CMA全球集合预报系统误差增长及预报性能的尺度依赖特征诊断分析 |
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引用本文: | 彭飞,李晓莉,陈静,赵滨.CMA全球集合预报系统误差增长及预报性能的尺度依赖特征诊断分析[J].气象学报,2023(4):605-618. |
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作者姓名: | 彭飞 李晓莉 陈静 赵滨 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YFC3000902);;国家自然科学基金项目(41905090、U2242213); |
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摘 要: | 利用CMA全球集合预报(CMA-GEPS)业务系统2020年6月1日至2021年5月31日一整年的500 hPa位势高度场(H500)预报数据,诊断评估了CMA-GEPS在北半球地区误差增长及预报性能的尺度依赖特征。使用谱滤波方法实现H500不同尺度(包括行星尺度、天气尺度与次天气尺度)分量的分离。从集合平均均方根误差(简称集合平均误差)-离散度关系来看,在预报前期(108 h之前),CMA-GEPS集合平均误差小于集合离散度,存在过度发散的问题,主要是由天气尺度分量离散度过大导致;在预报后期(108 h之后),CMA-GEPS集合平均误差大于集合离散度,离散度偏小,是由行星尺度与天气尺度分量离散度不足共同引起。采用Dalcher等1987年修订的误差增长模型对H500集合平均预报误差增长特征进行诊断分析,发现CMA-GEPS误差增长过程合理,初始误差在次天气尺度上增长最快,行星尺度上增长最慢;就绝对(相对)误差而言,模式误差对预报误差的影响随空间尺度的增大而增大(减小)。此外,将使用1989至2018年共计30 a的E...
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关 键 词: | 尺度依赖 谱滤波 离散度-误差关系 误差增长模型 概率预报技巧 |
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