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1.
多模式集合优选方案在淮河流域夏季降水预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
基于国家气候中心提供的1981—2010年4种季节气候预测模式的资料,将两种互为补充的降尺度因子挑选方案应用于淮河流域夏季降水预测,利用距平符号一致率ASCR、等级评定PG、距平相关系数ACC方法,评定了每种模式及其所采用的两种降尺度方法对淮河流域夏季降水的预测效果,并采用了一种优选方案进行多模式集合。结果表明,从4种模式的降水预测效果来看,NCEP_CFSv2和TCC_CPS1模式的评分较高,NCC_CGCM1和ECMWF_SYSTEM4模式相对较低;采用2种基于最优子集回归的降尺度方法后,NCC_CGCM1、TCC_CPS1和ECMWF_SYSTEM4模式的降尺度方法相对于模式降水预测为正订正,NCEP_CFSv2模式为负订正;将模式和降尺度预测方案进行优选,其集合平均的评分不仅高于模式降水预测的集合平均,也优于降尺度方法的集合平均,该方法发挥了不同模式的区域性优势,改进了原始集合平均的效果,为提高多模式解释应用水平提供了一种参考性方案。 相似文献
2.
耦合模式FGOALS_s模拟的东亚夏季风 总被引：9，自引：6，他引：3
本文评估了中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室的海气耦合模式FGOALS_s对东亚夏季风的模拟能力, 并通过与观测海温强迫下单独大气模式SAMIL试验结果的比较, 分析了海气耦合过程对模式性能的影响。结果表明, FGOALS_s基本能够模拟出东亚夏季风系统的气候态分布及其演变过程, 但也存在明显偏差, 主要表现为模拟的温度场在对流层中上层一致性偏冷, 导致模式中环流系统强度偏弱; 而温度经向梯度模拟的不足, 直接影响到东亚副热带西风急流的模拟。通过与观测海温强迫下SAMIL模拟结果的对比发现, SAMIL模拟的温度场、 环流场以及风场较之耦合模式结果更接近观测, 但也存在与FGOALS_s类似的模式偏差。因此, 大气模式固有的偏差对耦合模式的模拟偏差有重要影响。分析发现, 对于西太平洋降水的模拟而言, 耦合模式结果更加合理, 表明海气相互作用过程对模式性能有重要影响。本文的结果表明, 大气模式自身的误差是导致耦合模式误差的主要原因。通过更新云－辐射模块改进大气模式模拟的温度场, 应是FGOALS_s后续发展的首要工作。 相似文献
3.
利用中国东北1981—2005年173个气象台站观测的月平均地表(0 cm)温度资料和参加IPCC第五次评估报告的43个全球气候模式模拟结果,对比分析了CMIP5耦合气候模式对中国东北地区地表温度的模拟性能。结果表明：大部分气候模式模拟结果都能较好的再现研究区域的地表温度时空变化,与月观测的时间相关系数均高于095,对年际变化模拟能力稍差,大部分模式模拟结果在整个研究时段均表现出冷偏差。空间分布显示,CMIP5模式能够模拟出中国东北地区地表温度南高北低的空间分布特征,但不同模式模拟结果之间差异较大,模拟能力较优模式能够较好的模拟出研究区域的冷暖中心,较优模式组和较差模式组在夏季的差距达到最大,较差模式组不能再现地表温度的分布特征。通过模式优选发现FGOALS_s2模式表现最优。总的来说,CMIP5耦合气候模式对中国东北区域地表温度的时空变化特征的模拟性能较好,对气候态年变化的模拟性能好于对年际变化的模拟。 相似文献
4.
利用中国科学院大气物理研究所发展的九层大气环流模式(简称IAP 9L2°×2.5°-AGCM)分析了大气初始场对短期气候数值预测的影响,分别从实际观测海温、海冰的外强迫和气候态海温、海冰的外强迫出发,进行两组集合回报试验,每组包含3个试验,分别将实时NCEP-Ⅱ资料和对NCEP-Ⅱ资料经5 d平滑、11 d平滑后的资料作为大气初始场,进行17 a(1988—2004年)集合回报试验,采用相关分析方法对试验结果进行对比分析。结果表明,比较相关系数定量检验出大气初始场对热带地区可预报性影响较小,而对中、高纬度地区影响很大。通过对6个试验中对应气象要素在对流层各层距平时间相关系数以及17 a空间异常相关系数均值比较分析发现对东亚(中国)地区夏季气候而言,NCEP-Ⅱ资料经5 d平滑后生成的大气初始场对应回报试验结果相对最好。 相似文献
5.
