初值扰动方法及其对短期气候集合预测的影响

本项目将使用国家气候中心新一代气候系统模式，以申请者在简单海气耦合模式开展的ENSO集合预测和可预测性研究为基础，1)研究和改进短期和中期天气集合预报常用的两种初值扰动方法（奇异向量法和增长模繁殖法），通过滤波、降低空间维数等技术在天气噪音背景中提取 "与气候时间尺度相关的扰动增长模"，得到适用于复杂气候模式进行短期气候集合预测的初值扰动方法；2)进行集合回报试验，使用概率评估研究初值扰动方法对短期气候预测概率技巧的影响，以得到 "可靠性"（Reliability）和"辨析度"(Resolution)高的初值扰动方法；3)使用 "可靠性"高的集合预测系统和国际上新出现的信息论可预测理论，开展季风区气候可预测性研究，探索能准确反映预测真实技巧的潜在可预测性指标。本研究将加深对短期气候集合预测、气候可预报性的理论认识，对提高短期气候预测水平具有明确的科学意义和应用前景。

初值扰动方法及其对短期气候集合预测的影响.项目编号：41175074.项目负责人：中国气象局国家气候中心，程彦杰..项目已研制出适合我国国家气候中心BCC季节预测业务系统模式的奇异向量SV初值扰动方案，并已提交国家气候中心新一代季节预测业务模式系统,于2016年1月进入正式业务运行。在神威计算机上近24年汛期回报结果显示，该方案可有效提高BCC模式对ENSO和我国夏季、温度高度场的预报水平。特别是5月起报的ENSO预报技巧超过欧洲ENSEMBLES计划的多模式技巧、超过美国CFS模式的预报技巧；夏季6-8月我国气温的预测技巧得到大范围显著提高，最大相关技巧提高达到0.4。500hPa高度场的预报技巧也有明显提高。概率评分BSS和可靠性评分得到提高。在BCC模式系统测试BV初值扰动方案,回算结果显示该方案对预报前期技巧的提高有效。