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亚洲夏季风季节可预报性的表征和评估研究

杨德剑  
【摘要】:本文运用基于信息论及信噪比的潜在度量和基于预报检验统计学的实际度量两类方法,利用美国NCEP和欧洲ENSEMBLES计划中最先进的耦合模式回溯预报资料集,评估了模式中亚洲夏季风的季节可预报性,研究了潜在可预报性度量反映模式预报技巧的能力。分析了相对熵及信噪比和单个预报预报技巧之间的关系,所得结果为应用国际上最新发展的耦合模式进行亚洲夏季风的季节预报、估计预报结果的置信度及有效性具有重要的科学意义和实用价值。 针对NCEP气候预报系统回报资料的分析发现,基于信息论的平均可预报性度量—互信息,能在较大程度上解释亚洲夏季风季节预报的总体确定性预报技巧尤其是距平相关的空间变化。根据高斯预报和气候概率分布假设的理论分析揭示出如果集合平均(即预报)和某个集合成员(即假想的观测)之间存在非线性统计依赖性,表现为集合离散度有随预报个例的不同而变化的特征,相比于信噪比互信息则反映了更多的潜在可预报性。这是因为互信息本质上度量了集合平均与集合成员之间一般的统计依赖性(非独立性),包括可能的非线性依赖性;而信噪比只是度量了它们之间的线性相关性。实际情形下的对比分析表明,互信息和信噪比在两个区域很不一致,这两个区域是中东和北澳大利亚。然而,在东亚夏季风区域,互信息和信噪比基本一致,反映了常数集合离散度假设的适当性。作为基于信息论的单个预报潜在可预报性度量,相对熵与单个预报对总体距平相关的贡献之间的关系较好;但相对熵与绝对误差之间的关系很差。我们认为,弱的相对熵和绝对误差之间的关系是由于弱的集合离散度变率造成的。 对ENSEMBLES计划中多个耦合模式的回报资料分析发现,在多模式集合中,平均信噪比能够很好地解释东亚夏季风季节预报确定性及概率预报技巧的大尺度空间分布和随预报提前时间的变化,表明支持理想信噪比和预报技巧之间关系的线性统计理论在实际情形下是适用的。此外,信号空间型支配着东亚夏季风可预报性空间型。对单个预报的分析发现,信噪比与预报技巧之间也有较好的关系,意味着信噪比这个简单潜在可预报性度量能够较好地反映模式预报技巧的年际变化。进一步的分析表明,季节可预报性的年际变化由信号的年际变化决定,集合离散度表征的噪声的年际变化非常弱,进一步确认了常数集合离散度假设的适用性。在东亚夏季风季节预报中,ENSEMBLES多模式集合相比于其中的单模式集合具有优势,体现在前者的确定性及概率预报技巧比后者大。然而,基于前者的潜在可预报性估计却比基于后者的估计低,导致潜在可预报性与预报技巧之间的不一致,考虑单个模式集合平均中残留随机分量(主要由于单个模式参数化方案的不确定性)的统计模型能够用来解释这种不一致性。 亚洲夏季风的季节可预报性具有显著的预报提前时间依赖性。通常,预报提前时间越长,潜在可预报性和预报技巧越差。亚洲夏季风的季节可预报性也具有显著的变量及区域依赖性。低层纬向风的平均可预报性比降水高,东亚热带夏季风的平均可预报性比印度夏季风及东亚副热带夏季风大。分析发现,模式中大的潜在可预报性趋于发生在ENSO(El Nino-Southern Oscillation)年;相对熵与海表面温度(SST)紧密相关,SST和亚洲夏季风指数之间的相关型与典型的ENSO结构相似。ENSO对南亚夏季风和东亚夏季风的不同影响很好解释了两个区域的潜在可预报性特征,尤其是它们的年际变率特征。因而,ENSO是亚洲夏季风具有季节可预报性的主要源。


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