A comparison of the rainfall forecasting skills of the WRF ensemble forecasting system using SPCPT and other cumulus parameterization error representation schemes

( 0 đánh giá )
Miễn phí

So sánh 8 phương pháp tổ hợp: SPCPT, SPPT, SKEB, GAUSSC, MULTI, CP_PH, CP_TKEMAX và CTRL (điều kiện chuẩn).

  • SPCPT là phương pháp mới, chỉ nhiễu tham số hóa mây đối lưu bằng trường ngẫu nhiên có tương quan không gian–thời gian.
  • - MULTI sử dụng nhiều sơ đồ tham số hóa mây đối lưu khác nhau cho từng thành viên tổ hợp.
  • - Các phương pháp được đánh giá qua các chỉ số: RMSE, spread, Brier score, ROC AUC, GSS, FSS.
  • - SPCPT cho kết quả RMSE thấp nhất, cải thiện rõ rệt độ chính xác dự báo mưa so với các phương pháp khác.
  • - MULTI có độ phân tán cao nhưng không ổn định, phụ thuộc vào lựa chọn sơ đồ.
  • - GAUSSC (nhiễu trắng Gaussian) không cải thiện spread đáng kể, cho thấy vai trò quan trọng của mẫu nhiễu.
  • - SPCPT có hiệu quả cao trong dự báo mưa nhẹ và trung bình, nhưng hạn chế với mưa lớn.
  • - SPCPT dễ tích hợp vào mô hình, ít tốn tài nguyên tính toán hơn MULTI và SKEB.
  • - Kết luận: SPCPT là phương pháp tiềm năng để cải thiện dự báo mưa trong hệ thống tổ hợp WRF.