基于MODES数据集的吉林省夏季降水多模式集合预测及评估

利用MODES多模式数据集(ECMWF、JMA、NCC、NCEP)和吉林省50个国家气象站1993—2022年逐月降水资料,对1993—2020年吉林省夏季降水预测效果进行了评估,采用等权重和加权的集合平均方法开展了2021年、2022年吉林省夏季降水多模式集合预测试验。结果表明:4个模式对1993—2020年降水预测与实况相关的时间演变、空间分布差异较大。其中NCC和JMA技巧较高;Ps、Pc年际波动较大,28 a平均NCC的Ps、Pc最高。两年集合预测试验显示多模式集合方法对吉林省夏季降水有一定预测技巧,其效果优于大多数单个模式。2021年等权重集合平均的ACC高于单个成员,NCEP的Pc、Ps较高;2022年等权重集合平均的Ps、Pc高于JMA、NCEP,加权集合平均的Ps、Pc、ACC高于JMA,NCC的Ps、Pc较高,NCEP的ACC较高。目前结果显示等权重集合平均预测效果优于加权集合平均。由于加权集合平均依赖历史和当年预测效果,而等权重集合平均仅依赖当年预测效果,因此业务中使用集合预测方法时,须综合考虑成员单独的历史预测技巧、权重分配等。