Настоящий стандарт применяется к применению продуктов ансамблевого численного прогноза и извлечению прогностической информации. Среди них различные типы методов представления коллективной информации, такие как диаграммы марок, диаграммы лапши, коллективное среднее значение, коллективная дисперсия, коллективный режим и вероятность уклона, могут применяться к температуре, осадкам, скорости ветра, изобарической высоте геопотенциала поверхности и общей облачности. .Существуют переменные или элементы, которые напрямую выводятся или обрабатываются во многих режимах.Выбор различных типов переменных необходимо выбирать и ориентировать на реальные требования приложения. Этот стандарт также предоставляет методы для обработки двух типов прогнозных переменных: типа накопления процесса и типа переходного состояния, выходных данных численных моделей. Методы расчета для различных типов продукции в этом стандарте основаны на ситуации, когда существует несколько прогнозов членов ансамбля на одной временной отметке и в одной пространственной точке.В практических приложениях необходимо учитывать расширение пространственно-временной области. Основная цель этого стандарта - предоставить спецификации приложений и рекомендации для данных, основанных на источниках ансамблевого прогноза. Поэтому, с одной стороны, необходимо рассмотреть возможность извлечения полной прогностической информации, отраженной системой ансамблевого прогноза, под разными углами. С другой стороны, он должен соответствовать описаниям продуктов в руководствах пользователей ВМО и Европейского центра, то есть гарантировать, что метод расчета продукта является разумным. Метод расчета основан на использовании членов ансамбля в качестве контрольных выборок, поэтому в практических приложениях его легко распространить на пространственные диапазоны и различные продолжительности и своевременности прогнозов. Примеры также приведены в стандартном приложении для справки по сценариям применения.
T/BMS 02-2022 История
2023T/BMS 02-2022 Рекомендации по составлению базовой продукции ансамблевого прогноза