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J-GLOBAL ID：202202262402133420   整理番号：22A1090041

ECMWFとNOAAからの運用日内太陽予報の検証【JST・京大機械翻訳】

Verifying operational intra-day solar forecasts from ECMWF and NOAA

著者 (8件)： Yang Dazhi (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Wang Wenting (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Bright Jamie M. (UK Power Networks, London, UK) ,  Voyant Cyril (Sciences for Environment Laboratory, UMR CNRS 6134, University of Corsica, Route des Sanguinaires, 20000 Ajaccio, France) ,  Voyant Cyril (Radiotherapy Unit, Hospital of Castelluccio, Ajaccio, Corsica, France) ,  Notton Gilles (Sciences for Environment Laboratory, UMR CNRS 6134, University of Corsica, Route des Sanguinaires, 20000 Ajaccio, France) ,  Zhang Gang (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang, China) ,  Lyu Chao (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang, China)
資料名： Solar Energy  (Solar Energy)
巻： 236  ページ： 743-755  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0099A  ISSN： 0038-092X  CODEN： SRENA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最高12時間までの日内層位における全球水平放射照度(GHI)予測は,太陽光起電力のグリッド統合に不可欠であるが,非NWP法は数時間を超える期間までデータを外挿できないので,数値気象予測(NWP)を含まないすべての方法に対して基本的に困難である。欧州とアメリカでは,欧州中央気象予報(ECMWF)と国立海洋と大気局(NOAA)が,それぞれ,最も代表的な気象センターである。グリッド統合に対する操作上の影響と価値を理解するために,ECMWFの高分解能(HRES)モデルとNOAAからの2つのモデル,すなわち,Rapid Reフレッシュ(RAP)と高Resolution Rapid Reフレッシュ(HRRR)を,7つの場所で2020年にわたってMurphy-Winkler分布指向検証フレームワークを通して検証した。すべての予報は,HRESのために自然の水平分解能-9km,RAPのために13km,およびHRRRのために3kmで検索した。これらの予測がエンドユーザによって利用されれば,それは「オフ-テザー」シナリオを描写する。3つの単純な線形補正法(それぞれ,それ自身に関して統計的に最適である)を用いて,生予測を後処理した。1~12h-head ECMWFのHRES予測は,NOAAのHRRR(19.0~53.2%)およびRAP(19.2~45.9%)と比較して,有意に低い二乗平均平方根誤差(14.0~33.7%)を有することを見出した。HRRRとRAP予測における大きなバイアスが除去された後でさえ,これらの後処理バージョンはまだ生HRES予測に劣っている。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光起電力 ,  *太陽 ,  天気予報 ,  外挿法 ,  気象 ,  層序 ,  海洋 ,  ヨーロッパ ,  モデル ,  バイアス ,  高分解能 ,  放射照度
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  *ECMWF ,  NOAA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 数値天気予報 ,  予測検証 ,  太陽予測 ,  後処理

分類 (1件)： 放射,大気光学  (DC05080C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ECMWF ,  NOAA ,  運用 ,  太陽 ,  予報 ,  検証