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月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度

刘景鹏 陈丽娟 李维京 张培群 左金清

刘景鹏, 陈丽娟, 李维京, 等. 月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度. 应用气象学报, 2015, 26(2): 151-159. DOI: 10.11898/1001-7313.20150203..
引用本文: 刘景鹏, 陈丽娟, 李维京, 等. 月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度. 应用气象学报, 2015, 26(2): 151-159. DOI: 10.11898/1001-7313.20150203.
Liu Jingpeng, Chen Lijuan, Li Weijing, et al. Credibility of monthly temperature predictability limit and its dependence on length of data. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(2): 151-159. DOI:  10.11898/1001-7313.20150203.
Citation: Liu Jingpeng, Chen Lijuan, Li Weijing, et al. Credibility of monthly temperature predictability limit and its dependence on length of data. J Appl Meteor Sci, 2015, 26(2): 151-159. DOI:  10.11898/1001-7313.20150203.

月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度

DOI: 10.11898/1001-7313.20150203
资助项目: 

国家自然科学基金项目 41275073

国家自然科学基金项目 41205039

国家重点基础研究发展计划 2013CB430203

详细信息
    通信作者:

    陈丽娟, email: chenlj@cma.gov.cn

Credibility of Monthly Temperature Predictability Limit and Its Dependence on Length of Data

  • 摘要: 利用全国518个站1960—2011年逐日气温观测资料和160个站1983—2012年月尺度气温客观预测数据,基于非线性局部Lyapunov指数和非线性误差增长理论,研究中国区域月尺度气温可预报性期限对资料序列长度的依赖性。结果表明:气温可预报性期限对资料序列的长度有一定程度的依赖性,在西北、东北及华中地区尤为明显。平均而言,45年的资料序列长度才能够得到稳定合理的可预报性期限。为了验证气温可预报期限计算结果的可信度,将月尺度气温的可预报性期限与客观气候预测方法的预报评分技巧进行对比,发现两者结果非常一致。其中,由观测资料得到的1月气温的可预报性期限明显低于7月,1月客观气候预测方法的预报评分技巧也明显低于7月,且1月 (7月) 预报评分的空间分布型与1月 (7月) 气温可预报性期限的空间分布型较为一致。因此,利用非线性局部Lyapunov指数和台站逐日观测资料分析气温的可预报性期限结果是可信的。
  • 图  1  甘肃省民勤站月尺度气温可预报性期限随资料序列长度的变化

    Fig. 1  Monthly temperature predictability limit under different lengths of data at Minqin Station of Gansu Province

    图  2  稳定的月尺度气温可预报性期限计算结果所需最短序列长度 (a) 及季节内尺度气温的标准差分布 (b)

    Fig. 2  The shortest length of data needed to get the robust estimation of monthly temperature predictability limit (a) and the standard deviation of intraseasonal temperature data series (b)

    图  3  1月与7月地面气温月尺度可预报期限差值 (单位:d)

    Fig. 3  The difference between the monthly temperature predictability limit in January and July (unit:d)

    图  4  中国区域1983—2012年1月 (a) 和7月 (b) 平均气温持续性预报的预报评分

    Fig. 4  The prediction score of persistent temperature prediction in January (a) and July (b) from 1983 to 2012 in China

    图  5  中国区域1983—2012年观测气温与客观预报结果的时间相关系数

    (粗线表示达到0.1显著性水平) (a) 与1月的月动力延伸预报,(b) 与7月的月动力延伸预报,(c) 与1月的持续性预报, (d) 与7月的持续性预报

    Fig. 5  The temporal correlation coefficient between monthly observed temperature and monthly predicted temperature given by objective prediction methods in China from 1983 to 2012

    (thick contour denotes passing the test of 0.1 level) (a) with monthly dynamic extended range forecast in January, (b) with monthly dynamic extended range forecast in July, (c) with persistent prediction in January, (d) with persistent prediction in July

    图  6  1983—2012年客观预报对中国区域1月和7月平均气温的预报技巧

    (a) 月动力延伸预报的预报评分,(b) 持续性预报的预报评分,(c) 月动力延伸预报的距平相关系数,(d) 持续性预报的距平相关系数 (曲线为5年平滑结果)

    Fig. 6  The monthly temperature prediction skill of objective prediction methods in January and July from 1983 to 2012 in China

    (a) prediction score of monthly dynamic extended range forecast, (b) prediction score of persistent prediction, (c) anomaly correlation coefficient of monthly dynamic extended range forecast, (d) anomaly correlation coefficient of persistent prediction (solid line denotes five-year running mean series)

    表  1  月动力延伸预报和持续性预报对月平均温度的预测在1983—2012年的评估中1月和7月占优的站数比率 (单位:%)

    Table  1  The percentage of stations in which the monthly temperature prediction skill of monthly dynamic extended range forecast or persistent prediction is higher in January and July from 1983 to 2012(unit:%)

    客观预报方法 预报评分 距平相关系数
    1月 7月 1月 7月
    月动力延伸预报 9 91 4 96
    持续性预报 30 70 24 76
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    表  2  月动力延伸预报和持续性预报对月平均气温预测1983—2012年评估中1月和7月占优的年数比率 (单位:%)

    Table  2  The percentage of years in which the monthly temperature prediction skill of monthly dynamic extended range forecast or persistent prediction is higher in January and July from 1983 to 2012(unit:%)

    客观预报方法 预报评分 距平相关系数
    1月 7月 1月 7月
    月动力延伸预报 30 70 23 77
    持续性预报 37 63 37 63
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-12-08
  • 修回日期:  2014-12-29
  • 刊出日期:  2015-03-31

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