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题名月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度
被引量：3
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作者
刘景鹏
陈丽娟
李维京
张培群
左金清
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机构
中国气象科学研究院
中国科学院大学
国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室
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出处
《应用气象学报》
CSCD
北大核心
2015年第2期151-159,共9页
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基金
国家重点基础研究发展计划(2013CB430203)
国家自然科学基金项目(41275073,41205039)
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文摘
利用全国518个站1960—2011年逐日气温观测资料和160个站1983—2012年月尺度气温客观预测数据,基于非线性局部Lyapunov指数和非线性误差增长理论,研究中国区域月尺度气温可预报性期限对资料序列长度的依赖性。结果表明:气温可预报性期限对资料序列的长度有一定程度的依赖性,在西北、东北及华中地区尤为明显。平均而言,45年的资料序列长度才能够得到稳定合理的可预报性期限。为了验证气温可预报期限计算结果的可信度,将月尺度气温的可预报性期限与客观气候预测方法的预报评分技巧进行对比,发现两者结果非常一致。其中,由观测资料得到的1月气温的可预报性期限明显低于7月,1月客观气候预测方法的预报评分技巧也明显低于7月,且1月(7月)预报评分的空间分布型与1月(7月)气温可预报性期限的空间分布型较为一致。因此,利用非线性局部Lyapunov指数和台站逐日观测资料分析气温的可预报性期限结果是可信的。
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关键词
月尺度气温
非线性局部Lyapunov指数
可预报性期限
预报准确率
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Keywords
monthly temperature
nonlinear local Lyapunov exponent
predictability limit
prediction skill
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分类号
P457.3
[天文地球—大气科学及气象学]
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