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基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

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利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品，引入印度洋海温信号，采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991-2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高，空间相关系数由0。42提高到0。75，均方根误差明显减小，最多下降达80％。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好，很好地回报了典型年份(1987年和2010年)夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征，组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差，为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持，具有较好的应用前景。
A Hybrid Downscaling Scheme for Predicting Summer Precipitation in Eastern Part of Northwest China Based on Indian Ocean SST
By using the prediction products of the Beijing Climate Centre Second-Generation Climate Prediction Model System(BCC-CPSv2)and a hybrid downscaling method as well as the Indian Ocean SST signals,this paper establishes a summer precipitation prediction model for eastern part of Northwest China.Rela-tive to BCC-CPSv2 model,the prediction skill of this model is significantly improved for the summer pre-cipitation in eastern part of Northwest China from 1991 to 2017.The spatial correlation coefficient increa-ses from 0.42 to 0.75,and the root mean square error decreases obviously,down most by 80％.The mod-el has better prediction ability for the spatial distribution pattern of precipitation anomaly percentage,such as for the distributions of the summer precipitation anomaly percentages in 1987 and 2010.By grasping the spatial distribution characteristics of meteorological variables,this prediction method can correct the pre-diction errors of dynamic model products and provide scientific basis and technical support for summer pre-cipitation prediction in eastern part of Northwest China,so it is expected to have a good application pros-pect.

Indian Ocean SSTeastern part of Northwest Chinasummer precipitationhybrid downscal-ingprediction model

朱晓炜、李清泉、孙银川、王璠、王岱、高睿娜、刘颖

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中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室,银川 750002

宁夏回族自治区气候中心,银川 750002

中国气象局气候预测研究重点开放实验室,国家气候中心,北京 100081

南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京 210044

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印度洋海温 西北地区东部 夏季降水 组合降尺度 预测模型

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2024

10.7519/j.issn.1000-0526.2023.050301

气象
国家气象中心

气象

CSTPCD北大核心
影响因子：2.337
ISSN：1000-0526
年,卷(期)：2024.50(3)
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