中国气象科学研究院周佰铨学术报告

发布时间:2021年06月26日 作者:刘圣军   阅读次数:[]

报告题目:基于关键影响系统的江淮流域中长期强降水预报模型(KISAM)

报告人:周佰铨

报告地点:腾讯会议62173671976

报告时间:2021年6月28日14:00-15:30

报告摘要:

基于关键环流系统配置的深入认识,利用加入权重的相似方法和大数据的参数优化算法建立了一套江淮流域强降水预报模型。以多层次的环流因子序列为预报因子,并利用改进过的余弦相似方法合理分配相似因子在寻找相似时空间和时间上的权重,引入大数据的参数优化算法和集合平均输出预报的理念进行训练建模。之后利用动力模式实时预报的环流场输入模型,实现了动了统计相结合的江淮流域强降水1-15天预报。该方法能够在中长期预报时效弥补数值模式对于强降水预报的不足,有助于提高中长期时效江淮流域强降水预报的准确率,在雨带位置的预报上也能有效改善数值模式直接预报强降水的缺陷,从而为预报员提供辅助和支撑。

讲者简介:

周佰铨,中国气象科学研究院助理研究员,政府间气候变化委员会第一工作组第六次评估报告支持小组科学部成员,研究方向为极端事件中长期预报、检测归因及预估。在大气科学和气候变化相关期刊发表SCI论文10余篇。



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