耦合模式FGOALS_s 模拟的亚澳季风年际变率及ENSO 总被引：10，自引：7，他引：3
本文评估了中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室 (LASG/IAP) 新一代耦合气候模式FGOALS_s对亚澳季风和ENSO的模拟。结果表明, FGOALS_s可以模拟出亚澳季风的主要气候态特征。FGOALS_s模拟的ENSO事件振幅为观测值的70%, 同时它合理再现了ENSO周期的非规则性。FGOALS_s可以定性模拟出ENSO的主要空间特征。当赤道东太平洋SST升高时, 印度洋和西太平洋海表面气压升高, 而东太平洋海表面气压降低。FGOALS_s的主要缺陷在于模拟的ENSO峰值多出现在春季和夏季。与ENSO振幅偏小相反, FGOALS_s模拟的亚澳季风年际变率振幅大于观测。但是观测中亚澳季风年际变率与ENSO暖位相的显著负相关关系, 在模式中没有得到合理再现, 原因部分可归之于耦合模式在ENSO锁相模拟上的缺陷。由于模式模拟的ENSO峰值出现在北半球春季和夏季, Walker环流异常下沉支移动到西北太平洋, 其激发出的异常反气旋位置较之观测要偏东, 导致印度季风降水和El Niño的负相关关系不显著; 在北半球冬季, 由于模式中的赤道东太平洋SST暖异常较弱, 亚澳季风响应也偏弱。此外, 由于赤道东太平洋SST异常向西伸展, 观测中位于澳洲季风区的辐散中心向西偏移, 最终导致模式中澳洲季风降水与ENSO的负相关同样不显著。 相似文献
6.
中国业务动力季节预报的进展 总被引：26，自引：9，他引：26
利用动力模式开展季节到年际的短期气候预测 ,是目前国际上气候预测的发展方向。自 1996年以来 ,经过 8a多的研制和发展 ,国家气候中心已建立起第 1代动力气候模式预测业务系统 ,其中包括 1个全球大气 海洋耦合模式 (CGCM )、1个高分辨率东亚区域气候模式 (RegCM_NCC)和 5个简化的ENSO预测模式 (SAOMS) ,可用于季节—年际时间尺度的全球气候预测 ;全球海气耦合模式与区域气候模式嵌套 ,可以提供高分辨率的东亚区域气候模式制做季节预测。CGCM对 1982～ 2 0 0 0年夏季的历史回报试验表明 ,该模式对热带太平洋海表面温度和东亚区域的季节预测具有较好的预测能力。RegCM NCC的 5a模拟基本上能再现东亚地区主要雨带的季节进展。利用嵌套的区域气候模式RegCM NCC对 1991～ 2 0 0 0年的夏季回报表明 ,在预报主要季节雨带方面有一定技巧。 2 0 0 1～ 2 0 0 3年 ,CGCM和RegCM NCC的实时季节预报与观测相比基本合理。特别是 ,模式成功地预报了 2 0 0 3年梅雨季节长江和黄河之间比常年偏多的降水。SAOMS模式系统的回报试验表明 ,该系统对热带太平洋海表面温度距平有一定的预报能力 ,模式超前 6～ 12个月的回报与观测的相关系数明显高于持续预报。 1997～ 2 0 0 3年 ,SAOMS多模式集合实时预报与观测的相关系数达到 相似文献
7.
数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法 总被引：4，自引：2，他引：2
简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量（LSV）和条件非线性最优初始扰动（CNOP-I）方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动（CNOP-P）方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP-I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。 相似文献
8.
利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。 相似文献
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DERF2.0模式对月尺度西太平洋副热带高压预测能力评估 总被引：2，自引：1，他引：1
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)1983—2015年回报数据,利用时间相关系数、标准化均方根误差、距平符号一致率和泰勒图分析等方法综合评估了DERF2.0模式对月尺度西太平洋副热带高压的预测性能。结果表明:模式能够预测出气候平均态上588 dagpm等值线的空间分布及强度和纬向风切变位置,但有偏大偏强的系统偏差。模式对高度场年际变率的预测性能好于纬向风场。模式较为准确地预测了副高气候态的年循环信息,但存在系统偏差,副高面积相对观测偏大,强度偏强,脊线偏北,西伸脊点偏西。模式对副高年际变率的预测性能较好,其中强度最佳,面积其次,脊线相对较差。副高预测性能依赖于超前起报时间,随着起报时间的临近,预测性能整体呈上升趋势,业务中及时更新预测。模式对副高面积超前0~20 d、强度超前0~2 d、西伸脊点超前0~5 d、脊线超前0~7 d起报对未来一个月的预测性能优于持续性预测,业务中可以重点参考。 相似文献
10.
