【摘 要】
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基于美国环境预测中心提供的CFSv2模式回报数据以及淮河流域172个气象台站的气温降水观测数据,评估了该模式对淮河流域夏季气温降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均
【基金项目】
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公益性行业(气象)科研专项(GYHY201406021);安徽省自然科学基金项目(1408085MD73)
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基于美国环境预测中心提供的CFSv2模式回报数据以及淮河流域172个气象台站的气温降水观测数据,评估了该模式对淮河流域夏季气温降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟与实况较为接近,降水虽然能够反映出南多北少的分布特征,但气候平均值明显偏小。模式对于气温和降水均方差的模拟均偏小。从频率分布来看,回报气温的频率分布与实况较为接近,回报降水不仅存在很大的负偏差,出现异常降水的频率也比实况明显偏低。对ROC曲线的分析进一步表明模式预测高温事件的能力明显好于低温事件,预测降水异常事件的能力在不同起报月有差异。从主要模态的时空结构来看,模式能够反映出其空间结构,对于增暖的趋势模拟也相当不错,但增暖的速率高于实况,虽然模式没有能够反映出降水主要模态的年代际变化特征,但对于年际变化有较高的预测技巧。这些评估为短期气候预测和模式解释应用提供了参考。
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