基于一个中等复杂程度模式(ICM)集合预报系统(EPS)产生的海表温度距平(SSTA)预报产品,从误差增长的角度探讨了2015/16超强El Nio事件的"春季可预报性障碍"(SPB)问题.通过分析集合预报成员预报误差的增长倾向,发现了2015/16 ...基于一个中等复杂程度模式(ICM)集合预报系统(EPS)产生的海表温度距平(SSTA)预报产品,从误差增长的角度探讨了2015/16超强El Nio事件的"春季可预报性障碍"(SPB)问题.通过分析集合预报成员预报误差的增长倾向,发现了2015/16 El Nio事件的预报误差增长呈现显著的季节依赖性,且在春/夏季具有最大增长率,表明ICM-EPS对2015/16 El Nio事件的预报发生了明显的SPB现象.进一步分析表明,上述SPB现象不是由ICM初始场的不确定性引起,而是由其模式误差导致,而ICM-EPS集合预报成员的平均滤掉了部分模式误差的影响,减弱了SPB现象,从而使得2015/16 El Nio事件的预报产生较小的预报误差.通过探讨由海温方程的倾向误差表征的模式误差,该研究揭示了导致SPB现象发生的倾向误差的主要空间特征,并阐明了ICM-EPS低估2015/16El Nio事件强度的原因.此外,本文也揭示了导致显著SPB现象,尤其是导致最大预报误差的SSTA倾向误差的结构特征.该倾向误差的SSTA分量具有赤道中东太平洋负异常,西太平洋正异常的纬向偶极子结构,与Duan等提出的最敏感非线性强迫奇异向量(NFSV)-倾向误差高度相似,从而表明NFSV-型倾向误差也存在于实际的El Nio预报中.该研究也探讨了其他超强El Nio事件,如1982/83和1997/98事件,得到了类似的结果.因此,如果利用NFSV-型倾向误差校正ICM模式误差,ICM-EPS可大大提高超强El Nio事件的预报技巧.展开更多
文摘基于一个中等复杂程度模式(ICM)集合预报系统(EPS)产生的海表温度距平(SSTA)预报产品,从误差增长的角度探讨了2015/16超强El Nio事件的"春季可预报性障碍"(SPB)问题.通过分析集合预报成员预报误差的增长倾向,发现了2015/16 El Nio事件的预报误差增长呈现显著的季节依赖性,且在春/夏季具有最大增长率,表明ICM-EPS对2015/16 El Nio事件的预报发生了明显的SPB现象.进一步分析表明,上述SPB现象不是由ICM初始场的不确定性引起,而是由其模式误差导致,而ICM-EPS集合预报成员的平均滤掉了部分模式误差的影响,减弱了SPB现象,从而使得2015/16 El Nio事件的预报产生较小的预报误差.通过探讨由海温方程的倾向误差表征的模式误差,该研究揭示了导致SPB现象发生的倾向误差的主要空间特征,并阐明了ICM-EPS低估2015/16El Nio事件强度的原因.此外,本文也揭示了导致显著SPB现象,尤其是导致最大预报误差的SSTA倾向误差的结构特征.该倾向误差的SSTA分量具有赤道中东太平洋负异常,西太平洋正异常的纬向偶极子结构,与Duan等提出的最敏感非线性强迫奇异向量(NFSV)-倾向误差高度相似,从而表明NFSV-型倾向误差也存在于实际的El Nio预报中.该研究也探讨了其他超强El Nio事件,如1982/83和1997/98事件,得到了类似的结果.因此,如果利用NFSV-型倾向误差校正ICM模式误差,ICM-EPS可大大提高超强El Nio事件的预报技巧.
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