| CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力 |
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| 引用本文： | 张焓,梁信忠,汪方,谢冰,李清泉.CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力[J].大气科学学报,2023,46(2):161-179. |
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| 作者姓名： | 张焓 梁信忠 汪方 谢冰 李清泉 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 大气科学学院, 江苏 南京 210044;南京信息工程大学 大气科学学院, 江苏 南京 210044;马里兰大学 跨学科地球系统科学中心, 美国 马里兰州 20742;中国气象局 国家气候中心, 北京 100029 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(42088101);中国气象局/国家气候中心与南京信息工程大学科研合作项目;美国国家科学基金会资助项目(EAR1903249) |
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| 摘 要： | 利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC_CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明:CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC_CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC_CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC_CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。
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| 关 键 词： | 季节预测 夏季降水 降尺度 CWRF BCC_CSM |
| 收稿时间： | 2021/1/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/4/30 0:00:00 |
Improving summer precipitation seasonal prediction in China using CWRF downscaling of BCC_CSM1.1m |
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| ZHANG Han,LIANG Xinzhong,WANG Fang,XIE Bing,LI Qingquan.Improving summer precipitation seasonal prediction in China using CWRF downscaling of BCC_CSM1.1m[J].大气科学学报,2023,46(2):161-179. |
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| Authors: | ZHANG Han LIANG Xinzhong WANG Fang XIE Bing LI Qingquan |
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| Institution: | Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, MD 20742, USA;National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | seasonal prediction summer precipitation downscaling CWRF BCC_CSM |
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