基于多模式降水量预报的浙江省统计降尺度研究*

黎玥君 余贞寿

(浙江省气象科学研究所，浙江 杭州 310008)

基于多模式降水量预报的浙江省统计降尺度研究*

黎玥君 余贞寿

(浙江省气象科学研究所，浙江 杭州 310008)

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国全球集合预报系统(GFS)、日本气象厅(JMA)3个中心3～96 h预报时效的降水量预报资料，以及浙江省1957个高密度的自动站观测资料，对数值模式预报结果进行统计降尺度处理。首先利用线性回归方法对插值后的预报结果进行降尺度订正，然后把3个数值预报的降尺度结果进行消除偏差集合平均，最后得到多模式集成的降水量预报场。结果表明，统计降尺度订正后的预报结果比直接插值更加准确，多模式集成的预报效果优于单模式结果，其改进效果随预报时效的延长减小。

降水量预报；统计降尺度；多模式集成

0 引 言

与传统的天气分析和预报相比，数值预报具有能够反映大气物理规律的特性，因此它成为天气预报以及气候变化影响评估的重要技术基础，近年来数值天气预报技术不断发展，已由单个模式的确定性预报向多成员、多模式的集合预报转变[1]。这一发展趋势为其在降水量预测以及气象水文风险预报方面开拓了广泛的应用前景。目前大部分模式的空间分辨率还比较低，有两种方法可以弥补这方面的不足，一是发展更高分辨率的气候模式，另一种是统计降尺度法把低分辨率的全球数值预报结果转化为高分辨率的预报变量，建立低分辨率的模式结果与高分辨率的预报变量间的函数关系[2]。……