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优秀成果展示——多模式集合气候预测方法和应用研究

发布者：来源：发布时间：2025/2/7 0:00:00 标签: 浏览次数:511

成果评价编号：	中气科成评[2024]005
评价结果：	优秀
成果名称：	多模式集合气候预测方法和应用研究
完成单位：	国家气候中心、中山大学、中国科学院大气物理研究所、兰州大学、吉林大学
成果形式：	基础研究类-新方法
研究领域：	基础研究
评价年份：	2024
完成人：	封国林、李庆祥、刘颖、郑志海、马洁华、胡淑娟、魏晓辉、章大全、支蓉、赵玉衡
成果简介：	国家重点研发计划项目“多模式集合气候预测方法和应用研究（2017YFC1502300）”2018-2022年执行期间，团队：（1）优化了多模式性能评估理论和方法体系，形成了对多模式预报能力及其不确定性来源的新认识。（2）揭示了中国降水变异新机制，创新性地提出了动力模式可预报分量分离原理和全球大气环流三型分解模型。研发了集合约束误差订正、集合异常气候事件概率预测、模式优势信息提取及解释应用、气候现象多模式预报订正等一系列新技术、新方法。（3）自主研发了气候基础数据集；建立了多模式集合预测综合应用系统，投入业务应用。在短期气候预测机理认识和多模式集合预测领域的取得重要进展，并实时支撑气候预测业务。（1）多模式预报性能评估及其不确定性来源解析。全面系统地评估了多模式对气温、降水、海温及ENSO等现象的预报性能，系统认识了东亚气温/降水及中高纬环流的预报偏差、成因及不确定性来源特征，优化了多模式性能评估理论和方法体系。针对重大气候事件，阐明了多模式对近年来重要寒潮、暴雨事件的预测能力及缺陷。（2）关键过程的多模式可预报性及预报订正。发展了ENSO、MJO等5个气候现象的关键过程识别技术，基于可预报性问题，揭示了两类ENSO预测技巧不足、MJO模拟的参数敏感性、平流层过程对冬季气候预测的关键作用。研发了ENSO集合预报订正新方法，显著改进了预测技巧，特别是两类ENSO的中心区分度。（3）多模式可预报分量及其预测应用。针对动力模式预测的离散度特征，提出了分离动力模式可预报分量的原理和方法。在分析模式缺陷所造成的可预报分量误差的分布和演变规律基础上，结合可预报分量和混沌分量的特性，构建了基于可预报分量的多模式集合预报新方案。（4）多模式最优集合预测方案。创新性地提出全球大气环流三型分解模型，并应用于实际重大气候事件分析。利用统计降尺度、多模式误差映射、机器学习等，成功研发了基于历史观测资料的集合约束误差订正技术和多模式集合异常气候事件概率预测方案。（5）中国降水变异新机制和预测新方法。发现了热带及热带外关键区海温对东北春夏季降水影响的物理机制，建立相应预测模型。结合模式预测和降水主模态，构建了模式优势信息提取及解释应用方案，有效提升动力模式夏季降水预测准确率。（6）基础数据集研发及预测系统建设。自主研发了新的全球表面温度数据集和东亚高分辨率表面温度数据集，弥补了国内高质量气候基础数据集的欠缺。集成季节-季节多模式集合预报新技术、新产品，建立中国多模式集合预测综合应用系统，投入准业务应用，实时支撑气候预测业务。（1）发展ENSO集合预报订正、多模式误差订正、最优集成预测等新技术，提升了我国科研人员在短期气候预测和多模式集合预测领域的科学水平，有助于减小中国地区重大气候事件预测的不确定性；自主研发的气候基准数据集得到了国际相关领域的广泛关注和引用，填补了国内在该领域的空白，缩短了与发达国家的差距。（2）研究成果在2019-2022年的汛期气候预测中取得了良好的应用效果，有效支撑了国家级和省级的次季节-季节气候预测业务，为提升我国气候预测水平、灾害防控、减少经济和人员损失提供了有力的科学支撑。（3）预测产品于国庆70 周年、2019 年上海进博会以及2022 年北京冬奥会等重大活动的气象保障服务中并发挥了重要作用，项目成员参与编写8份决策服务材料获得党和国家领导人批示。（4）接受央视新闻1+1采访、《中国气象报》专访各1人次，提高了社会公众对我国短期气候预测发展现状及前景的认识；项目获软件著作权4个、申请国家发明专利4项，完成技术报告7份，发表论文96篇，培养硕士、博士47人，为学科知识传播和储备青年力量发挥了积极作用。

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