• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Chinese science bulletin >An approach to improving the dynamical extended-range (monthly) prediction
【24h】

An approach to improving the dynamical extended-range (monthly) prediction

机译：一种改进动态扩展范围（每月）预测的方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Focusing on common and significant forecast errors—the zonal mean errors in the numerical prediction model, this report proposes an approach to improving the dynamical extended-range (monthly) prediction. Firstly, the monthly pentad-mean nonlinear dynamical regional prediction model of the zonal-mean height based on a large number of historical data is constituted by employing the reconstruction phase space theory and the spatio-temporal series predictive method. The zonal height thus produced is transformed to its counterpart in the numerical model and further used to revise the numerical model prediction during the integration process. In this way, the two different kinds of prediction are combined. The forecasting experimenal results show that the above hybrid approach not only reduces the systematical error of the numerical model, but also improves the forecast of the non-axisymmetric components due to the wave-flow interaction.
机译：着重于常见和重大的预测误差-数值预测模型中的区域平均误差，本报告提出了一种改进动态扩展范围（每月）预测的方法。首先，运用重构相空间理论和时空序列预测方法，建立了基于大量历史数据的月平均均值非线性五元平均动态区域预测模型。由此产生的纬向高度在数值模型中转换为对应的高度，并在积分过程中进一步用于修正数值模型的预测。这样，将两种不同的预测结合在一起。预测实验结果表明，上述混合方法不仅减小了数值模型的系统误差，而且改善了波流相互作用引起的非轴对称分量的预测。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号