基于模式误差分布的东亚夏季降水预测可信度及其在集成预测中的应用研究

Summer precipitation prediction in east Asia is not only the magnitude prediction of numerical model, but also the reliability prediction of probability and statistics. Due to the development and modification of dynamical climate model, the demand of reliability prediction for precipitation is further increasing. This project will focus on the summer precipitation predictions of first generation and second generation numerical model of National Climate Center (NCC) and analysis the probability statistical characteristics and distribution of prediction error in east Asia. Comparisons for forecast uncertainty of east Asian summer precipitation will be made between different models and the dynamic statistical correction test will also be carried out. And then a new scheme for evaluating forecast reliability of east Asian summer precipitation will be developed based on probability density function of prediction errors. Using this new scheme we will make a quantitative evaluation of prediction reliability in the target area. Through the combination of the different grade error probability and predictions of numerical model, reliability distributions of different grade precipitation distribution will be put forward effective countermeasures. Based on the reliability distribution, multi-model ensemble forecast test will be conducted, aiming at combining with the advantages of different models and obtaining the dynamic optimal weights, exploring the new way of improving the prediction skill of numerical models.

东亚地区的夏季降水预测既是数值层面的量级预测，更是概率统计层面的可信度预测，而近年来气候模式的发展则进一步加大了对降水预测可信度研究的迫切需求。本项目将针对国家气候中心第一代和第二代海气耦合模式历年夏季降水预报结果，分析东亚地区模式预报误差分布的概率统计特征，对比分析两个模式对东亚夏季降水预测的不确定性，并开展动力统计订正试验，旨在基于预报误差的概率密度函数，提出一种适合东亚夏季降水预测可信度的预报新方案，以此来定量评估预测结果在目标区域的可信度大小。该方法以误差概率密度函数为基础，通过不同等级误差的发生概率与预报年的模式预报结果相结合，客观化地给出预报年不同等级降水预测的可信度分布。以此为基础开展多模式集成预测试验，以融合各个模式的优点，从整个预测空间定义模式动态最优权重，探索改进模式预报效果的新途径。

近年来动力气候模式的发展和完善，加大了降水预测可信度预报的迫切需求。短期气候预测的客观化道路也面临着如何在对不同模式预测结果可信度分析的基础上，能够充分融合不同模式优点的集成预测新方案的发展需求。本课题以国内外先进的气候业务模式为基础，针对我国夏季降水开展模式预报误差的分布概率统计特征分析，对比分析不同模式对我国夏季降水预测的不确定性，并开展动力统计订正试验。基于预报误差的概率密度函数，提出了一种新的动力统计预测可信度评估方法，以此来定量评估预测结果在目标区域的可信度高低。该方法建立在误差概率密度函数基础上，通过不同等级误差的发生概率与预报年的模式预报结果相结合，有针对性地给出预报年不同等级降水预测可信度分布，较传统信度评估方法更有针对性，实际预测检验结果显示出该方法能够更好地表征预报结果的信度。基于此，开展多模式集成预测试验，旨在更好的结合各个模式的优点，从整个预测空间定义模式动态最优权重，以改进单个模式的预报效果，研发了基于预报结果可信度的动态权重多模式集成预测技术以及异常旱涝预测方案，进一步提升了我国季节降水的预报技巧。目前，研究中构建的预测信度方法和多模式集成技术已在国家气候中心季节预测业务系统中得到了应用，并在近三年实际预测中较好地把握住我国主雨带分布特征，取得了良好的预测服务效果（2017年预测评分位列客观化预测第一），为提高我国防灾减灾能力提供了技术支撑。