一个新的大样本ENSO集合预报系统的发展与检验

• 作者: 朱江 郑飞
• 来源期刊: 中国科学院研究生院学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: ENSO 集合预报 中等复杂程度耦合模式 集合卡尔曼滤波 马尔可夫随机模型
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 420-431
• 分类号: P456
• 字数: 1072字
• 语种: 中文

摘要

详细介绍了一个新的大样本集合预报系统.为了减小ENSO(厄尔尼诺-南方涛动)预报中的预报不确定性,该集合预报系统首先基于一个中等复杂程度的耦合模式,利用集合卡尔曼滤波资料同化方法同化有效的海洋观测资料为集合预报系统提供集合初始场;同时,一个发展的用于12个月预报的一阶线性马尔可夫(Markov)随机误差模式被嵌套到集合预报系统中来模拟模式不确定性.基于1992年11月-2008年10月100个样本的集合回报试验,从确定性预报技巧和概率预报技巧2个方面对集合预报系统的预报水平进行了检验.该集合预报方法能够很有效地将传统的确定性预报扩展到概率预报领域,且检验结果表明,预报样本均值的预报水平要优于单一的确定性预报.对于概率预报而言,集合预报样本能够很好地跟随观测的变化,并且能够提供单纯确定性预报所不能够提供的额外信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	中国科学院大气物理研究所	121	1495	20.0	36.0
2	郑飞	中国科学院大气物理研究所	28	323	9.0	17.0