大气科学学报第 卷 - -! %& 6 - %!% $!! " 01!!!!!!! $!!! $!4!! $!! 2 /!-! /2 $ -! %&! $!!!! "! -!!! 4!/!! - 2 4!!7!! $!!! $!!! $!!!7!!5!!!4! $!!!/!! 引言 近 数值预报技术

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1 第 卷第 期 大气科学学报 年 月! "!! #$ 智协飞 季晓东 张瞡 等 基于 ) 资料的地面气温和降水的多模式集成预报 # 大气科学学报 %!%! # %-- # -! $!!!/!! $!!! $!! $ - )! # " %!! 基于 资料的地面气温和降水的多模式集成预报 智协飞 季晓东 张瞡 张玲 白永清 林春泽 气象灾害教育部重点实验室 南京信息工程大学 江苏南京 湖北省气象局气象科技服务中心 湖北武汉 中国气象局武汉暴雨研究所 湖北武汉 摘要 利用 ) 资料集下中国气象局 欧洲中期天气预报中心 01 日本气象厅 # 美国国家环境预报中心 和英国气象局 个中心集合预报结果 对多模式集成预报方法进行讨论 结果表明 多模式集成方法的预报效果优于单个中心的预报 但对于不同预报要素多模式集成方法的适用性存在差异 滑动训练期超级集合 %" 对北半球地面气温的改进效果最优 但此方法对降水场的改进效果并不理想 在北半球中低纬 累积降水的回报试验中 消除偏差 & 的结果优于单个中心的预报 且此方法预报结果稳定 进一步利用滑动训练期消除偏差 %& 集合平均对 年 月中国南方极端雨雪冰冻过程进行多模式集成预报试验 结果表明 在固定误差范围内 %& 将中国南方大部分地区的地面气温预报时效由最优数值预报中心的 延长至 且除个别时效外 小雨 中雨的 " 评分得到明显提高 关键词 地面气温 降水 极端天气事件 多模式集成预报中图分类号 文献标志码 文章编号 % % %! "#!#" #! $!#! # $! " $ # % ## )!%! #) %- # - - & ) -% - ) $%!!2 / 2!!-! )" 2 $ - "!4!!!!!- "!!! -2 $/!!!- &$!$0$ 0$ ) $!!42!!- 0$ &!#"&!!!!/!! -!!- $%!!!! $ -!0!!1! 01#!!- -! 2# "!! 4!!! -!! %!)!!$!!!/!! -! $! 4!/!! 4! -!! $ 5!$!!!/!!! $!! 4 $! 5%!4!! 4!! $!!!/!! 6!!!!!!-!!%!!$! $!!!/!5 $ - -! %"!/!!! $!!! $!!!!!!1!!!!! %!!!/ %!4!!!/!!&! 6 $ /!!4!2 -!! )!$!!!/!! -!7!!!7!!5!!!4! 5!! - 54! $! $ -!2 4!/!! $! /2 $ - & 5 $% 收稿日期 %% 改回日期 %% 基金项目 国家科技部科技支撑计划项目 & & 公益性行业 气象 科研专项 江苏高校优势学科建设工程资助项目 通信作者 智协飞 博士 教授 研究方向为数值天气预报 季风动力学 短期气候预测 $!$

