【摘 要】
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基于GRAPES(Global and Regional Assimilation Prediction System)全球预报系统(GRAPES-GFS)的2018年9月至2019年8月的分析场和35天预报的试验数据,对该系统延伸期次季节预报进行误差诊断和预报能力分析.结果表明,该系统可描述2018冬季及2019年夏季2 m温度和500 hPa位势高度的空间分布特征,但在热力强迫作用显著的高原沙漠地区,尤其是非洲干旱区,GRAPES-GFS的2 m温度分析场存在较大的系统偏差.GRAPES-GFS模式的
【机 构】
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中国气象局地球系统数值预报中心,北京 100081;国家气象中心,北京 100081;美国国家海洋和大气管理局/国家气象局/国家环境预报中心/环境模式中心,马里兰大学帕克分校,美国20742
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基于GRAPES(Global and Regional Assimilation Prediction System)全球预报系统(GRAPES-GFS)的2018年9月至2019年8月的分析场和35天预报的试验数据,对该系统延伸期次季节预报进行误差诊断和预报能力分析.结果表明,该系统可描述2018冬季及2019年夏季2 m温度和500 hPa位势高度的空间分布特征,但在热力强迫作用显著的高原沙漠地区,尤其是非洲干旱区,GRAPES-GFS的2 m温度分析场存在较大的系统偏差.GRAPES-GFS模式的2 m温度在超前1～3周预报的均方根误差近似线型增长,最终趋于稳定.海洋区域2 m温度的预报技巧较陆地低,东亚及澳大利亚预报技巧较高.关于500 hPa位势高度,在超前1～3周预报时,东亚中低纬度预报技巧明显高于中高纬度地区,热带地区的远低于其它地区,北半球的高于南半球.关于MJO,GRAPES-GFS可描述高层和低层纬向风场的传播和模态特征,可抓住较强对流活动信号的具体位置,但地球向外长波辐射(OLR)在赤道地区正距平信号偏弱,负距平信号偏强.GRAPES-GFS模式对MJO的距平相关系数(ACC)有效预报技巧达到11天左右,与一般大气模式预报水平接近.对于选取的两次强MJO事件个例,在超前6天的预报上,GRAPES-GFS可准确地描述2次事件的传播过程,但MJO信号在发展和衰亡阶段强度偏强.
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