郑嘉雯,蔡宏珂,吴 捷,衡志炜,曾 琳

（1.广州市气象台，广州 511430；2.成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，成都 610225；3.中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室/CMA-NJU气候预测研究联合实验室，北京 100081；4.中国气象局成都高原气象研究所/高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072）

引言

全球变暖引起气候异常事件频发，给经济、社会带来严重损失，因此，短期气候预测日益成为科研人员和社会大众关注的焦点问题。20世纪90年代开始，随着动力季节预报迅速发展，不少国家都建立了自己的季节预报模式，并逐渐成为季节预报的主要工具[1-2]。目前的研究表明，水气耦合动力模式预测系统的发展使得季节可预测性研究取得了重要的进展[1,3-4]。由于单模式预报能力的诸多局限，多模式集合（Multimodel ensemble,MME）在气候预测上扮演了越来越重要的角色[5-13]。MME能通过集合不同模式的预报结果来降低模式误差和随机误差，从而提供比单模式更加准确的预报结果。据此，北京气候中心（Beijing Climate Center,BCC）发展了一个多模式降尺度集合预报系统（Multi-model Downscaling Ensemble Prediction System,MODES）。基于MME和统计降尺度技术，MODES收集和处理了一些领先的气候模式，提供月季尺度的预报产品。

500hPa是对流层中层的代表层，该层的模拟结果能够代表对对流层一些重要天气气候系统（如东亚大槽和西太平洋热带辐合带高压）的模拟能力。因此，该层的评估结果是模式能否用于气候研究的一个重要指标。而在季节预测中，选择或定义合适的、高度可预测的、直接影响短期气候预测水平的指数尤为重要。……