2 大气科学学报第 卷 - -! %& 6 - %!% $!! " 01!!!!!!! $!!! $!4!! $!! 2 /!-! /2 $ -! %&! $!!!! "! -!!! 4!/!! - 2 4!!7!! $!!! $!!! $!!!7!!5!!!4! $!!!/!! 引言 近 数值预报技术取得了飞速发展 在天气预报中所占比重越来越高 并且由传统的单一确定性预报向集合数值预报方向发展 王太微和陈德辉 尽管数值预报技术取得了重大进展 但由于模式初始场的不确定性及系统偏差的存在 其预报结果与实况存在一定的差异 且各个模式在动力框架 分辨率 初始场 资料同化技术及物理参数化方案等方面存在差异 从而使得各个模式在模拟能力上存在地理差异 多模式集成技术正是在此基础上合理利用各中心模式预报结果以减小模式系统性偏差的有效途径 杨学胜 $! 最早提出超级集合预报方法并做了大量的试验对该方法进行检验 研究发现 超级集合预报有效地减小了季节气候预测和天气预报的误差 预报效果远优于单个模式和多模式集合平均 $! / 2 $! 利用超级集合方法对飓风的路径和强度进行预报试验 发现超级集合预报效果也优于单个模式和多模式集合平均 $ 应用超级集合预报技术 利用 个模式的全球数值预报逐日资料 分别对平均海平面气压 高度场 和 风场进行超级集合预报 预报时效为 通过大量的试验 发现超级集合预报效果优于最好的单个模式和多模式简单集合平均 并且总体上南半球比北半球预报效果好 春秋两季比冬夏两季预报效果更好 其中 对平均海平面气压的预报效果最好 其次是 高度场 和 风场 最近 $! 基于 ) 资料中 01 & 五个中心全球模式对中国季风区南海季风爆发时降水 梅雨期降水以及台风登陆强降水进行超级集合预报研究 并且将预报时效从 扩展到 进行讨论 对于 预报超级集合均方根误差仍然最小 多模式集成方法具有有效改进季节气候预测技 巧 提高中短期预报准确率和简便实用等优点 在国际上得到广泛研究与应用 $! % 5 - $ 2 $! 超级集合预报技术在我国的研究与应用尚处于起步阶段 陈丽娟等 借用超级集合思想对我国汛期降水预测的各大单位预报结果进行集成 结果表明集合预报效果较稳定 多数情况下优于单个成员预报 赵声蓉 基于国家气象中心 模式 德国气象局业务模式和日本气象厅业务模式 高温度预报 利用神经网络方法中的 & 网络建立了我国 多站的温度集成预报系统 对 年 月的预报试验表明 集成的温度预报结果明显优于 个模式单独的预报结果 达到了一定的预报精度 ) 是全球交互式大集合 )!% 4! /!/! 的简称 目前在中国气象局 欧洲中期天气预报中心 01 和美国国家大气研究中心 ) 中心收集了来自全球十多个预报中心的集合预报产品 智协飞和陈雯 智协飞等 和林春泽等 利用 ) 资料对北半球及中纬度地区地面气温进行多模式超级集合预报试验 发现超级集合预报方法能有效地改进中短期预报的预报技巧 其预报准确率高于单个模式预报和多模式集合平均的预报准确率 并且滑动训练期超级集合预报技巧明显高于传统的固定训练期超级集合预报技巧 智协飞等! 此外! 还对降水的定量化预报进行了多模式集成预报试验 其预报技巧也高于单个模式的预报技巧 王亚男和智协飞 则利用多模式集成方法做降水的统计降尺度预报 结果发现多模式集成的降尺度预报效果明显优于单中心集合平均预报场的降尺度预报效果 多模式集成预报技巧优于单个模式的预报 但各个集成方法对不同预报要素的改进效果存在差异 本文主要对 年夏季北半球中高纬度地区

3 第 期 智协飞 等 基于 ) 资料的地面气温和降水的多模式集成预报 地面气温 中低纬度地区降水的多模式预报资料进行集成试验 并讨论了 年初中国南方极端雨雪冰冻过程的多模式集成预报技巧 期望对多模式集成技术在地面气温和降水预报中的性能进行较全面的评估和试验 资料与方法 资料 所用资料取自 ) 资料集下中国气象局 欧洲中期天气预报中心 01 日本气象厅 # 美国国家环境预报中心 和英国气象局 个中心全球集合预报模式每天 时 世界时 起报的地面温度 累积降水的各自集合成员平均 资料时间长度为 年 月 日 月 日及 年 月 日 月 日 预报时效为 间隔 并采用 8 再分析资料和 累积降水作为 观测值 来进行多模式集成预报和检验预报效果 方法 主要采用多模式集合平均!!