夏达忠，刘 艳，罗锡斌，蔡和荷

(1.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098；2.国网重庆市电力公司，重庆 400015)

0 引 言

气候预报系统(CFS，Climate Forecast System)是美国国家环境预报中心(NCEP，National Centers for Environmental Prediction)开发的一个完全耦合模型，包括了大气、海洋、陆地三个模式。2011年3月30日，第二代气候预报系统(CFSv2，The NCEP Climate Forecast System Version 2)[1]在NCEP官网开始运行并且定期发布数据。CFSv2数据产品在预报模型和数据同化系统上都有改进，其大气、海洋、陆地三个模式分别采用全球预报系统模式(GFS)、第四代模块化海洋模式(MOM4)、四层陆面模式(NOAH)。

迄今为止，针对CFS预报数据展开的研究甚多。陈官军等(2010)[2]检验评估了CFS对东亚夏季的延伸预报。李春晖等(2012)[3]基于CFS预报产品对广东省季节降水统计降尺度进行预测。李永生等(2016)[4]评估了CFSv2模式在东北地区对于夏季月降水的预测能力效果相对较好。班晋等(2019)[5]基于CFSv2预测资料研究黑龙江夏季降水趋势结果优于目前业务。李浪等(2020)[6]利用CFSv2未来45 d产品数据评估其对贵州一次区域暴雨过程的预报能力在15～10 d时段较好。

中长期预报可以延长水文预报预见期，能够对流域洪水起到预警作用，以及方便制订远期水电调度规划。王留杰等(2017)[7]对中国区域地面要素数据集的降水气温数据进行了质量评估，发现气象网格数据与实测数据拟合度较高。余豪等(2020)[8]采用时间序列中长期预报方法耦合动态规划优化调度方法制定泗南江水电站的中长期预报调度方案。降雨数据的预见期对中长期预报的影响最大；因此，对具有较长预见期的CFS数据的质量评估以及水文应用研究很有必要。……