基于贝叶斯模式平均与标准化异常度的东江汛期降水预报

摘要

考察贝叶斯模式平均(BMA)对第二代气候预报系统(CFSv2)在东江流域汛期月降雨量预报的订正效果,同时引入标准化异常度(SA)指标识别异常的降雨值,分别进行SA的确定性预报以及集合预报,通过建立SA和BMA结果之间的联系构建一个较为完整且精度较好的降雨预报模型,提高东江流域中长期降雨预报的精度。主要结论如下:1BMA50%以下的分位数不具有预报作用,75%分位数具有最优的预报效果。但BMA还存在不足之处,常表现为对极端降雨的低估;2利用CFSv2集合平均值进行SA计算时,SA严重偏小,可能说明CFSv2存在系统性误差。对CFSv2原始预报分别进行伽玛函数订正以及多项式订正后,降水预报成功指数(Ts)和异常值报对的次数有明显地提高,但预报偏差(Bs)也相应地增大;3 SA与BMA之间大致可建立如下的关系,即当SA判断会出现异常值时可选择95%分位数的预报值,相反则选择75%分位数预报值。