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MJO ensemble prediction in BCC-CSM1.1 (m) using different initialization schemes
MJO ensemble prediction in BCC-CSM1.1 (m) using different initialization schemes
作者:
Cheng Yan-Jie
Liu Xiang-Wen
Ren Hong-Li
Wu Jie
Zhao Chong-Bo
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
摘要:
热带大气季节内振荡(MJO)预报是国际研究热点,我国尚处于起步阶段.近些年国际上MJO预报水平得到大幅提升,主要得益于包含海气耦合过程的气候模式的使用,这其中模式预报初始化和集合扰动生成方法至关重要.本文发展了适用于国家气候中心第二代气候预测业务模式BCC-CSM1.1 (m)的MJO初始化方案,并在此基础上提出了基于不同初始化方案形成扰动的集合预报新方法,可以將MJO有技巧预报时效延长到约20天,为次季节-季节预报提供重要依据.
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Machine learning model
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地面气温
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BCC_CSM
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MJO ensemble prediction in BCC-CSM1.1 (m) using different initialization schemes
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大气和海洋科学快报(英文版)
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大气和海洋科学快报(英文版)
主办单位:
中国科学院大气物理研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1674-2834
CN:
11-5693/P
开本:
16开
出版地:
北京市德胜门外祁家豁子中国科学院大气物理研究所(北京)9804信箱
邮发代号:
2-429
创刊时间:
2008
语种:
eng
出版文献量(篇)
905
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