检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
11.
基于BCC_CSM1.1m,NCEP_CFSv2和ECMWF_System5模式的历史回报和中国全球大气再分析系统资料,对500hPa位势高度和西太平洋副热带高压进行预报性能评估和可预报性分析。结果表明:三个模式在热带地区均具有较高的预报能力,BCC模式表现最为突出,EC模式预报稳定性最好,NCEP模式预报技巧最低;三个模式预报的距平相关系数均表现出明显的年际变化,并且在超过中等强度的厄尔尼诺事件后,预报技巧有所提高,进一步证实ENSO是各模式对500hPa位势高度季节性尺度的可预测源;模式对西太副高脊线指数的预报技巧最高,其次是强度指数,再次是面积指数,对脊点指数的预报表现最差。 相似文献
12.
利用1979—2005年OAFlux (Objectively Analyzed air-sea Fluxes) 观测资料以及CMIP5的15个耦合模式的模拟结果,评估了BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量气候态和变化趋势的模拟能力,并分析造成趋势偏差的可能原因。结果表明:BCC_CSM1.1(m) 模式模拟热带太平洋年平均潜热通量气候态在各纬度上差异较大, 其中在赤道的模拟能力较佳,而在10°N和8°S附近模拟偏差较大;BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势的模拟能力一般,造成趋势偏差的主要原因是该模式低估了风速对潜热通量的局地贡献以及它对风速的非局地贡献的模拟存在较大偏差。此外,该模式未能较好地模拟出风速对全球变暖响应。因此,BCC_CSM1.1(m) 模式对热带太平洋年平均潜热通量趋势模拟的改进需加强其对风速模拟的改进。 相似文献
13.
Long-lead precipitation forecasts for 1–4 seasons ahead are usually difficult in dynamical climate models due to the model deficiencies and the limited persistence of initial signals. But, these forecasts could be empirically improved by statistical approaches. In this study, to improve the seasonal precipitation forecast over the southern China (SC), the statistical downscaling (SD) models are built by using the predictors of atmospheric circulation and sea surface temperature (SST) simulated by the Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 m (BCC_CSM1.1 m). The different predictors involved in each SD model is selected based on both its close relationship with the target seasonal precipitation and its reasonable prediction skill in the BCC_CSM1.1 m. Cross and independent validations show the superior performance of the SD models, relative to the BCC_CSM1.1 m. The temporal correlation coefficient of SD models could reach > 0.4, exceeding the 95 % confidence level. The SC precipitation index can be much better forecasted by the SD models than by the BCC_CSM1.1 m in terms of the interannual variability. In addition, the errors of the precipitation forecast in all four seasons are significantly reduced over most of SC in the SD models. For the 2015/2016 strong El Niño event, the SD models outperform the dynamical BCC_CSM1.1 m model on the spatial and regional-average precipitation anomalies, mostly due to the effective SST predictor in the SD models and the weak response of the SC precipitation to El Niño-related SST anomalies in the BCC_CSM1.1 m. 相似文献
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不同水平分辨率BCC_CSM模式对中亚地面气温模拟能力评估 总被引：2，自引：1，他引：1
本研究基于IPCC AR5(Intergovernmental Panel on Climate Change:Fifth Assessment Report)中BCC_CSM1.1(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1)和BCC_CSM1.1(m)(Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1 with a Moderate Resolution)气候模式的历史试验结果和CRU(Climatic Research Unit)资料, 采用趋势分析和滑动平均等方法检验了两个版本BCC_CSM模式对中亚地区1948～2011年平均地表气温、各热通量及其趋势的模拟性能, 并讨论了不同模式水平分辨率的影响, 结果显示:BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)两个模式均能够模拟出中亚地区显著增温以及感热通量、长/短波净辐射等要素由南向北递减的总体趋势。其中, BCC_CSM1.1(m) 在对中亚地面年平均气温、感热通量和长/短波净辐射空间分布的模拟结果好于BCC_CSM1.1, 但对于气温标准差的模拟, BCC-CSM1.1模式略好于BCC-CSM1.1(m)。模式分辨率的提高, 能够更好地表现出地形的影响, 对气温和各热通量模拟性能改善较大, 在中亚地区年平均气温的模拟中表现出了一定的优势。 相似文献
