بررسی پیش بینی احتمالاتی بارش تجمعی با کاهش تعداد اعضای همادی

عنوان دوره: بیستمین کنفرانس ژئوفیزیک ایران
کد مقاله : 2048-NIGS
نویسندگان
پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو
چکیده
ارزش اقتصادی و کارایی پیش‌بینی‌های احتمالاتی به مراتب بیشتر از پیش‌بینی‌های متناظر یقینی است. در مراکز پیشرفته پیش‌بینی وضع هوا، صدور این نوع پیش‌بینی‌ها از اهمیت زیادی برخوردار است. در این پژوهش، ابتدا یک سامانه همادی 18 عضوی تشکیل شده است که هر یک از اعضای آن یک اجرای مستقل از مدل WRF با یک پیکربندی فیزیکی خاص است. به علت وجود محدودیتهای سخت افزاری، دستیابی به یک سامانه همادی با تعداد اعضای کمتر و حفظ کارایی یک هدف اصلی است. در روش BMA با توجه به تاریخچه خطای مدل در یک دوره آموزش به هر عضو همادی یک وزن تخصیص داده می شود. در این مطالعه، با حذف اعضاء با وزن کمتر، اندازه سامانه همادی به 7 عضو کاهش پیدا کرده است. مقایسه پیش‌بینی احتمالاتی به دست آمده از هر دو سامانه همادی نشان داد که سامانه همادی 7 عضوی دارای عملکردی مشابه با سامانه همادی 18 عضوی است.
کلیدواژه ها
 
Title
Probabilistic forecasting of accumulated precipitation with a decrease of ensemble size
Authors
Atefeh Mohammadi, Majid Azadi
Abstract
In all advanced weather forecasting centers, the use of probabilistic forecasts is very important and their application is increasing day by day. In this research, an 18-member ensemble system is formed, each member of which is an independent implementation of the WRF model with different physical configurations. Due to hardware limitations, creating an ensemble system with fewer members and maintaining efficiency is the main goal. In the BMA method, a weight is assigned to each ensemble member according to the model error history in a training period. In this study, by removing members with less weight, the size of the ensemble system has been reduced to 7 members. The comparison of probabilistic forecasts by both ensemble systems showed that the 7-member ensemble system has the same performance as the 18-member ensemble system.
Keywords
numerical weather prediction, accumulated precipitation, probabilistic forecast, ensemble system, WRF model, BMA ensemble post-processing method