论文摘要
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式(DERF2.0)输出的环流场、地面气象要素场和NCEP/NCAR全球再分析场以及江西省83站气象观测数据,利用空间距平相关系数(ACC)、距平符号一致率(PC)、趋势异常综合评分(PS)三种方法,检验了DERF2.0模式对1983—2018年江西月降水和气温的预测能力,并进一步分析了模式对江西主汛期(6月)异常降水事件预测能力及造成偏差的可能原因。结果表明:1)月气温ACC总体上高于降水,冬季气温和春季降水ACC预报技巧相对较高;模式预测结果总体上能够反映出气温和降水的主要趋势,月气温、降水距平符号一致率均高于55%;模式对江西月降水和气温异常有一定的预测能力,降水PS评分比气温稍好,基本保持在70分左右。2)江西主汛期降水异常偏少时,模式的预测能力较好,而降水异常偏多时,则相对较差,这可能与模式对东亚阻塞高压系统的低估,以及对西太平洋副热带高压模拟的西伸脊点偏西、脊线偏北、强度偏强有关。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 马锋敏,谢佳杏,唐传师
关键词: 气候模式,预测能力,检验,偏差,原因
来源: 气象与减灾研究 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学
单位: 江西省气候中心,南昌市气象局
基金: 中国气象局预报员专项（编号：CMAYBY2020-069）,江西省气象局重点项目“延伸期（16—30d）逐日预报技术研究和业务建立”,江西省气象局重点项目“江西省雾霾短期气候预测技术及大气污染输送—转化机理研究”,江西省气象局面上项目“江西省月内强降温过程预测技术研究”
分类号: P45
页码: 170-177
总页数: 8
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