月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估

作者：何慧根; 李巧萍; 吴统文; 唐红玉; 胡泽勇

来源：大气科学, 2014, 38(05): 950-964.

• BCCAGCM
• 月动力延伸
• DERF2.0
• 月预测
• 预测性能

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)开展的1982～2010年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R和短期气候预测业务分级检验Pg等4种方法综合评估了DERF2.0系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0相接近。DERF2.0对发生在1998年和2006年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。

• 单位
  国家气候中心; 重庆市气候中心; 中国科学院