融合海温和CMA-CPSv3模式的松辽流域月降水预测及检验

【摘要】 利用经验正交函数分解、多元线性回归、相关分析等方法，结合前期海温实况和CMA-CPSv3气候业务模式，构建了融合统计—动力的松辽流域汛期月降水客观预测模型。多年回报结果表明，模型对松辽流域汛期逐月降水的空间分布正负趋势和异常级有较好的回报效果，空间相似系数ACC平均值为0.56、0.52、0.45，时间相关系数TCC平均值为0.51、0.55、0.48，趋势异常综合评分Ps大于81分，距平符号一致率Pc大于67%，均高于CMA-CPSv3模式直接输出结果，且Ps、Pc、ACC多年变化相对较平稳；综合各指标，7月相对较优；独立预测试验表明,该模型预测的降水量量级与观测更接近，各月降水Ps评分均高于模式直接预测，其中2024年7月降水多寡的预测结果与观测较吻合，但降水偏多区域略大。总之该模型对降水多寡的空间分布趋势和异常级把握较好，显著改善了松辽流域汛期月降水的预测技巧，提高了国家级气候模式数据产品在松辽流域短期气候预测业务中的释用能力。更多还原