MM5中尺度预报模式利用不同初始场模拟黄淮气旋结果的集成
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P462

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山东省科技发展基金;山东省气象局科研项目


THE INTEGRATION OF RESULTS OF DIFFERENT INITIAL DATA FOR MESO-SCALE MODEL MM5 TO IMIATE HUANGHUAI CYCLON
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    摘要:

    选取三个黄淮气旋个例,分别以NCEP和T213客观分析场作为初始场,利用MM5模式对这些个例进行了模拟。将两种初始场模拟的黄淮气旋中心位置、中心强度和黄淮气旋前一时刻的实况位置作为输入,构建用于预测气旋中心位置和中心强度的人工智能神经元网络。发现:使用人工智能神经元网络可以较好地集成不同初始场下MM5模拟的黄淮气旋中心位置和强度,提高模式预报精度。

    Abstract:

    Three selected samples of Huanghuai cyclone have been successfully simulated by using the meso- scale model MM5 initialized by the re-analysis NCEP and T213 data respectively. With the cyclone's positions and intensities simulated by MM5 as inputs, a liner neural network had been constructed. It can be found that the liner neural network could remarkably improve MM5's results.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

申培鲁,高安春,吕学梅. MM5中尺度预报模式利用不同初始场模拟黄淮气旋结果的集成.气象科学,2007,(2):140-146 Shen Peilu, Gao Anchun, Liu Shengjuan. THE INTEGRATION OF RESULTS OF DIFFERENT INITIAL DATA FOR MESO-SCALE MODEL MM5 TO IMIATE HUANGHUAI CYCLON. Journal of the Meteorological Sciences,2007,(2):140-146

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  • 收稿日期:2005-08-13
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