长江流域年降水预测动力-统计降尺度方法及其应用

摘要：

基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据,利用经验正交函数分解(EOF,Empirical Orthogonal Function)迭代和年际增量方法,探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果.结果 表明,基于再分析数据的年尺度环流场,建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案,其26 a回报检验的距平相关系数(ACC)平均达0.6,证明该方案具有较高的可预报性.进一步利用模式预测的年尺度环流场,建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案,其ACC平均为0.42,显示了较高的回报技巧,远优于模式直接输出的年降水动力预报结果.通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现,赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时,预报技巧更高,ACC平均达0.5以上.在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下,利用EOF迭代选取的特征向量偏多时,多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号,预测技巧得到了提高.

关键词：年降水;EOF迭代;年际增量;动力-统计降尺度方法

所属期刊栏目：44

分类号：P457.6;P333;S152.7

资助基金：国家重点研发计划;上海市科委研发项目;中国气象局创新发展专项

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：835-848