Bias-Corrected Short-Range Ensemble Forecasts for Near-Surface Variables during the Summer Season of 2010 in Northern China

Abstract

一条跑的吝啬的偏爱(RMB ) 修正途径被用于近表面的变量的预报在一季节短期在在北中国区域的夏天 2010 期间与 57 个连续盒子预报实验的整体。为精明的 RMB 决定合适的训练窗户长度，从 2 ～ 20 天的窗户长度被评估，并且 16 天作为最佳的窗户长度被花，后来，它从扩大窗户长度收到大多数利益。改正的整体当时是的未加工、 16 天的 RMB 为他们的整体平均数预报技巧评估了。结果证明未加工的整体在所有近表面的变量有明显的偏爱。RMB 修正能相当移开偏爱很好，并且产生一个不偏的整体。偏爱修正不仅减少整体平均数预报错误，而且导致一种更好的 spreaderror 关系。而且，为计算校准的概率的预报(PF ) 的二个方法也通过 57 个盒子日期被评估：1 ) 用从改正 RMB 的整体的相对频率；2 ) 基于一张历史的等级直方图计算预报可能性。当它能改进可靠性和 PF 的决定，当第二个方法仅仅在可靠性上有小效果时，第一个方法超过第二个，显示把系统的错误从整体移开的必要性和重要性。