一种基于在线学习的多模式季节内预测订正方法及其在广西地区的应用OA

集合预报通过整合多模式预测结果,有效降低了单一模型的系统性误差,是提升气象预测精度的重要手段。然而,在复杂地形区域,如中国广西,喀斯特地貌与河谷效应显著影响局地气候分布,传统依赖静态权重的集合预报系统容易受到预测精度限制。本研究通过实时反馈机制优化成员权重分配,并结合CRA40历史再分析数据进行系统性偏差订正,提出了一种基于在线学习的动态集合预报模型。利用均方根误差(root mean square error,RMSE)和异常相关系数等指标评估模型性能。结果表明,与传统方法相比,该模型在10~30 d的延伸期预测时段内,地面2 m气温预报和降水预报的RMSE相对于单一最优模型预测产品,分别平均下降0.56%和3.37%,表现出较好的改进效果,对区域气候季节内预测具有一定的科学意义和应用价值。