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利用1991-2017年BCC_CSM1.1（m）模式模拟数据和NCEP/NCAR逐月再分析资料,评估了BCC_CSM1.1（m）对初夏东北冷涡的模拟能力。结果表明：BCC_CSM1.1（m）模式可以对500 hPa位势高度场气候态进行模拟,均方根误差显示该模式对中国东北南部地区500 hPa位势高度场的模拟要优于东北北部地区。EOF第一模态结果显示,该模式可以较好地模拟出500 hPa位势高度场的主要时空变化特征。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出近27 a东北冷涡指数的上升趋势和年际变化,但模拟的上升趋势较实况偏强,年际变率较实况偏弱。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数的年代际突变,但是对突变开始时间的模拟较实况偏晚。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数和500 hPa位势高度场在东北及其附近地区的显著正相关,不能模拟出东北冷涡指数与东北初夏降水之间的显著负相关。此外,模式东北冷涡指数对东北初夏降水的预测能力十分有限。 相似文献
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北京气候中心气候系统模式研发进展——在气候变化研究中的应用 总被引：4，自引：2，他引：2
吴统文 宋连春 李伟平 王在志 张华 辛晓歌 张艳武 张莉 李江龙 吴方华 刘一鸣 张芳 史学丽 储敏 张洁 房永杰 汪方 路屹雄 刘向文 魏敏 刘茜霞 周文艳 董敏 赵其庚 季劲钧 Laurent Li 周明煜 《气象学报》2014,72(1):12-29
较全面地介绍了北京气候中心气候系统模式(BCC_CSM)研发所取得的一些进展及其在气候变化研究中的应用,重点介绍了全球近280 km较低分辨率的全球海-陆-气-冰-生物多圈层耦合的气候系统模式BCC_CSM1.1和110 km中等大气分辨率的BCC_CSM1.1(m),以及大气、陆面、海洋、海冰各分量模式的发展。BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)气候系统模式均包含了全球碳循环和动态植被过程。当给定全球人类活动导致的碳源排放后,就可以模拟和预估人类活动对气候变化的影响。BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)已应用于IPCC AR5模式比较,为中外开展气候变化机理分析和未来气候变化预估提供了大量的试验数据。还介绍了BCC_CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)参与国际耦合模式比较计划(CMIP5)的大量试验分析评估结果,BCC_CSM能够较好地模拟20世纪气温和降水等气候平均态和季节变化特征,以及近1000年的历史气候变化,所预估的未来100年气候变化与国际上其他模式的CMIP5试验预估结果相当。初步的分析表明,分辨率相对高的BCC_CSM1.1(m)在区域气候平均态的模拟上优于分辨率较低的BCC_CSM1.1。 相似文献
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An Overview of BCC Climate System Model Development and Application for Climate Change Studies 
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下载免费PDF全文 WU Tongwen SONG Lianchun LI Weiping WANG Zaizhi ZHANG Hu XIN Xiaoge ZHANG Yanwu ZHANG Li LI Jianglong WU Fanghu LIU Yiming ZHANG Fang SHI Xueli CHU Min ZHANG Jie FANG Yongjie WANG Fang LU Yixiong LIU Xiangwen WEI Min LIU Qianxi ZHOU Wenyan DONG Min ZHAO Qigeng JI Jinjun Laurent LI ZHOU Mingyu 《Acta Meteorologica Sinica》2014,28(1):34-56
This paper reviews recent progress in the development of the Beijing Climate Center Climate System Model(BCC-CSM) and its four component models(atmosphere,land surface,ocean,and sea ice).Two recent versions are described:BCC-CSM1.1 with coarse resolution(approximately 2.8125°×2.8125°) and BCC-CSM1.1(m) with moderate resolution(approximately 1.125°×1.125°).Both versions are fully coupled climate-carbon cycle models that simulate the global terrestrial and oceanic carbon cycles and include dynamic vegetation.Both models well simulate the concentration and temporal evolution of atmospheric CO_2 during the 20th century with anthropogenic CO2 emissions prescribed.Simulations using these two versions of the BCC-CSM model have been contributed to the Coupled Model Intercomparison Project phase five(CMIP5) in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) Fifth Assessment Report(AR5).These simulations are available for use by both national and international communities for investigating global climate change and for future climate projections.Simulations of the 20th century climate using BCC-CSMl.l and BCC-CSMl.l(m) are presented and validated,with particular focus on the spatial pattern and seasonal evolution of precipitation and surface air temperature on global and continental scales.Simulations of climate during the last millennium and projections of climate change during the next century are also presented and discussed.Both BCC-CSMl.l and BCC-CSMl.l(m) perform well when compared with other CMIP5 models.Preliminary analyses indicate that the higher resolution in BCC-CSM1.1(m) improves the simulation of mean climate relative to BCC-CSMl.l,particularly on regional scales. 相似文献
18.
