何慧根1, 3 李巧萍2 吴统文2 唐红玉1 胡泽勇3



月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估

何慧根李巧萍吴统文唐红玉胡泽勇

1重庆市气候中心，重庆401147;2国家气候中心，北京100081;3中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室，兰州730000

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1982～2010年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669个台站气象观测资料，利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率和短期气候预测业务分级检验Pg等4种方法综合评估了DERF2.0系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明，DERF2.0模式对气温的总体预测效果较好，对气温的预测性能较DERF1.0模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比，DERF2.0对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比，DERF2.0对降水的预测性能相对较差，对降水的预测水平与DERF1.0相接近。DERF2.0 对发生在1998年和2006年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力，且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看，DERF2.0在西南地区的确定性预测效果较差，模式仍然有很大的改进空间。

BCC_AGCM 月动力延伸 DERF2.0 月预测 预测性能

1 引言

业务上月尺度气候预测尝试始于20世纪80年代。自Miyakoda et al.（1983，1986）的一系列月平均环流场异常预测成功后，长期数值预报迅速发展。最具代表性的欧洲中期数值模式预报中心（ECMWF）于20世纪90年代初就建立了基于持续性海温异常强迫、高分辨率的月尺度气候预测系统T159L40，2004年该系统发展为集合成员达51个的海气耦合月尺度集合预测系统（李维京，2012）。……