| 基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究 |
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| 引用本文： | 智协飞,赵欢,朱寿鹏,葛非.基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究[J].大气科学学报,2016,39(1):64-71. |
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| 作者姓名： | 智协飞 赵欢 朱寿鹏 葛非 |
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| 作者单位： | 气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学), 江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 江苏南京 210044;南京信息工程大学大气科学学院, 江苏南京 210044;南京信息工程大学大气科学学院, 江苏南京 210044;武汉中心气象台, 湖北武汉 430074;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学), 江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 江苏南京 210044;南京信息工程大学大气科学学院, 江苏南京 210044;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学), 江苏南京 210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 江苏南京 210044;南京信息工程大学大气科学学院, 江苏南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家重大科学研究计划项目(2012CB955200);国家自然科学基金资助项目(41575104);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD) |
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| 摘 要： | 利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区(70~150°E,0°~60°N)地面气温的回报结果进行超级集合(简称SUP)试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差(RMSE)、距平相关系数(ACC)、绝对误差(MAE)对多模式集合平均(EMN)以及超级集合(SUP)的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。
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| 关 键 词： | CMIP5 回报 地面气温 超级集合 |
| 收稿时间： | 2015/1/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/3/9 0:00:00 |
Superensemble hindcast of surface air temperature using CMIP5 multimodel data |
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| ZHI Xiefei,ZHAO Huan,ZHU Shoupeng and GE Fei.Superensemble hindcast of surface air temperature using CMIP5 multimodel data[J].大气科学学报,2016,39(1):64-71. |
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| Authors: | ZHI Xiefei ZHAO Huan ZHU Shoupeng and GE Fei |
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| Institution: | Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST), Ministry of Education, Nanjing 210044, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Wuhan Meteorological Bureau of Hubei Province, Wuhan 430074, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST), Ministry of Education, Nanjing 210044, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster(NUIST), Ministry of Education, Nanjing 210044, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;School of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | CMIP5 hindcast surface air temperature superensemble |
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