استفاده از سامانه همادی با چند مدل برای پیش‌بینی بارش روی ایران

نویسندگان

1 پیش بین هواشناسی

2 دانشیار، پژوهشکده هواشناسی و علوم جو

3 عضو هیئت علمی-دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات

4 دانشیار

چکیده

نتایج حاصل از توسعه یک سامانه پیش‌بینی همادی برای مدل WRF برای پیش‌بینی بارش روی ایران در تحقیق حاضر ارائه می‌شود. سامانه همادی که در این تحقیق مورد استفاده قرار می گیرد، از اجرای مدل WRF با نه پیکره بندی فیزیکی متفاوت تشکیل شده است. در این مقاله، روش میانگین وزنی(ENSWM)  برای بهبود پیش بینی های بارش 24 ساعته در پاییز و زمستان 1390 مورد مطالعه قرار گرفته است. در این روش، وزن برای هر عضو سامانه همادی در هر نقطه شبکه بر اساس ضریب همبستگی بین اعضای سامانه همادی و بارش دیدبانی در طول دوره آموزشی تعیین می شود. به غیر از روش  (ENSWM)، پیش بینی بارش با استفاده از میانگین ساده سامانه همادی (ENSM) نیز تولید شده است.. پیش­بینی 24 ساعته بارش با استفاده از میانگین خطای مطلق (MAE)، خطای جذر میانگین مربعات (RMSE) و آنومالی ضریب همبستگی (ACC) و همچنین شاخص­های TS و POD در آستانه­های مختلف مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان می­دهد که روش ENSWM نتایج بهتری نسبت به هریک از اعضای سامانه همادی و همچنین پیش­بینی به روش ENSM در ایران ارائه می­دهد، بطوریکه ضریب همبستگی بهبود قابل توجهی داشته است، بطوریکه در روش ENSWM نسبت به ENSM 15 درصد بهبود یافته است و مقدار RMSE 5 درصد کاهش یافته است. پس نتایج مزیت استفاده از سامانه همادی در مقایسه با پیش­بینی منفرد برای پیش­بینی بارش در کشور بخصوص برای کارهای عملیاتی را به وضوح نشان می­دهد.
 

 

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Improving precipitation forecasts over Iran using a weighted average ensemble technique

نویسندگان [English]

  • Maede Fathi 1
  • Majid Azadi 2
  • Gholamali Kamali 3
  • amirhosein meshkati 4
1 Forecasting Center/I.R. of Iran Meteorological Organization/Tehran/Iran/weather forecaster
2 Associate Professor, Atmospheric Science and Meteorological Research Center (ASMERC)
3 Department of Meteorology, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
4 Department of Meteorology, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

In this study, the forecast data are the accumulated 24 hours precipitation forecasts generated by the WRF model. Initialization time is 12 UTC during the period from 1st September of 2011 through 26th February of 2012. The initial conditions for forecasts are provided by the Global Forecast System (GFS) forecasts with 1- degree horizontal resolution.
WRF is run with two nested domains. The large domain has a 45 km and the small domain has a 15 The small domain has a horizontal resolution of 15 horizontal resolution.
Observational data used in this study consist of the cumulative precipitation observations measured at 0600 UTC in 306 irregularly spaced synoptic meteorological stations spread across Iran.
To assess the performance of the ENSWM method, the data are divided into two sets of training and test period. The training period starts from September 1st through November 30th of 2011, and the test period include all the days between December 1st of 2011 and February 26th of 2012. The ensemble forecasts are generated using different configurations of the WRF model. Nine different configurations for the WRF model are used to build members of the system of consciousness. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Numerical Weather Forecast
  • Hamad System
  • Average Hamad System
  • Weight Average of Hamad System
  • WRF Model
منابع
 1- Epstein, E. S., 1969, Stochastic dynamic prediction, Tellus, 6, pp. 739–759.
 2- Leith, C. E., 1974, Theoretical skill of Monte Carlo forecasts, Mon.Wea. Rev., 102, pp. 409–418.
 3- Krishnamurti, T. N. , C. M. Kishtawal, Z. Zhang et al., 2000, Multi-model Ensemble forecasts for weather and seasonal climate, Journal of Climate, 13 (23), pp. 4196–4216.
 
4- Roy Bhowmik, S. K. & V. R. Durai, 2010, Application of multi-model ensemble techniques for real time district level rainfall forecasts in short range time scale over Indian region. Meteorology and Atmospheric Physics,  106 (1–2), pp. 19–35.
 5- Kumar, A., A. K. Mitra, A. K. Bohra, G. R. Iyengar & V. R. Durai, 2012, Multi-model ensemble (MME) prediction of rainfall using neural networks during monsoon season in India, Meteorol. Appl., 19, pp. 161–169.
  6- Mitra, A. K., G. R. Iyengar, V. R. Durai, J. Sanjay, T. N. Krishnamurti, A. Mishra & D. R. Sikka, 2011, Experimental Real-Time Multi-Model Ensemble (MME) prediction of rainfall during monsoon 2008, large-scale medium-range aspects, Journal of Earth System Science, 120 (1), pp. 1–22.
 
7- Richardson, D. S., 2001, Ensembles using multiple models and analyses, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 127, pp. 1847–1864.
 8- Nalder, I. A. & R. W. Wein, 1998, Spatial interpolation of climatic Normals: test of a new method in the Canadian boreal forest, Agricultural and Forest Meteorology, 92, pp. 211-225.
 9- Durai, V. R. & R. Bhardwaj, 2013, Improving precipitation forecasts skill over India using a multi-model ensemble technique, Geofizika, 30 (2), pp. 119-141.