研究目的
为了解2014至2017年间日本气象厅发布的九个电力区域日前全球水平面辐照度(GHI)预报中存在较大误差(即异常事件)的气象特征。
研究成果
全球水平辐照度(GHI)预测中的异常事件与特定海平面气压(SLP)模式相关,其中反气旋西部边缘最为常见。数值天气预报(NWP)中云量预测的准确性,尤其是对高云和中云的预测,仍是一项挑战,并影响GHI预测的可靠性。需要提高模型的垂直分辨率和数据同化能力以获得更好的预测效果。
研究不足
该研究聚焦于日本特定区域,其结论可能无法全球推广。MSM模型在准确预测中高层云方面存在局限,这会导致全球水平辐照度(GHI)误差。日内提前预报在某些情况下改善有限,表明模型仍存在固有问题。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用日本气象厅中尺度模型(MSM)进行日前全球水平面辐照度(GHI)预测,并通过地面辐射计观测数据和卫星估算数据(AMATERASS)进行验证。评估指标包括平均偏差误差(MBE)和均方根误差(RMSE)。异常事件根据日累积绝对误差超过阈值来定义。
2:样本选择与数据来源:
使用2014至2017年间日本九个电力区域43个JMA GHI监测站的数据。同时利用AMATERASS卫星数据进行空间验证。
3:实验设备与材料清单:
用于GHI观测的辐射计、网格间距为5公里的JMA MSM模型以及卫星数据处理系统。
4:实验流程与操作步骤:
在初始化时间(如UTC 00、03、06、09、12、15、18、21时)生成GHI预测值,并与小时平均观测值进行对比。针对最严重的异常事件案例,结合天气图和云场进行对比分析。
5:21时)生成GHI预测值,并与小时平均观测值进行对比。针对最严重的异常事件案例,结合天气图和云场进行对比分析。
数据分析方法:
5. 数据分析方法:采用MBE和RMSE进行统计分析,对GHI分布进行可视化对比,并从天气图中识别海平面气压(SLP)模式。
独家科研数据包,助您复现前沿成果,加速创新突破
获取完整内容