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标题

贝叶斯模型平均及其在北京降雨预报中的一个应用

作者

段小刚,曹伟华

机构

北京师范大学统计学院, 中国气象局北京城市研究所

摘要

贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging: BMA)是动态建模中融合集合预报信息的一种重要统计后处理方法. 本文首先系统论述了BMA的建模分析过程, 包括模型架构、参数估计方法、训练期的选择准则以及典型预报分布的抽样原理. 然后, 结合北京市2011年5–8月逐日累积降雨量实例, 我们详细描述了BMA的实现过程. 实例分析结果表明, BMA统计后处理, 无论是精度(accuracy)还是校准度(calibration), 相对于原始集合预报都有优势。

关键词

集合预报; 统计后处理; 混合模型; EM 算法; 抽样分布; 累积降雨量

引用

段小刚,曹伟华. 贝叶斯模型平均及其在北京降雨预报中的一个应用.[J]. 北京师范大学学报(自然科学版),2016,52(2):134-138.

基金

教育部博士点基金资助项目(273935);北京师范大学自主基金资助项目(310421102);北京市自然科学基金资助项目(8144046)

分类号

O212.8

DOI

10.16360/j.cnki.jbnuns.2016.02.002

Title

Bayesian model averaging and application to accumulated precipitation in Beijing

Author

DUAN Xiaogang, CAO Weihua

Affiliations

School of Statistics, Beijing Normal University; Institute of Urban Meteorology, CMA

Abstract

A generalized framework to blend different data-assimilation models is proposed in the presenrt work, to obtain a robust estimate of the state. First, ensembles or particles of different data-assimilation methods are collected. A refinement procedure is then used to remove sample contributing too little to the estimate of the state. Second, a proposal distribution is estimated for Bayesian filter from the collected samples by kernel density estimation. Since different data-assimilations are suitable for different situations, the combined method with different data-assimilation results proposed here are more robust and can be applied to more complicated state space models. Judging from the simulation results, the new method improves accuracy of the state estimation in some models.

Key words

Ensemble forecast; statistical post processing; mixture models; EM algorithm

cite

DUAN Xiaogang, CAO Weihua. Bayesian model averaging and application to accumulated precipitation in Beijing[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2016,52(2):134-138.

DOI

10.16360/j.cnki.jbnuns.2016.02.002

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