基于TIGGE资料的地面气温贝叶斯概率预报试验的开题报告.docx

基于TIGGE资料的地面气温贝叶斯概率预报试验的开题报告
一、研究背景及意义
地面气温是人们生活及社会经济活动的重要气象因素，其预报精度对于人们的生产、生活和安全具有重要意义。然而，在气象数值预报中，由于气象因素的复杂性和不确定性，地面气温预报精度一直是气象预报中最难以提高的一个方面。目前，在改进数值模式和预报系统的同时，利用统计方法进行气温预报也逐渐被广泛采用。贝叶斯预报方法是一种基于统计理论的预报方法。它不仅可以充分利用观测资料，而且可以将过去的经验知识用于预报，从而提高预报准确性。因此，利用贝叶斯预报方法对地面气温进行预报，对于提高气象预报的准确性具有重要的意义。
二、研究目的和思路
本研究将采用TIGGE（TheTHORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble）资料和贝叶斯预报方法，以地面气温为预报对象，探讨贝叶斯预报方法在气象预报中的应用，并实现对地面气温的概率预报。研究思路包括以下几个步骤：
1.获取TIGGE资料并对数据进行处理；
2.构建贝叶斯预报模型，将过去的经验知识（历史数据）和当前的预报数据进行融合，并产生对地面气温的概率预报；
3.进行实验验证。将实验数据与实测数据进行对比，评估模型的精度和可靠性；
4.根据实验结果优化贝叶斯预报模型。
三、研究内容和方法
1.数据处理
本研究将利用TIGGE资料进行数据处理。TIGGE是一个全球天气集合预报项目，包含全球11种数值预报模式的天气预报结果。通过对这些模式的集合预报结果进行融合，可以得到更为准确的预报结果。本研究将选取TIGGE中的地面气温数据，并对其进行处理。
2.构建贝叶斯预报模型
本研究将建立基于贝叶斯统计理论的地面气温预报模型。模型将历史气温数据和当前的预报数据进行融合，以产生对地面气温的概率预报。具体地，模型将分为三个部分：先验分布、似然函数和后验分布。其中，先验分布将基于历史数据，似然函数将基于当前预报数据，后验分布将是由先验分布和似然函数共同产生的概率分布。
3.实验验证
本研究将进行实验验证，将实验数据与实测数据进行对比，评估模型的精度和可靠性。具体地，利用实验数据进行预测，并将预测结果与实测数据进行对比，以评估模型的精度。通过对比和统计分析，优化贝叶斯预报模型。
四、预期结果及意义
本研究将利用TIGGE资料和贝叶斯预报方法，进行地面气温的概率预报。通过实验验证与结果分析，将评估贝叶斯预报方法在气象预报中的应用效果，为未来气象预报的改进提供经验和指导。本研究将对气象预报的准确性和可靠性提出新的思路和方法，为气象预报的研究和应用提供一定的参考和借鉴。