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题名基于时间尺度分离的江南梅雨量组合降尺度预测模型
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作者
李琳琳
赵俊虎
柯宗建
易香妤
乔锦荣
陈丽娟
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机构
中国长江电力股份有限公司
中国气象局气候预测研究重点开放实验室
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出处
《气候与环境研究》
北大核心
2025年第3期295-310,共16页
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基金
中国长江电力股份有限公司项目2423020054。
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文摘
采用中国气象局发布的梅雨国家标准资料,以江南梅雨量为代表,分析了梅雨量多时间尺度变化特征。在此基础上,从前期海洋外强迫影响因子和美国第2代动力气候模式(CFSv2)5月起报的6~7月平均的多要素预报场中,选取不同时间尺度的预测因子,建立了基于时间尺度分离的江南梅雨量的组合降尺度预测模型,结果表明:1)江南梅雨量具有显著的年际变率和年代际变率,二者的标准差分别为120.1mm和100.3mm,变率幅度相当。2)年际尺度上,江南梅雨量与前冬ENSO、CFSv2预测的6~7月西北太平洋海平面气压等因子密切相关;年代际尺度上,江南梅雨量与前冬西半球暖池面积、CFSv2预测的6~7月西北太平洋海平面气压和热带印度洋200hPa纬向风等因子密切相关。3)利用上述因子和逐步回归方法分别建立年际分量预测模型和年代际分量预测模型,二者相加得到江南梅雨量的组合降尺度预测结果。在2014~2023年的独立检验中,模型估计的江南梅雨量和观测的相关系数为0.76,距平符号一致率为90.0%,而CFSv2模式5月起报的江南区6~7月降水量的上述两项检验指标分别为0.12和50.0%。相比于模式直接预测的降水,组合降尺度预测模型的结果有明显改进,该模型可为江南梅雨量的预测提供参考。
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关键词
江南梅雨
预测因子
时间尺度分离
组合降尺度预测模型
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Keywords
Meiyu over Jiangnan
Predictor
Time-scale decomposition
Hybrid downscaling forecast model
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分类号
P461.2
[天文地球—大气科学及气象学]
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