数值模式延伸期可预报分量提取及预报技术研究
摘要
针对延伸期尺度的可预报分量, 借鉴了CNOP相关算法, 形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术. 从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量, 将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量. 基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式, 建立了针对可预报分量的数值模式. 同时结合历史资料有用信息, 对数值模式的可预报分量, 在历史资料的可预报分量中寻找相似场, 降低了相似判断过程中变量的维数, 进一步对可预报分量的预报误差进行订正. 对混沌分量利用历史资料, 通过集合预报方法得出其期望值和方差. 数值试验结果表明, 该方法能有效提高10~30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧, 具有良好的业务应用前景.
引用本文（GB/T 7714）
纪范 丑, 国林 封, 启光 王. 数值模式延伸期可预报分量提取及预报技术研究[J]. SCIENTIA SINICA Terrae, 2014.
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