/!! 滑动训练期消除偏差 $ - -! % / %!4!!!/!! %& 滑动训练期超级集合 $ - -! $ %! $!!!/! %" 等方法来进行集成预报试验 多模式集合平均的计算公式为 其中 为第 个模式的预报值 为参与集合的模式总数 消除偏差集合平均的计算公式为 & 9 其中 & 为消除偏差集合预报值 为第 个模式的预报值 为第 个模式预报值在训练期的平均 为观测值在训练期的平均 为参与集合的模式数 多模式超级集合是一项统计技术 通过一段时间的模式预报和观测 分析 数据进行训练建模 确定参与集成的模式权重系数 在预报期进行超级集合预报 超级集合预报的建模既可以采用多元回归技术也可以采用非线性神经网络技术 超级集合预报模型由方程 构建 在一个给定的格点上 对于某一预报时效某一气象要素 式中 为超级集合预报值 为训练期观测值平均 为第 个模式的预报值 为第 个模式在训练期的预报值平均 为回归系数 权重 为参与超级集合的模式总数 为时间 在训练期 回归系数 由 式中的误差项 最小化计算而得 $! 式中 为观测值 为训练期时间样本总数 在预报期 将在训练期得到的 代入到 式中 对其他格点也做同样的计算 即可进行超级集合预报 林春泽等 研究指出 当训练期窗口固定时 超级集合与消除偏差集合平均两种方法对 预报改善的效果相当 在预报期前期 超级集合预报的均方根误差小于消除偏差集合平均的误差 但在后期 超级集合预报的均方根误差超过消除偏差集合平均的误差 对于 预报 预报期前两周超级集合预报的均方根误差和消除偏差集合平均的均方根误差相当 两周后超级集合预报的均方根误差增长很快 超过了消除偏差集合平均的均方根误差 这主要是因为固定训练期的超级集合预报没有考虑到预报时间远离训练期时 在训练期得到的各模式的权重系数有可能失效 导致预报期后期预报误差出现增长的趋势 为此 本文采用滑动训练期超级集合预报方法 即将固定长度的训练期逐日向后滑动 每次只对距离训练期临近的一天进行预报 这样每天的预报都由新的训练期消除预报偏差 训练新的权重 使预报效果更加稳定 此外 超级集合预报中各模式的权重系数的计算既可以用线性回归方法 林春泽等 智协飞等 也可用人工神经网络的方法!! 0! 来确定 本文基于神经网络的超级集合预报采用的是 层 & 神经网络结构 网络包括 个隐层 隐层节点数为 个 输入节点数为 个 分别为 01# 和 % 中心的集合平均结果 白永清! 地面气温的多模式集成预报试验 图 给出 年 月 日预报期 时效的简单集合平均 线性回归超级集合 " 神经网络超级集合 " 以及滑动训练期线性回归超级集合 % " 滑动训练期神经网络超级集合 %" 预报在北半球区域

4 大气科学学报第 卷 图 年 月 日每天 /! 和 - 地面温度预报的北半球 : : : 区域的平均均方根误差 单位 ; 1 -! %!% $!! " $!!! $!! /! - 4!-! 4!!! : : : $-$ $ ; 的平均均方根误差 可见 改进后的滑动训练期的超级集合在整个预报期内效果稳定 预报后期误差没有再出现明显的增长趋势 预报后期效果得到改善 尤其对于预报时效较长的 滑动训练期的超级集合使得整个预报期内误差均低于 从而进一步改善了预报效果 其中 %" 预报效果要比 % " 更好一些 此外 对北半球各纬度带预报效果进行对比分析发现 滑动训练期超级集合 % " 预报方法对低纬度地区的预报改善效果最为显著 中纬度地区次之 且在中低纬度地区预报效果 均明显优于最优单个中心 而对于高纬度地区的预报改善效果并不明显 白永清 ) 北半球中低纬度降水的多模式集成试验 %" 试验对地面温度预报是成功的 尤其对于中低纬度地区 超级集合预报效果要远好于单模式预报及它们的集合平均 而对于 累积降水 超级集合预报效果不很理想 预报误差甚至超过单模式预报 这可能是因为降雨的发生是不连续的

