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国家气候中心多模式解释应用集成预测

刘长征 杜良敏 柯宗建 陈丽娟 贾小龙

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兑秀

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刘长征, 杜良敏, 柯宗建, 等. 国家气候中心多模式解释应用集成预测. 应用气象学报, 2013, 24(6): 677-685..
引用本文: 刘长征, 杜良敏, 柯宗建, 等. 国家气候中心多模式解释应用集成预测. 应用气象学报, 2013, 24(6): 677-685.
Liu Changzheng, Du Liangmin, Ke Zongjian, et al. Multi-model downscaling ensemble prediction in national climate center. J Appl Meteor Sci, 2013, 24(6): 677-685.
Citation: Liu Changzheng, Du Liangmin, Ke Zongjian, et al. Multi-model downscaling ensemble prediction in national climate center. J Appl Meteor Sci, 2013, 24(6): 677-685.

国家气候中心多模式解释应用集成预测

资助项目: 

国家自然科学基金项目 41005051

中国气象局关键技术集成与应用项目 CMAGJ2011Z09

公益性行业 (气象) 科研专项 GYHY201306024, GYHY201006038

国家重大科学研究计划 2012CB955902

详细信息
    通信作者:

    刘长征, email: czliu@cma.gov.cn

Multi-model Downscaling Ensemble Prediction in National Climate Center

  • 摘要: 多模式集合和降尺度技术是提升模式预测能力的有效工具。该文对国家气候中心多模式解释应用集成预测 (MODES) 技术与业务应用现状进行了综合介绍。MODES采用欧洲中期天气预报中心、东京气候中心、美国国家环境预报中心和中国气象局国家气候中心4个气候业务季节预测模式输出场,利用EOF迭代、变形的典型相关分析、最优子集回归和高相关回归集成4种统计降尺度方法以及等权平均、经典超级集合等集成方法进行全国月及季节降水和气温预测。目前对MODES进行了夏季回报检验和约1年的实时业务应用。回报检验和业务应用表明,MODES对气温有较好的预测能力 (月预测平均PS评分为76),对降水有一定预测技巧 (月预测平均PS评分为68),具有短期气候预测业务应用价值。
  • 图  1  HCRE方法预报流程图

    Fig. 1  Diagram of the downscaling method of regress ensemble of high correlation factors

    图  2  MODES夏季气温后报平均PS评分

    (起报时间为3月,其中降尺度方法后报时间为2003—2012年;集成方法后报时间为2008—2012年)

    Fig. 2  The mean PS skill of the reforecast of summer temperature of MODES

    (forecast start reference is March, the reforecast period is 2003—2012 for the downscaling methods and 2008—2012 for the ensemble one, respectively)

    图  3  MODES最优夏季气温 (a) 和降水 (b) 后报距平符号一致率空间分布

    Fig. 3  The spatial distribution of the same sign rate of prediction anomalies of temperature (a) and precipitation (b) in summer

    图  4  2011—2012年冬季气温距平与降水距平百分率实况与预测 (a) 气温实况,(b) 气温预测, (c) 降水实况, (d) 降水预测

    Fig. 4  The observation and prediction of temperature anomaly and precipitation anomaly percentage during the winter of 2011—2012 (a) temperature observation, (b) temperature prediction, (c) precipitation observation, (d) precipitation prediction

    图  5  图 4,但为2012年夏季

    Fig. 5  The same as in Fig. 4, but for the summer of 2012

    图  6  图 4,但为2012—2013年冬季

    Fig. 6  The same as in Fig. 4, but for the winter of 2012—2013

    表  1  国家气候中心MODES现有业务气候模式数据

    Table  1  The accessible data of operational climate models at NCC

    机构模式预测时间长度业务应用起始时间模式数据原始分辨率历史回报时间
    ECMWFSystem47个月2011年1.5°×1.5°1981—2010年
    NCEPCFS V29个月2011年1°×1°1982—2010年
    TCCMRI-CGCM3~7个月2009年2.5°×2.5°1979—2008年
    NCCCGCM V111个月2005年2.5°×2.5°1983—2003年
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    表  2  MODES在2012年9月—2013年7月月预测业务应用PS评分

    Table  2  PS skill of the monthly operational prediction of MODES from September 2012 to July 2013

    时间PS评分
    气温降水
    2012-096944
    2012-107069
    2012-114477
    2012-129560
    2013-015665
    2013-029584
    2013-039064
    2013-047373
    2013-058368
    2013-068573
    2013-078168
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-04-08
  • 修回日期:  2013-08-27
  • 刊出日期:  2013-12-31

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