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摘要:
本文使用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,评估了全场初始化和异常场初始化对ENSO的预测技巧.结果表明:采用异常场初始化方法对典型ENSO和El Ni(n)oModoki的预报技巧均优于采用全场初始化方法的预报技巧.采用异常场初始化方法的回报结果能超前10个月回报强ENSO事件,超前4-7个月回报相对较弱的ENSO事件.采用异常场初始化方法对El Ni(n)o Modoki和典型ENSO的预报技巧相当.此外,采用异常场初始化方法的回报结果能超前1-4个月模拟出典型ENSO和El Ni(n)o Modoki的冬季海表面温度、降水以及大气环流异常的主要空间分布特征.
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文献信息
篇名 ENSO hindcast skill of the IAP-DecPreS near-term climate prediction system:comparison of full-field and anomaly initialization
来源期刊 大气和海洋科学快报(英文版) 学科
关键词 近期气候预测系统 ENSO预测 异常场初始化 全场初始化 耦合环流模式
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 54-62
页数 9页 分类号
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近期气候预测系统
ENSO预测
异常场初始化
全场初始化
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研究起点
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期刊影响力
大气和海洋科学快报(英文版)
双月刊
1674-2834
11-5693/P
16开
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
2-429
2008
eng
出版文献量(篇)
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