5 第 期 智协飞 等 基于 ) 资料的地面气温和降水的多模式集成预报 降雨量大小的波动会造成训练期内样本距平的急剧波动 由多元线性回归方法或者神经网络方法在训练期确定权重时 过度拟合了某几个样本距平的极大值 这种过拟合现象使得各模式的回归系数发生了扭曲 以至于权重不能真实地反映整个训练期模式的预报能力 这可能是造成降水超级集合预报效果不理想的一个原因 此外 由于各模式的降水量预报不稳定 预报误差变化幅度很大 因此在预报期内各个模式的预报结果很难遵从训练期内模式权重的规律 前人在做降水的超级集合试验中 通过使用大量样本来训练一组较为稳定的权重系数 充足的样本包含了各类降雨事件 训练期一般选用 甚至更长 而本文只有 样本序列 各类降雨样本也不充足 未能训练出稳定的权重系数 这可能也是造成超级集合效果不理想的另一原因 基于以上分析 选用 & 方法对北半球中低纬度地区的 累积降水进行回报试验 利用 个集合预报中心 年 月 日 月 日 个样本 对北半球中低纬度地区 : : 进行各时效 累积降水集合预报试验 为了充分利用样本 选用交叉检验的思想 即从试验资料序列的第一个样本开始 每次轮流留出一个样本 用余下的样本建立预报方程 并对留出的样本作回报试验 $! 这样依次进行 直到全部样本都做完独立的回报试验 图 给出了 年 月 日 月 日北半球中低纬度地区各中心预报结果 集成预报结果与 实况场 结果的距平相关系数 其中 个中心模式预报结果与 实况场 逐日距平相关系数用浅色细线表示 和 & 分别用深色粗线表示 可以看到 对于 预报 在所有样本中多模式集成的结果均好于单个模式的结果 且集成结果相对任何一个中心的模式都要稳定 其中 & 略好于 对 预报时效的降水 各中心模式的相关系数均在 以下 集成后的相关平均达到 以上 均方根误差 " 的检验结果 图略 与距平相关系数的检验结果一致 与单个中心模式结果相比 多模式集成的结果均方根误差最小 且 & 的误差略低于 的结果 通过距平相关分析和均方根检验 从总体上检验各个中心及集成结果对北半球中低纬度地区 累积降水的预报能力 下面进一步分析各中心对降水场分布的预报能力及多模式集成方法对降水场的改进情况 图 给出了 年 月 日 月 日 预报时效平均降水场的分布情况 并对各个中心及多模式集成的结果进行了均方根误差和距平相关系数的分析 从 资料降水分布可见 年夏季亚洲至太平洋西部 北美洲至大西洋西部平均有 以上降水 其中印度 孟加拉湾 亚洲东部局部地区以及沿赤道太平洋东部有较强的降水 此外 01 预报误差最小 为 8# 预报误差最大 为 8 而 预报的距平相关系数最高 达 预报的最低 为 01 与 对印度西部及孟加拉湾地区的强降水中心预报偏弱 整体而言 各中心对降水量的预报普遍偏强 与单个中心的结果相比 多模式集成的结果更为理想 预报误差为 8 相关系数达到 & 的结果与 实况场 最为接近 其均方根误差降低至 8 距平相关系数高达 极端事件的多模式集成试验 年 月 日至 月 日 受冷暖空气共同影响 中国南方出现 次明显的雨雪天气过程 南方大部地区遭受了历史罕见的低温 雨雪 冰冻灾害 0!! 