基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报.pdf

第20卷6期应用气象学报Vol.20,No.6

2009年12月JOURNALOFAPPLIEDMETEOROLOGICALSCIENCEDecember2009

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基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报

林春泽1)2)智协飞1)韩艳1)王靖宇1)
1)(南京信息工程大学,南京210044)2)(中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430074)

摘要

基于TIGGE资料,采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英
国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估,比较各中心地面气温的预报效果。并利用
超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成,同时对预报结果
进行分析。结果表明:2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好,各中
心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差,预报效果优于最好的单个中心预报
和多模式集合平均。对于较长的预报时效,消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。
关键词:TIGGE;集合平均;超级集合;消除偏差集合平均

预报期进行多模式超级集合预报,效果好的模式获
引言得权重多,而效果差的模式获得权重少,从而降低单
个模式的偏差,提高预报准确率。该方法具有有效
Lorenz[1]最早提出集合数值预报的思想,改进短期气候预测技巧、提高中短期预报准确率和
[2][3]
Leith将Lorenz的非线性理论与Epstein的动力简便实用等优点,在国际上得到了广泛研究与应
随机预报理论方法相结合,提出了可用于实际预报用[5210]。
的蒙特卡罗方法。从此,集合数值天气预报开始由超级集合预报属于一种非等权的集成预报方
理论研究向实际应用迈进。进入20世纪90年代,
法。随着我国数值预报技术的发展,包括该方法在
集合预报技术在许多国家气象部门相继投入业务使
内的各种集成预报方法成为我国气象工作者的研究
用。近年来,世界气象组织(WMO)发起的THOR2
热点[11216]。陈丽娟等[13]借用超级集合思想对我国
PEX科学计划中的TIGGE计划提出了建立全球交
汛期降水预测的各大单位预报结果进行集成,结果
互式大集合预报,以改进1～14d天气预报。中国
表明:集合预报效果比较稳定,多数情况下优于单个
气象局、欧洲中期天气预报中心和美国国家大气研
成员预报。赵声蓉[14]应用神经网络方法对3个国
究中心作为WMO设立的3个TIGGE资料中心,
家不同的业务模式温度预报进行集成试验发
每天接收数十个国家的集合预报资料。比较各中心2m,
现集成的温度预报效果明显好于单个模式的预报
的预报效果和如何充分利用各中心的集合预报资料,
提高预报准确率已成为各国气象部门的研究热点。并且不存在明显的系统误差。
多模式集合技术是一个充分利用各中心模式预报结本文主要对欧洲中期天气预报中心(ECM2
果以减小模式系统性偏差的有效途径,而超级集合WF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心
预报技术又是目前预报效果最好的方法之一。(NCEP)以及英国气象局(UKMO)4个中心集合预
Krishnamurti等[4]最早提出超级集合预报方法,对报资料中,地面气温场的集合平均结果进行检验评
于某一气象要素预报,在每一个格点上,超级集合方估,并对4个中心的地面气温预报进行超级集合预
法根据参与集合的各个模式在该格点上训练期的表报试验,分析超级集合预报误差,并同各个模式的集
现分配不同的统计权重[5]。然后,这些权重被用于合平均及多模式等权平均结果的误差进行比较。

32007年度公益性行业(气象)科研专项“面向TIGGE的集合预报关键应用技术研究”(GYHY(QX)20072621)和2005年江苏省“六大
人才高峰”项目共同资助。
2009201204收到,2009208203收到再改稿。
6期林春泽等:基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报707

n
1
E2=∑(Fi-ŠFi)+OŠ。(4)
1资料和方法ni=1
比较式(1)与式(4),消除偏差集合平均给予参
1.1资料与集合的每个模式相同权重,好的模式与差的模式
本文所用资料包括ECMWF,JMA,NCEP和对集合预报的贡献相同,而超级集合通过各个模式
UKMO集合数值预报资料的集合平均资料以及在训练期表现给予不同的权重来量化它们对集合预
NCEP/NCAR再分析资料。报的贡献,好的模式给予的权重多,差的模式给予的
①TIGGE资料:选取4个中心全球集合预报权重少。进行超级集合预报试验时可以根据这两种
模式2007年6月1日—8月31日逐日12:00(世界方法做对比分析,以评价超级集合预报技巧。
时,下同)起