新しい動的キャリブレーションによる予報と観測を組み合わせた短期風速アンサンブル予報のスキルの増加【JST・京大機械翻訳】

Casciaro Gabriele; Ferrari Francesco; Oneto Daniele Lagomarsino; Lira-Loarca Andrea; Mazzino Andrea

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217037408216 整理番号：22P0281394

新しい動的キャリブレーションによる予報と観測を組み合わせた短期風速アンサンブル予報のスキルの増加【JST・京大機械翻訳】

Increasing the skill of short-term wind speed ensemble forecasts combining forecasts and observations via a new dynamic calibration

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発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

風力産業のために使用されたすべての数値気象予測モデルは,分析が利用可能になると,主な総観時間00,06,12および18UTCから始まるそれらの予測を生成する必要がある。2つの連続モデルラン間の6時間待ち時間は,少なくとも1時間周波数を持つ新しい正確な予測を提供することにより,ギャップを埋める戦略を要求する。これは,取引者とシステム規制者からの頻繁で正確で新鮮な情報の要求を収容し,それらの作業戦略を連続的に適応させる。ここでは,準実時間観測風速と天気モデル予測が,新しいアンサンブルモデル出力統計(EMOS)戦略によって結合された戦略を提案する。この戦略の成功は,2018年と2019年のイタリアのSYNOPステーションからの観測風速に対する比較によって測定される。【JST・京大機械翻訳】

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天気予報

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