利用我国541个测站1960—2010年气温资料以及国家气候中心参加第5次耦合模式比较计划 (CMIP5) 的气候系统模式BCC_CSM1.1的历史试验和年代际试验结果,评估了该模式对我国近50年气温变化特征的模拟能力, 对模式的年代际试验结果进行了误差订正,并给出未来10~20年我国气温变化的预估。结果表明:历史试验和年代际试验均模拟出了与观测较为一致的增暖趋势,但均没有观测资料的增暖幅度大。其中,历史试验比年代际试验更接近于观测。年代际尺度上,模式对我国东部的模拟要好于西部;年际尺度上,模式的高预报技巧区在我国西北地区西南部和东部、西南地区北部。历史试验和年代际试验对我国气温空间场整体分布模拟较好,误差订正后的年代际试验结果对空间气温场的模拟有更好把握。相对于观测资料得到的1960—2010年0.27℃/10 a的增温速率,模式预估我国2011—2030年平均气温变化速率达到0.48℃/10 a, 上升趋势更加明显。 相似文献
19.
西南地区持续性气候事件的未来变化预估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用RegCM4.0区域气候模式单向嵌套BCC_CSM1.1模式输出资料进行连续积分获得的模拟预估数据,对西南地区未来2025-2055年在两种温室气体排放情景下持续性干期和持续湿期事件的特征及其相对于历史基准期的变化进行了预估分析。结果表明,最长持续干期和湿期在RCP4.5和RCP8.5两种情景下的变化趋势不一致,RCP8.5情景下的最长湿期和持续湿期事件的发生频次相较RCP4.5并没有大幅增加,而是比RCP4.5情景具有更高的年际变率特征。相对于历史基准期,两种情景下的最长持续性气候事件的日数和发生频次在西南地区的东南部区域显著性增加,而在川西高原地区显著减少。对于持续干期发生的频次FCDD和最长持续湿期而言,四川中部以及四川、云南和贵州三省邻接处在RCP4.5情景下表现为显著增加的区域在RCP8.5情景下转变为显著减少。未来几十年西南地区持续性湿期和干期的分布特征可能更加趋于不均匀。 相似文献
20.
本文改进了现有的多模态时间稳定性判别标准,提出一种筛选稳定高相关预测信号的思路,对1981～2016年西南夏季降水距平百分率多模态的时间稳定性、时空特征和可预测模态关键信号等进行了分析研究,在此基础上构建了多因子降维预测模型。结果表明,前9个模态在预测时效为3年和近10年内稳定,累计方差贡献率占70%,是西南夏季降水的主要模态。结合稳定高相关概念和最优子集回归方法得到主模态PC（Principal Component）系数的最优预测信号和预测方程。回报检验结果表明,各方程对PC系数有较好的拟合效果,复相关系数为0.62～0.84,均通过了99.99%的显著性检验,同号率均大于69%。构建的多因子降维预测模型对西南夏季降水的空间分布,正负趋势和异常级有较好的回报效果:距平相关系数（Anomaly Correlation Coefficient,简称ACC）平均值为0.58;时间相关系数（Temporal Correlation Coefficient,简称TCC）在除零星站点外的整个区域通过90%的显著性检验,且大部分区域通过99.9%的显著性检验;趋势异常综合评分（PS）平均分为84,其中区域降水最异常的十年,PS平均分为87.1。经过13年（1971～1980年和2017～2019年）的预报检验,该模型的PS平均分为72。其中2017～2019年的PS均分为77,优于发布预测评分。 相似文献