基于DERF 2.0产品东北地区降尺度气温预测模型研究

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英文篇名：A downscaling prediction model based on DERF v2.0 products in Northeast China 作者：李菲 ; 王永光 ; 王小桃 ; 秦美欧 ; 吴琼 ; 易雪 ; 林蓉 英文作者：LI Fei;WANG Yong-guang;WANG Xiao-tao;QIN Mei-ou;WU Qiong;YI Xue;LIN Rong;Shenyang Regional Climate Center;National Climate Center;Jiangxi Clinate center; 关键词：月动力延伸预报 ; 气温 ; 解释应用 ; Ps评分 英文关键词：Dynamical extended range forecast;;Temperature;;Interpretation and application;;Ps score 中文刊名：LNQX 英文刊名：Journal of Meteorology and Environment 机构：沈阳区域气候中心;国家气候中心;江西省气候中心; 出版日期：2017-08-15 出版单位：气象与环境学报 年：2017 期：v.33 基金：中国气象局气候变化专项“近百年区域气候变化序列建立及不确定性评估”(CCSF201338);; 公益性行业(气象)科研专项“近百年全球陆地气候变化监测技术与应用”(GYHY201206012);; 辽宁省科学技术农业公关及产业化项目“辽宁省气象干旱中长期预测评估技术研究”(2015103038);; 辽宁省气象局项目“基于气候模式的降尺度技术在东北地区月尺度预测中的应用”(201602);辽宁省气象局项目“月动力延伸预测模式业务系统DERF.0产品在辽宁月内降水过程预测的解释应用”(201610)共同资助 语种：中文; 页：LNQX201704014 页数：5 CN：04 ISSN：21-1531/P 分类号：110-114

摘要

本文利用第二代月动力延伸预测模式业务系统(Dynamic Extended Range Forecast,DERF 2.0)提供的1983—2015年位势高度场资料、NCEP/NCAR再分析资料及东北地区气温实况场,从DERF 2.0产品降尺度解释应用角度出发,建立了一套完整的东北地区月气温预测模型的方案,对东北地区11月气温进行了降尺度解释应用,建立了基于DERF 2.0产品东北地区11月气温的预测模型。结果表明:通过对基于DERF 2.0产品建立的东北地区11月气温预测模型的检验分析可知,建立的模型对东北地区月气温具有较高的预报技巧(Ps评分较高),对月气温预测具有较明显的改进,可在实际气候预测业务中应用,并对模型的稳定性问题进行了探讨,逐步改进完善预测模型。
        Based on the geopotential height field products from 1983 to 2015 provided by the DERF( Dynamic Extended Range Forecast) operational system version 2. 0,NCEP/NCAR( National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research) reanalysis data,and monthly mean temperature data in Northeast China,a scheme for monthly-temperature prediction was established by using the downscaling interpretation and application of the DERF v2. 0 products. A temperature prediction model in November in Northeast China was established based on the above methods. The results showthat this model has a good forecasting performance,with a high Ps score and can be used in the climate forecasting operation. Meanwhile,the model's stability for forecasting the temperature in November is discussed,and some solutions to improve this model are provided.

引文

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