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The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (24)
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[학술지(정기간행물)] - Buizza, R. / 1995 / The singular-vector structure of the atmospheric global circulation / J. Atmos. Sci. 52 : 1434 ~ 1456
[학술지(정기간행물)] - Buizza, R. / 1999 / Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF ensemble prediction system / Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 125 : 2887 ~ 2908
[학술지(정기간행물)] - Luca Delle Monache / 2006 / Probabilistic aspects of meteorological and ozone regional ensemble forecasts / Journal of Geophysical Research 111 (D24)
[학술지(정기간행물)] - Fraley, C. / 2010 / Calibrating multimodel forecast ensembles with exchangeable and missing members using Bayesian model averaging / Mon. Wea. Rev. 138 : 190 ~ 202
[학술지(정기간행물)] - Gneiting, T. / 2007 / Strictly proper scoring rules, prediction, and estimation / J. Amer. Stat. Assoc. 102 : 359 ~ 378
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