DERF模式环流季节预报的检验与统计订正

【摘要】：经过几十年的发展,数值天气预报取得了很大的进步,但目前对季节尺度的短期气候预测仍未达到业务应用的标准,而该时间尺度的预报,对开展防灾救灾工作具有极为重要的意义,因此这方面的深入探索具有重要的科学价值和应用价值。 使用动力与统计相结合的方案进行季节尺度的短期气候预测是一种简单易行且行之有效的方法,对于如何使二者相结合已有不少的研究成果。在此基础上,本文以欧洲中心DEMETER计划中的集合预报模式Meteo France的预报数据为实验样本,尝试用动力统计相结合的方案修正模式对北半球热带外地区的冬季环流季节预报。 与以往的研究不同,本文主要关注的为对季节尺度模式预报效果的检验以及对模式修正方案本身的讨论,除了对模式预报效果进行较为常用的ACC(距平相关系数)检验外,还对模式关于NAO遥相关型的预报以及整个大气异常状况的预报进行检验,对目前较为常用的动力统计相结合修正方案适用的条件进行了讨论,并且,考虑到冬季乌拉尔山环流异常对我国气候异常的重要影响,而模式对该地区环流异常预报能力弱,本论文利用模式预报和统计修正,对乌拉尔山环流指数进行了订正预测。本文主要工作和结论如下： (1)对模式预测效果进行了空间ACC检验,并以本文所定义的NAO指数检验模式对NAO的预测效果。借鉴统计研究中对北半球环流异常的一种简单定义,将环流异常表征为一条特征线,检验了模式对大尺度环流异常的预报效果。 (2)将模式预测场投影到观测场的主要EOF模态上,以检验时间系数相关度的方案检验预测场对各主要模态的预报效果,在进行统计修正时主要针对预报较差的模态采用统计修正方案进行修正。 (3)分别以交叉检验和独立预报的方式试验了三种统计修正方案,即OSR修正方案、基于OSR结果的相似修正方案及基于前期因子的相似修正方案,并讨论了三种方案适用的条件。结果表明OSR修正方案并不适用于环流场的修正,而基于OSR结果的相似修正方案及基于前期因子的相似修正方案均能取得较为明显的修正效果。 (4)分别检验了模式原始的和修正后的预测场对于乌拉尔山区域的预测效果,并针对该区域主要模态采用相似修正方案并进行交叉检验,按照两种计算方案计算了模式预测的乌拉尔山环流指数,结果表明针对该区域的相似修正方案能够极大地改善模式对乌拉尔山环流指数的预测结果。