第一届未来大气科学论坛

本研究基于次季节-季节（S2S）预测数据库，集成中国气象局（CMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）等在内6个核心预测模式，创新性地构建了一种动态成员优选的多模式集合（MME）框架。通过计算确定性指标（异常相关系数ACC、均方根误差RMSE）与概率性指标（Brier技巧评分BSS、ROC曲线），系统评估了亚洲夏季风区降水的次季节预报技巧，揭示了东亚、南亚及海洋大陆地区的预报技巧存在显著区域依赖性：多模式集合（MME）对正/负异常事件的预测能力优于正常事件，且30成员集合在2周预报时效内展现出最优性能（ACC提升幅度达15%），其中集合规模扩大被证实为技能提升的主要驱动因素。进一步的定量分析揭示了多模式集合在次季节降水预测中的“异常事件导向性”特征，即对极端事件具备实用预报能力但对常态事件预测不足。本研究发现不仅为次季节降水预测的区域化优化提供了科学依据，同时也为满足亚洲地区夏季极端降水事件的精细化预报需求提供了重要的理论支持和实践参考。
 

次季节预报；多模式集合；亚洲夏季风；可预报性；,极端降水