【摘 要】
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本文将ENSO预测的目标观测敏感区与多模式集合预报方法相结合,提出了一种能够有效提高预报技巧且又具有较小计算成本的多模式集合预报方法.该方法在目标观测敏感区内采用模式
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京信息工程大学大气科学学院,中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室（LASG）
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本文将ENSO预测的目标观测敏感区与多模式集合预报方法相结合,提出了一种能够有效提高预报技巧且又具有较小计算成本的多模式集合预报方法.该方法在目标观测敏感区内采用模式不等权的多模式超级集合预报方法（SUP）,而在其他区域采用相对简单的等权的多模式消除偏差集合平均方法（BREM）.利用CMIP5中15个气候系统模式的工业革命前参照试验（pi-Control）数据,针对热带太平洋海温的长期演变开展了理想预报试验.将新集合预报方法与现有的多模式集合预报方法进行了比较.结果表明,在所考察的预报期内（即1～20年）
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