| BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析 |
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| 引用本文： | 吴捷,任宏利,张帅,刘颖,刘向文.BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析[J].大气科学,2017,41(6):1300-1315. |
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| 作者姓名： | 吴捷 任宏利 张帅 刘颖 刘向文 |
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| 作者单位： | 1.中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室, 北京 100081 |
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| 基金项目： | 公益性行业（气象）科研专项GYHY201506013，国家重点研发计划项目2016YFA0602100、国家自然科学基金项目41405080、气象预报业务关键技术发展专项YBGJXM （2017）05和7B |
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| 摘 要： | 本文利用国家气候中心（BCC）第二代季节预测模式系统历史回报数据，从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能，并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比，重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示，BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式，特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进，可以通过激发太平洋—北美型（PNA）、东亚—太平洋型（EAP）等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明，厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源，BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征，从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看，BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力，特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此，进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。
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| 关 键 词： | 季节预测 确定性预报 概率预报 可预报性 BCC二代模式 |
| 收稿时间： | 2016/11/2 0:00:00 |
Evaluation and Predictability Analysis of Seasonal Prediction by BCC Second-Generation Climate System Model |
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| WU Jie,REN Hongli,ZHANG Shuai,LIU Ying and LIU Xiangwen.Evaluation and Predictability Analysis of Seasonal Prediction by BCC Second-Generation Climate System Model[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,2017,41(6):1300-1315. |
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| Authors: | WU Jie REN Hongli ZHANG Shuai LIU Ying and LIU Xiangwen |
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| Institution: | Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081;College of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044;China Meteorological Administration-Nanjing University(CMA-NJU) Joint Laboratory for Climate Prediction Studies, Institute for Climate and Global Change Research, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023,Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081;China Meteorological Administration-Nanjing University(CMA-NJU) Joint Laboratory for Climate Prediction Studies, Institute for Climate and Global Change Research, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023,School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081 and Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Seasonal prediction Deterministic forecast Probabilistic forecast Predictability BCC Second-Generation Climate System Model |
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