基于GRAPES-GFS次季节预报的误差诊断和预报能力分析
基于GRAPES-GFS次季节预报的误差诊断和预报能力分析
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DOI：
10.3878/j.issn.1006-9895.2008.20157
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
佟华
中科院分区：
文献类型：
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作者：
齐倩倩;朱跃建;陈静;田华;佟华
基于GRAPES（Global and Regional Assimilation Prediction System）全球预报系统（GRAPES-GFS）的2018年9月至2019年8月的分析场和35天预报的试验数据，对该系统延伸期次季节预报进行误差诊断和预报能力分析。结果表明，该系统可描述2018冬季及2019年夏季2 m温度和500 hPa位势高度的空间分布特征，但在热力强迫作用显著的高原沙漠地区，尤其是非洲干旱区，GRAPES-GFS的2 m温度分析场存在较大的系统偏差。GRAPES-GFS模式的2 m温度在超前1～3周预报的均方根误差近似线型增长，最终趋于稳定。海洋区域2 m温度的预报技巧较陆地低，东亚及澳大利亚预报技巧较高。关于500 hPa位势高度，在超前1～3周预报时，东亚中低纬度预报技巧明显高于中高纬度地区，热带地区的远低于其它地区，北半球的高于南半球。关于MJO，GRAPES-GFS可描述高层和低层纬向风场的传播和模态特征，可抓住较强对流活动信号的具体位置，但地球向外长波辐射（OLR）在赤道地区正距平信号偏弱，负距平信号偏强。GRAPES-GFS模式对MJO的距平相关系数（ACC）有效预报技巧达到11天左右，与一般大气模式预报水平接近。对于选取的两次强MJO事件个例，在超前6天的预报上，GRAPES-GFS可准确地描述2次事件的传播过程，但MJO信号在发展和衰亡阶段强度偏强。