ECMWF和CAMS次季节预测系统性能与MJO预测技巧差异研究

作     者：彭一豪 

作者单位：中国气象科学研究院 

学位级别：硕士

导师姓名：苏京志

授予年度：2023年

学科分类：07[理学] 0706[理学-大气科学] 

主      题：次季节预测 回报 预测技巧 ECMWF CAMS-CSM 

摘      要：灾害性天气过程往往与具有次季节尺度的持续性高强度大气环流系统相伴随。受模式对地球系统多圈层过程刻画的不完备以及预测初值的误差影响,目前次季节尺度的预测技巧十分受限。在次季节至季节(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测中,历史回报一般采用两种方式:一种是固定不变的历史回报;一种是逐年更新滚动回算的历史回报。欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)采用第二种方式,其S2S预测模式几乎每年都会升级更新,在S2S预测系统中使用滚动回报方式实时发布回报结果。为了考察2016年至2022年ECMWF预测系统逐年升级带来的预测技巧提升潜力,本文对照ERA5再分析资料,利用ECMWF预测系统2016至2022年间的回报数据进行评估。另外还评估了中国气象科学研究院(Chinese Academy of Meteorological Sciences,CAMS)研发的S2S预测系统的预测技巧,并考察了热带大气季节内振荡(Madden Julian Oscillation,MJO)预测技巧在各样本之间的差异特征。主要结论如下:(1)ECMWF次季节预测系统的滚动回报在天气尺度端显示出逐年递增的预测技巧,在次季节时间尺度上预测技巧的提升仅限于热带部分区域。时间异常相关系数计算结果表明,在预报前两周,即天气尺度时间范围内,各年回报数据对2米气温及降水的预测技巧逐渐提升,这体现了模式性能升级对提升天气尺度预测技巧有所帮助。从第三周开始,即次季节时间尺度上,预测技巧的提升仅限于热带部分区域,预测技巧不随模式升级而逐年单调提升。逐年更新的回报数据在MJO预测技巧上存在一些差异,但预测技巧并不随着模式升级而逐年单调提升。(2)CAMS-CSM对MJO的次季节预测技巧整体上与国际主要业务预测系统的水平相当。相较于ECMWF预测系统,CAMS次季节预测系统在次季节信号预测技巧方面还有一定的进步空间,但其主要优势体现在确定性预报性能的稳定性及对次季节信号的振幅预测技巧上。ECMWF预测系统和CAMS预测系统的预测技巧对起报季节比较敏感。(3)ECMWF次季节预测系统和CAMS-CSM对MJO次季节预测技巧高低与MJO传播类型无明显对应关系。利用ECMWF和CAMS的2001-2020年历史回报结果,根据不同集合成员对MJO事件的预测能力,可将MJO事件大致分为三类:一是所有成员的预测技巧整体偏高;二是所有成员的预测技巧整体偏低;三是预测技巧在样本间差异显著。其中第一类MJO事件,以慢传为主;第二类事件以快传为主;第三类事件多表现为驻波型。这一方面与MJO的本身物理性质有关,MJO事件特定的物理性质特征影响模式样本的预测技巧;另一方面与模式初始场有关。就传播类型而言,三类MJO事件的传播特征各有异同,预测技巧与MJO传播类型并不是简单的一一对应关系。尽管目前对于数值模式预测而言S2S预测仍然是一个巨大的挑战,但我们已取得很多进展,这无疑增强了我们在未来深入合作以提高S2S预测技术的信心。