針對華西南區(qū)秋季站點降水,建立了基于氣候預測系統(tǒng)CFS模式實時預測產品與觀測資料相結合的統(tǒng)計降尺度預測模型。模型選取了華西南區(qū)秋季降水物理意義比較明確的秋季500 hPa位勢高度場和前期夏季海溫場作為預測因子,兩個因子關鍵區(qū)分別為10°S～50°N/70°～180°E和30°S～30°N/30°～120°E。預測因子與預測量之間的SVD第一模態(tài)時間系數具有高度相關性,在500 hPa位勢高度場和海溫場上均通過了0.01的顯著性水平檢驗。模型對1982—2017年的回報結果顯示:與觀測場的空間相關系數相對CFS模式原始結果顯著提高,多年均值從-0.06提升到0.38,最高可達0.7;均方根誤差在大部站點相對于CFS模式原始結果降低,最高可達40%。同時,模型較好地回報出了極端高值和低值年降水空間分布型。 

【文章來源】：氣象. 2020,46(12)北大核心CSCD

【文章頁數】：10 頁

【部分圖文】：

圖２統(tǒng)計降尺度預測方法示意圖??Ｆｉｇ．?２?Ｔｈｅ?ｓｋｅｔｃｈ?ｍａｐ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｆｉｅｌｄ?ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｃｏｕｐｌｅｄ??

?Ｓ模式原始結果和統(tǒng)計降尺度預測結果空??間相關系數年際變化，５００?ｈＰａ位勢高度（Ｈ５。。）或??ＳＳＴ作為預測因子建立降尺度模型將３６年平均的??空間相關系數從一０．０６提升到〇．３７；集合平均后可??達０．３８，大部分年份通過０．０１的顯著性水平檢驗，??－２．０??—３．０??１９８４?１９８９?１９９４?１９９９?２００４?２００９?２０１４?１９８４?１９８９?１９９４?１９９９?２００４?２００９?２０１４??年份?年份??—？—降水?一？—?Ｈｍ??圖３?ＮＣＥＰ資料（ａ，ｂ，ｃ），ＣＦＳ資料（ｄ，ｅ，ｆ）１９８２?－２０１７年５００?ｈＰａ環(huán)流場（ａ，ｄ）與秋季站點觀測降水場（ｂ，ｅ）??的ＳＶＤ第模態(tài)空間分布塑（ａ，ｈ，ｄ，ｅ）以及對應的時間系數（ｃ，ｆ）??Ｆｉｇ．?３?Ｔｈｅ?ｆｉｒｓｔ?ｌｅａｄｉｎｇ?ＳＶＤ?ｍｏｄｅｓ?（ａ，?ｄ？?ｅ）?ｆｏｒ?５００?ｈＰａ?ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ?（ａ，?ｄ），??ｔｈｅ?ａｕｔｕｍｎ?ｏｂｓｅｒｖｅｄ?ｒａｉｎｆａｌｌ?（ｂ，ｅ），ａｎｄ?ｔｈｅ?ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ?ｔｉｍｅ??ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ?（ｃ，ｆ）?ｄｕｒｉｎｇ?１９８２?—?２０１７??（ａ，?ｂ，ｃ）?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｔｈｅ?ＮＣＥＰ?ｄａｔａｓｅｔ，（ｄ，?ｅ，?ｆ）?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＣＦＳ?ｏｕｔｐｕｔ??４０。Ｎ－??２０??ＥＱ??３２°Ｎ－??２７?－??１０３??：（〇?ｔ??３．０－??：１?．?１?ｌ?ｌ＼??２．０－??＼?１?Ａ??錄１？〇－??１?〇？〇－??￥－１．０?—??：??－３．０－??

１５６０??第４６卷??３．０?—??２．０?—??１．０?—??０．０?—??－１．０＾??－３．０－??１９８４??１９８９??１９９４??１９９９??年份??２００４??２００９??２０１４??圖４?１９８２—２０１７年夏季ＳＳＴ（ａ），秋季站點觀測降水（ｂ）的??ＳＶＤ第一模態(tài)空間分布型（ａ，ｂ）以及對應的時間系數（ｃ）??Ｆｉｇ．?４?Ｔｈｅ?ｆｉｒｓｔ?ｌｅａｄｉｎｇ?ＳＶＤ?ｍｏｄｅｓ?（ａ？?ｂ）?ｏｆ?ｓｕｍｍｅｒ?ＳＳＴ?（ａ）?ａｎｄ?ｔｈｅ?ａｕｔｕｍｎ?ｏｂｓｅｒｖｅｄ?ｒａｉｎｆａｌｌ?（ｂ）??ｄｕｒｉｎｇ?１９８２?—?２０１７，?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ?ｔｉｍｅ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ?（ｃ）??最大值可以達到０．７。本文通過ＲＭＳＥＰ來評估降??尺度結果相對于模式結果的ＲＭＳＥ提升百分比，從??圖６可以看出，Ｈ５。。或ＳＳＴ作為預測因子預測結果??及兩個集合平均后除四川盆地、川東北和貴州東部??地區(qū)少數站點外，絕大多數站點的ＲＭＳＥＰ都大于??零，降尺度預測結果的均方根誤差比模式原始結果??最高可以提升４０％以上。但Ｈ５。。作為預測因子在??四川東北部尺ＭＳＥＰＣ０的站數明顯多于ＳＳＴ作為??預測因子的站數。綜合可見，該統(tǒng)計降尺度模型在??降水量級上相對于模式原始結果有較為明顯的提??高。??在業(yè)務預測中，預報員更加關心模型對極端年??份的預測能力，為了進一步分析降尺度模型對極端??年份的預測能力，本文對１９８２—２０１７年華西南區(qū)區(qū)??域平均降水進行分析（表略），采用百分位法基于??９０％分位數選取出極端高值年（１９８２、２０１４和１９８３

【參考文獻】：
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本文編號：3541192