典型文献
高分辨率模式对中国地表短波辐射季节预测
文献摘要：
基于中国气象科学研究院T255全球高分辨率气候系统模式(CAMS-CSM)2011-2020年多样本集合回报试验,评估模式在中国及3个典型区域地表短波辐射(downward short-wave radiation flux,DSWRF)的季节预测能力.结果表明:CAMS-CSM模式能较好预测DSWRF的季节变化特征,但春季、夏季预测强度偏弱,秋季、冬季偏强.不同季节、不同地区DSWRF异常场的预报技巧差异明显.由DSWRF异常的空间相关系数和时间相关系数可以看到,内蒙古和西北地区秋季、冬季预报技巧较高,京津冀部分地区夏季、秋季节预报技巧较低.从趋势异常综合评分指数看,中国区域超前1个月预报各季节评分均超过70分,对西北地区夏季、秋季的评分指数最高,超过80分.整体而言,高分辨率气候模式对中国区域DSWRF超前0～1个月预报有一定预测能力,尤其是太阳能资源丰富的西北地区,可为未来DSWRF短期预测及太阳能清洁能源选址等提供参考.除模式系统性偏差外,春季、夏季DSWRF预报偏差主要来源于总云量预报的模拟偏差,改进模式云微物理过程是提高DSWRF季节预测能力的重要途径.
文献关键词：
地表短波辐射;高分辨率;气候模式;CAMS-CSM;季节预测
中图分类号：
作者姓名：
刘波;马利斌;容新尧;苏京志;鄢钰函;华莉娟;唐彦丽
作者机构：
中国气象局地球系统数值预报中心,北京100081;中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京100081
文献出处：
引用格式：
[1]刘波;马利斌;容新尧;苏京志;鄢钰函;华莉娟;唐彦丽-.高分辨率模式对中国地表短波辐射季节预测)[J].应用气象学报,2022(03):341-352
A类：
T255,DSWRF
B类：
高分辨率模式,地表短波辐射,季节预测,科学研究院,气候系统模式,CAMS,CSM,样本集合,评估模式,典型区域,downward,short,wave,radiation,flux,预测能力,季节变化,不同季节,预报技巧,空间相关,时间相关系数,西北地区,京津冀,趋势异常,综合评分,分指数,中国区域,各季,整体而言,气候模式,太阳能资源,短期预测,清洁能源,系统性偏差,预报偏差,总云量,云微物理过程
AB值：
0.27948
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