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中国夏季月际—季节平均降水动力和统计结合实时预测模型
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作者 范可 田宝强 戴海霞 《大气科学》 CSCD 北大核心 2024年第1期359-375,共17页
中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方... 中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6~8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型,之后根据月际尺度降水预测,开展季节平均降水预测。首先,基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统(CFSv2)预测结果,选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子,分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型,并采用奇异值分解(SVD)误差订正方法对其改进;之后,利用多因子择优集合方案,研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型,进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983~2022年夏季(6~8月)中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明:逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%,多年平均的空间相关系数分别为0.39、0.40和0.39,均通过99%置信水平。针对2020~2022年连续三年同样拉尼娜背景下但不同中国夏季降水形势,开展月际—季节独立回报检验,其结果显示,2020~2022年6、7、8月预测降水距平百分率的趋势异常综合检验(PS)平均分分别为75、75和70分;夏季季节平均降水的PS评分分别为72、76和73分,均高于多年业务预测平均分。由此,考虑月际异常开展季节尺度气候预测是提升月际—季节尺度气候预测准确度的一个有效途径。 展开更多
关键词 中国夏季月际—季节尺度 动力和统计结合降水预测 svd误差订正 择优集合方案 实时预测
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GRAPES模式预报误差订正的变分方法研究 被引量：2
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作者 何邓新 周志敏 +1 位作者 康兆萍 徐桂荣 《暴雨灾害》 2020年第4期392-399,共8页
利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这... 利用变分方法建立预报场和预报倾向场这一预报场组合与模式预报非系统性误差之间的映射关系,来估计GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)模式的非系统性误差,从而对预报做出修正。采用两种不同的历史样本建立这一映射关系,其中,利用相同时刻历史样本建立映射关系的方法称为DEM方法;通过相似面积比选取“相似样本”来建立上述映射关系的方法称为SEM方法。以FNL分析资料作为评判预报误差的依据,根据2002—2010年7月GRAPES模式500 hPa高度场48 h预报的回报资料,利用两种不同的方案进行非系统性误差的估计及预报订正试验。对279个检验样本的试验结果表明:SEM方法和DEM方法都对非系统性误差有一定的估算能力,二者估算的非系统性误差空间分布和量级与模式非系统性误差较一致,SEM方法的修订效果略优于DEM方法,但并不明显。对预报做出系统性误差和非系统性误差两步订正后,DEM方法和SEM方法的订正有效率分别为98.566%和100%,可明显提高预报的准确性。 展开更多
关键词 预报误差订正 非系统性误差 变分方法 svd分解 相似样本 GRAPES模式
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