展期系集預報之多變量統計後置處理方法

Developing a Multivariate Statistical Post-processing Method for the Extended Ensemble Forecasts

李彥緯 博士

國立臺灣師範大學地理學系

Abstract

   本研究針對氣象預報動力模式進行2至4週之系集預報產品建置多變量統計後置處理系統。此系統乃由 (a)處理單變量訂正的Affine Kernel Dressing (AKD)方法與 (b)依據Empirical Copular Coupling (ECC) 原理的Schakke’s Shuffle多變量訂正方法(即洗牌法)所共同組成。屬於kernel method的AKD方法，利用動力模式提供的有限動力組員數建立系集預報與觀測值之間映射的混合高斯機率分佈，透過抽樣，可從建立的混和高斯分佈產生客製化的統計系集組員數，以利於作業中心進行訂正後的機率預報作業。此系統採用的洗牌法處理變數之間的相依結構乃由觀測場決定，因而具備非線性統計訂正的能力。再者，洗牌法可同時處理多維的時空相依結構，相比於傳統MOS (Model Output Statistics) 迴歸法，更能符合嚴格要求時效的氣象作業中心需求。

日  期:111年3月9日(星期三) 16:10~17:00

地  點：本校數學館312教室（嘉義縣民雄鄉大學路168號）

茶  會：15:30~16:00數學館三樓305室舉行

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