观、实时天气预报后处理方法。该方法使用历史数值天气预报结果和实况观测值, 训练出一个人工神经网络模型, 再将该模型应用于每日实时发布的数值天气预报结果中, 得到台站级别的天气要素预报结果。于张家口市和北京市分别建立该模型, 并使用2005—2020年的观测数据和模式数据进行训练、验证和调优。结果表明, 该模型预报的5 个常规气象要素的预报误差普遍优于一元线性回归、多元线性回归以及数值天气预报模式的原始输出值, 尤其对3天以内的天气预报具有明显优势。基于该模型发展的全自动实时后处理系统已于2020年11月1日开始每日自动化地输出预报结果, 并服务于 2022 年北京冬奥会的气象保障工作。

引用本文

屈永霖, 闻新宇, 张慕琪, 刘喆. 使用人工神经网络改进2022年北京冬奥会数值天气预报后处理过程的算法研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(2): 210-220.
QU Yonglin, WEN Xinyu, ZHANG Muqi, LIU Zhe. Develop an Objective Post-processing System with Artificial NeuralNetwork to Improve Numerical Weather Prediction for the Olympic Winter Games Beijing 2022
[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2022, 58(2): 210-220.





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