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德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性

吴昱树 陈权亮 龚海楠 周涛 皇彦

吴昱树, 陈权亮, 龚海楠, 周涛, 皇彦. 德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072
引用本文: 吴昱树, 陈权亮, 龚海楠, 周涛, 皇彦. 德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072
Seasonal prediction and Predictability of East Asian winter monsoon in German Climate Forecast System[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072
Citation: Seasonal prediction and Predictability of East Asian winter monsoon in German Climate Forecast System[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072

德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2206.22072
基金项目: 

国家重点研发计划项目 2018YFC1507103

国家自然科学基金项目 42005057

Seasonal prediction and Predictability of East Asian winter monsoon in German Climate Forecast System

  • 摘要:

    本研究使用德国气候预测系统(German Climate Forecast System,GCFS2)输出的回报数据(1993~2016年)对东亚冬季风(EAWM)的预测性能进行全面评估。GCFS2很好的预测了EAWM气候态的主要特征,包括西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽、东亚高空急流及东亚上空的地表气温和降水,并可以熟练地预测东亚大槽及东亚地表气温的年际变化。GCFS2对一个海平面气压定义的EAWM指数(EAWMI)显示出了预测技巧,同时可以很好的预测与EAWM相关的位于海洋上的大气环流、地表气温及降水异常。GCFS2中EAWM的预测技巧主要得益于对观测中的EAWM-ENSO关系及ENSO遥相关的成功再现,模式中增强的EAWM-ENSO(强于观测,观测中整个24年(1993~2016)EAWM与ENSO的相关系数为-0.46)关系,有助于提前2个月或更长时间预测EAWM。GCFS2中12月初始化的EAWMI在去除ENSO信号后仍有0.42的预测技巧,说明有另一预测源,为冬季巴伦支—喀拉海区域海冰覆盖度(BK_SIC)。观测中BK_SIC减少,增强西伯利亚高压,EAWM从而增强;模式中BK_SIC的变化可以增加西伯利亚高压东北部的可预测性,使得12月初始化的EAWM预测技巧增加。

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-28
  • 录用日期:  2022-08-01
  • 修回日期:  2022-06-27
  • 网络出版日期:  2022-08-31

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