热带气象学报

作者：郭炜豪, 温文, 王晓春, 郑志海

单位：1.南京信息工程大学海洋科学学院，江苏南京2100442.国家气候中心/中国气象局气候研究开放实验室，北京100081

关键词：贝叶斯模式平均, 模式预报, 客观权重集合预报, 集合平均预报, NINO3.4指数

基金：国家自然科学重点基金41630423；国家自然科学基金委青藏高原地-气耦合系统变化91637209；

基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging)，发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果，用线性回归订正单个预报的偏差，依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验，并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明，ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果，而OBJ预报效果优于ENS预报效果，其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期，利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验，这些试验也表明，OBJ能进一步提高预报精度。

来源：2019年第2期

《热带气象学报》期刊编辑部

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