其中 8 以上地区出现了 一遇的多雨雪天气 - 持续的灾害性天气过程 给人民生产和生活造成了严重的影响和损失 提高预报准确率 延长预报时效将有利于预报持续性的灾害性天气过程 提高防灾 抗灾的能力 本文针对此次灾害性过程 进一步讨论多模式集成预报方法对极端事件预报能力的改进情况 综合 年夏季的试验结果 %" 预报方法对连续性要素的改进效果显著 而对于降水 %" 预报的结果并不理想 & 的改进效果较好 但传统的 & 方法需要较长时间的训练期进行消除偏差处理以达到稳定结果的目的 这就对资料的时间长度和计算能力提出较高的要求 在本次试验中 利用滑动训练期的思想 采用 %& 方法对此次过程的地面气温和 累积降水进行多模式集成试验 以检验较短训练期多模式集成方法对预报的改进能力 地面气温预报首先对温度场进行多模式集成预报试验 基于 01# 四个数值中心 年 月 日地面气温预报 预报时效为

6 大气科学学报第 卷 图 年 月 日 月 日北半球中低纬度区域 : : 的 /! 和 - 的 累积降水预报与 资料的距平相关系数 1-2!!! /! 5!! $$!!! /! - 4!-! 4!!! : : #$! $-$ 间隔 选取 为训练期 各预报时效均以 月 日共 作为预报期 以同期的 8 再分析资料作为 观测值 进行多模式集成预报试验 图 给出了 # 01 & %& 年 月 日中国南方地面气温预报的区域平均均方根误差 预报时效为 时效间隔为 可以看出 在 个中心的预报结果中 的预报结果相对较差 01 的预报结果相对较好 选取模式预报能力相对较好的 个中心 # 01 的预报资料进行多模式集成对比试验 在预报期 的均方根误差略低于 个中心的单个误差 % & 预报的误差最小 改进效果最好 为了检验多模式集成预报方法对预报时效改进的情况 选取 月 日 月 日两次雨雪降温过程 分析单个数值预报中心 %& 在不同预报时效对这两次降温过程的预报误差 为了更加

7 第! 期 智协飞%等!基于 &A ::B资料的地面气温和降水的多模式集成预报 #"! 图!&#$$ 年 " 月 # 日 月 # 日 实况场 &MFF 的气候平均日降水量# "单位!00$ 和各个中心的 # 2 预报的同时段 平均日降水量及其多模式集成预报结果的比较# G2"MF4B表示日降水量 # 2 预报的均方根误差%单位!00" 9LMM表示 # 2 预报和 &MFF 资料的距平相关系数$ IE$!&&2) "01 ") "0 ) # ") 0")E # $ )@# G2$ # 2 " "@ 7 F/%%9B= )@ JKFL )@ 2 06# 0"@ # ) 0G# " "0 # ) )E# 0"@ # ) # 6@)E 9F/%B9FHI%5 5 6) " # /6E6 #$$# MF4B 1 ) "" 7 0 )7 O6 ""# ") " S 2 26) "00%S2# 9LMM 1 ) 2 )"0 # P " # ") " ) G S ) # ") " )@ $ 8MBF 预报结果达到此误差时 基准%比较 BF%&M7 能够延长的预报时效) 如图 ) 所示%BF%并没能改 善对中国南方大部分地区的预报效果%M7 8MBF 将 中国南方大部分地区的预报时效延长了 " 2% 使得 预报时效延伸至 %# 2%但对贵州西部的预报效果不 如 B9FHI) 对于中国南方大部分区域% M7 8MBF 有效降低了预报的均方根误差%延长了预报时效) B?@=降水预报 基 于 9F/& 5 F/& B9FHI& %9B= 四 个 中 心 图 &#$$ 年 % 月 %"!% 日中国南方地面气温平均均方 根误差# 单位!Y$ IE$ &MF4B"##%" 2 " " 6 07 #$$ 年 % 月 %!% 日 # 2 累积降水预报# 预报时效 为 # #%" 2%间隔 # 2$ % 选取 为训练期% 各预 报时效均以 % 月 %"!% 日共 作为预报期% 以 1 6 R "R "6 2 ) 92) "0 %" " "1 #M ) # #F 6 )E F 7 同 期 的 &MFF # &!