中国夏季月际—季节平均降水动力和统计结合实时预测模型

中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折，但其月际异常会被季节平均掩盖，影响季节尺度气候预测准确度，因此亟需考虑月际气候预测，提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6～8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型，之后根据月际尺度降水预测，开展季节平均降水预测。首先，基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统（CFSv2）预测结果，选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子，分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型，并采用奇异值分解（SVD）误差订正方法对其改进；之后，利用多因子择优集合方案，研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型，进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983～2022年夏季（6～8月）中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明：逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%，多年平均的空间相关系数分...