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1.
现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013~2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验(PS)评分平均为71.5分,特别是2015~2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。  相似文献   
2.
任宏利  刘颖  左金清  陆波  田奔  金飞飞  万江华 《气象》2016,42(5):521-531
厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)作为其年际变率支配模态,对我国季节气候预测有着非常重要的指示意义。在过去30年里,ENSO自身属性、类型和气候影响发生了显著改变,为我国气候预测和防灾减灾带来了前所未有的挑战。2012年以来,国家气候中心组织研发了新一代ENSO监测、分析和预测业务系统(SEMAP2.0),目的是切实提升ENSO监测预测业务能力。SEMAP2.0综合集成了国内外多项ENSO研究新成果,并自主研发了多项ENSO诊断预测新技术。该系统包括实时监测、动力学诊断-归因分析、两类ENSO物理统计预报模型、气候模式集合预报解释应用、以及相似 动力预报订正等五个子系统。20年独立样本检验显示,集合平均Ni〖AKn~D〗o3.4海温指数提前6个月预报的时间距平相关系数达到0.8。该系统已于2015年底正式业务运行,每月实时提供业务产品。在业务应用方面,该系统2014年春季给出了基本反映实际的夏秋季厄尔尼诺演变趋势预测,较为准确地预报出了2014/2015年冬季弱中部型厄尔尼诺状态和2015年春季以后厄尔尼诺的持续发展趋势以及向东部型的转换过程,准确定位出2014/2016事件峰值时间和强度并预计此次事件在2016年春末结束。  相似文献   
3.
王琳  任宏利  陈权亮  田奔  刘颖 《气象》2017,43(3):294-304
本文利用国家气候中心气候系统模式(Beijing climate center climate System Model,BCC_CSM1.1m)提供的1991—2014年海表温度回报数据,将逐步回归模态投影方法(stepwise Pattern Projection Method,SPPM)应用到改进BCC_CSM1.1m模式El Nino和南方涛动(ENSO)预报研究。SPPM是一种经验性模式误差订正方法,其主要思路是在大尺度模式预报因子场中找寻出与格点观测预报变量相关性高的信号,通过投影将这种信号反演出来,然后建立回归方程得到订正后的预报结果。本文交叉检验和滚动独立样本检验的结果表明,利用SPPM可以有效地提高BCC_CSM1.1m气候系统模式的预报技巧,尤其是在热带太平洋地区以及印度洋海区,24年交叉检验Nino3.4指数提前6个月预报的相关系数技巧可以提高8%~10%,预报误差得到显著降低。不同季节SPPM订正效果略有不同,其中对秋季的预报技巧提升最为显著。与此同时,交叉检验结果还显示,SPPM对El Nino中心纬向位置的预报也有一定程度的改进。  相似文献   
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