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J-GLOBAL ID：202102291176383953   整理番号：21A0676900

全最小二乗とリードタイム依存Bias補正を用いたアンサンブル予測の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Ensemble Forecasting Using Total Least Squares and Lead-Time Dependent Bias Correction

著者 (2件)： Jabbari Aida ,  Bae Deg-Hyo
資料名： Atmosphere (Web)  (Atmosphere (Web))
巻： 11  号： 3  ページ： 300  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7137A  ISSN： 2073-4433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数値気象予測(NWP)モデルは定量的降水予報(QPF)を生成し,これは特に正確なフラッシュ洪水予測に対して,広範囲の応用に不可欠である。予測不確実性の過小および過大推定は,運転リスクを提起し,しばしば,過度に保守的な決定を奨励する。NWPモデルは多くの不確実性を受けるので,QPFは後処理する必要がある。NWPバイアスは水文モデルにおける信頼できるデータソースとしての使用の前に補正されるべきである。近年,いくつかの後処理技術が提案されてきた。しかし,短期から中距離予報に対するバイアスリードタイム依存性を考慮したNWPモデルの実時間予測の後処理に関する研究が不足している。本研究の主目的は,全最小二乗(TLS)法及び動的重み付け(DW)として知られたリードタイム依存バイアス補正法を使用し,実時間データを予測した。この知見はバイアススコアの改善,正規化誤差の減少,散乱指数(SI)の改善を示す。リアルタイム降水と洪水予測相対バイアス誤差間の比較は,TLSとDW法の適用がリアルタイム予測降水のバイアスを減らすことを示した。2002年,2007年および2011年のイベントに対するリアルタイム洪水予報の結果は,それぞれ78.58%,81.26%および62.33%の誤差低減および精度改善を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最小二乗法 ,  散乱 ,  降水 ,  洪水予報 ,  天気予報 ,  不確実性 ,  保全 ,  降水量予報 ,  *調達期間 ,  降水予報 ,  バイアス ,  水文モデル ,  正規化 ,  *アンサンブル予報
準シソーラス用語： 誤差低減 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： バイアス補正 ,  動的重みづけ ,  リードタイム ,  定量的降水量予報 ,  リアルタイム ,  全最小二乗 ,  天気研究と予測

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  流出解析  (DC07030N)

引用文献 (27件)：

• Robertson, D.E.; Shrestha, D.L.; Wang, Q.J. Post-processing rainfall forecasts from numerical weather prediction models for short-term streamflow forecasting. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2013, 17, 3587-3603.
• Jha, S.K.; Shrestha, D.L.; Stadnyk, T.; Coulibaly, P. Evaluation of ensemble precipitation forecasts generated through postprocessing in a Canadian catchment. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2018, 22, 1957-1969.
• Yucel, I.; Onen, A.; Yilmaz, K.K.; Gochis, D.J. Calibration and evaluation of a flood forecasting system: Utility of numerical weather prediction model, data assimilation and satellite-based rainfall. J. Hydrol. 2015, 523, 49-66.
• Cloke, H.L.; Pappenberger, F. Ensemble flood forecasting: A review. J. Hydrol. 2009, 375, 613-626.
• Jee, J.B.; Kim, S. Sensitivity Study on High-Resolution WRF Precipitation Forecast for a Heavy Rainfall Event. Atmosphere 2017, 8, 96.

タイトルに関連する用語 (3件)： 最小二乗 ,  リードタイム ,  アンサンブル予測