% 5 )6 P #$$# 6)!Y$ ")$ 资料作为 观测值 %进行多模式集成试验) 图 直观地展现多模式集成预报方法对预报时效的改进 " 给出了 #$$ 年 % 月 %"!% 日 9F/&5 F/&B9F7 效果%选取预报效果较好的 B9FHI提前 " 2 对 % HI&%9B=&BF%&M7 8MBF # 2 累积降水 % 2 预 月 #) 日# 月 % 日预报的均方根误差% 以此误差为 报%在预报期 的平均均方根误差地理分布) 可 见%9F/# 图 "$ 在中国南方 % 2 时效的 # 2 累

8 大气科学学报 #" 第!" 卷& 图 )&#$$ 年 % 月 #) 日# 月 % 日地面气温的 BF%# $ 和 M7 8MBF# G$ 预报相对于 B9FHI" 2 预报的预报时效延长时间# 单位!2$ IE$ )&&21 "# " 0"# $ BF% )@ # G$ M7 8MBF " " E ) B9FHI" 2 " "0#) 5 )6 P " % I G 6 P #$$# 6)!2$ 积降水的均方根误差普遍超过 00% 误差的大中 选用预 报 能 力 相 对 较 好 的 三 个 中 心 # 5 F/& B9F7 心区域出现在广西东部和广东西部% 误差超过 #% HI&%9B=$ 的预报结果进行多模式集成试验% 对于 00% 江 南& 华 南 地 区 的 误 差 均 超 过 %$ 00) 对 比 小雨的预报除 # 2&#%" 2 外% 大部分时效滑动训练 5 F/# 图 "G$ &B9FHI# 图 " $ &%9B=# 图 "@$ 的预 期消除偏差集合平均的预报结果优于单个中心的结 报结果可以发现% 误差的大值中心与 9F/ 的结果 果% 提高了降水的 &4评分) 而对于中雨的预报滑 一致%均 位 于 两 广 的 交 界 处% 且 中 心 误 差 超 过 #% 动训练期消除偏差集合平均从 # 2 至 %# 2 预报结 00%但各中心的预报误差在华东和华中地区存在 果的 &4评分均高于单个数值中心的预报结果) 一定差异) 由于各单个中心在此试验期间的误差分 布不存在 较 为 显 著 的 地 理 差 异% 因 此 多 模 式 集 成 # 图 " & $ 的改进效果并不显著%对误差大值中心的 C=结论与讨论 改进效果极差%但对于中国南方大部分区域的预报 ::B 资 料 集 下 9F/& 5 F/& B9FHI& 基于 &A %9B=&JKFL五个中心的集合预报结果% 对北半球 结果还是有一定的改进%尤其是对安徽南部&浙江西 中高纬度地区的地面气温&中低纬度地区 # 2 累积 部&江西北部的改进效果较为明显) M7 8MBF 方法 降水以及 #$$ 年初中国南方极端雨雪冰冻过程进 对预报结果的改进程度要大于 BF%的) 行多模式集成试验% 进一步讨论各种多模式集成方 为了检验多模式集成预报方法对预报时效改进 法的适用性%得到以下几点结论! 的情况%选取 % 月 #) 日# 月 % 日两次雨雪降温过 %$ 对于地面气温预报% 滑动训练期超级集合预 程%比较单个数值预报中心&BF%&M7 8MBF 在不同 报方法明显优于其他多模式集成方法% 其预报误差 时效对这两次雨雪过程的预报误差) 分别对 9F/& 最小%且在较长预报期内预报结果保持稳定) 基于 5 F/&B9FHI&%9B=&BF% 和 M7 8MBF 的预报结 神经网络的滑动训练期超级集合预报效果略优于基 果进行了分级 &4评分) 图 给出了 9F/&5 F/& 于线性回归的滑动训练期超级集合预报) B9FHI&%9B=&BF%和 M7 8MBF 在不同预报时效 #$ 对于 # 2 累积降水预报%超级集合的效果不 对 % 月 #) 日# 月 % 日中国南方 # 2 累积降水各 甚理想%误差甚至超过单个模式结果) 但无论是以 降水量级的 &4评分) 比较四个数值中心对中国南 均方根误差还是以距平相关系数来评价模式的预报 ## 2$ $ 的预报结果% 除 # 2 方小雨#$-% %$ 00V 效果%消除偏差集合平均结果均好于单个中心预报) 外%其他时效 5 F/ 的预报结果均好于其他预报中!