典型文献
CMA全球数值预报系统东亚地区中期大尺度预报误差溯源初步探究:个例分析
文献摘要：
全球业务数值模式存在偶发的中期预报时效误差极端大的问题,对其溯源可为模式和同化系统改进提供重要参考.分析2020年1—2月中国气象局高分辨率全球同化预报系统(CMA-GFS)和较低分辨率全球集合预报系统(CMA-GEPS)业务预报在中期时效(6 d)的预报误差,利用集合敏感性分析方法,对东亚地区具有极端中期预报误差的一个个例(2020年2月8日12 UTC起报)进行了预报误差溯源研究.由CMA-GFS预报误差的时空演变特征及基于CMA-GEPS系统的集合敏感性分析结果得到了一个关于预报误差关键源区的初步推断,即为位于东亚上游地区的大西洋及欧洲西部地区(20°～90°N、90°W～60°E).进而,将CMA-GEPS系统控制预报位于上述误差关键源区的初值替换为最优集合成员初值后,预报结果显示东亚地区500 hPa位势高度中期预报误差显著减小,不到原预报误差的50％,这进一步验证了识别出的关键误差源区的有效性.
文献关键词：
中期预报;误差溯源;集合预报;集合敏感性
中图分类号：
作者姓名：
彭飞;李晓莉;赵滨;陈静
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;国家气象中心,北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]彭飞;李晓莉;赵滨;陈静-.CMA全球数值预报系统东亚地区中期大尺度预报误差溯源初步探究:个例分析)[J].气象,2022(06):665-676
A类：
集合敏感性,集合敏感性分析
B类：
CMA,数值预报系统,东亚地区,大尺度,预报误差,误差溯源,个例分析,数值模式,偶发,中期预报,报时,系统改进,中国气象局,GFS,低分辨率,集合预报系统,GEPS,一个个,UTC,溯源研究,时空演变特征,关键源区,即为,上游地区,大西洋,欧洲西部,系统控制,初值,hPa,位势高度,误差源
AB值：
0.267837
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
