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摘要
基于交互式全球大集合预报系统TIGGE的ECMWF、JMA和UKMO集合预报数据,运用概率统计中的贝叶斯模型平均对东北地区24小时累积降水量的预报技术进行后处理.已有研究发现,BMA预报对弱降水事件是准确的,但对中等、强降水事件的能力有限.因此,提出基于模糊C均值聚类的分类贝叶斯模型平均(Categorized Bayesian Model Averaging,CBMA).结果表明,CBMA基于FCM算法,考虑BMA在不同量级降水的参数不确定性,提高BMA在中等、强降水的适用性,具有较好的预报效果.
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