$ 对于 #$$ 年初中国南方低温雨雪冰冻灾害 心) 随着降水量级的增加% 各个数值中心的评分显 的预报%滑动训练期消除偏差集合平均方法最优) 著下 降) 对 于 中 国 南 方 中 雨 的 预 报 # %$ #) 对于地面气温的预报在固定误差范围内% 该方法能 00V ## 2$ $ 5 F/ 的 预 报 评 分 波 动 较 大% B9FHI 将大部分地区的预报时效由最优数值预报中心的 的预报结果相对稳定%9F/ 的预报技巧相对较低) " 2 延长至 %# 2%有利于提高持续异常天气过程预

9 第! 期 智协飞%等!基于 &A ::B资料的地面气温和降水的多模式集成预报 #") 图 "&#$$ 年 % 月 %"!% 日 9F/# $ &5 F/# G$ &B9FHI# $ &BF%# $ &M7 8MBF# $# 2 累 积降水 % 2 预报平均均方根误差的地理分布# 单位!00$ IE$ "&&2E "E 12 #@ G6 ")"0 ) MF4B"# ") " S 2 " 7 0"% 2 "# $ 9F/%# G$ 5 F/%# $ %9B=%# $ BF% )@ # $ M7 8MBF "0%" "!% 5 )6 P #$$# 6)!00$ 报的准确率) 对于 # 2 累积降水的预报% 除个别预 报时效外%滑动训练期消除偏差集合平均方法有效 地提高了小雨&中雨的 &4评分) 训练期长度的选择对预报效果的影响较为显 著%在使用滑动训练期多模式集成方法时%应根据预 报要素的特征选择最优训练期以获得最佳的预报 效果) $气象%!%#)$!)#7 )$ 应用 5 林春泽%智协飞%韩艳%等$ #$$$基于 &A ::B资料的地面气温多模式 超级集合预报 5 $应用气象学报%#$#"$!$"7 %#$ 王太微%陈德 辉$#$$$数 值 预 报 发 展 的 新 方 向集 合 数 值 预 报 5 $气象研究与应用%##%$!"7 %#$ 王亚男%智协飞$ #$%#$多模式降水集合预报的统计降尺度研究 5 $ 暴雨灾害%!%#%$!%7 杨学胜$ #$$%$业务集合预报系统的现状及展望 5 $气象%# #" $!!7 $ 赵声蓉$ #$$"$多 模 式 温 度 集 成 预 报 5 $应 用 气 象 学 报%% # % $! 参考文献! 白永清$#$%$$基于 &A ::B资 料多 模式地 面要素 的超级 集 合预 报 > $南京!南京信息工程大学$ 陈丽娟%许力%王永光$ #$$)$超级集合思想在汛期降水预测集成中的 )#7 )$ 智协飞%陈雯$ #$%$$&<LM=BD国际科学研究新进展 5 $大气科学 )$$ 学报%!!#$!)$7 智协飞%林春泽%白永清%等$ #$$$北半球中纬度地区地面气温的超

10 大气科学学报第 卷 图 不同预报时效对 月 日 月 日中国南方 累积降水的小雨 中雨 / 的 " 评分 1 - "! - /!! $$!! 5!!!! 4! $! #$2 1!/$2 级集合预报 # 气象科学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责任编辑 倪东鸿

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