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 可预报性的研究一般可分为评价模式的实际预报技巧和估算潜在可预报性两个部分:实际预报技巧主要考察了模式预报产品的对大气、海洋变率的预报技巧;潜在可预报性的研究则主要回答模式可以改进的空间有多大,预报技巧的极限是多少这两个研究学者关心的问题。

如何度量预报中的误差是潜在可预报率研究中的一个重要问题,目前使用的方法主要通过考察预报误差的最优增长、使用集合预报的离散度和信噪比来度量可预报性。然而已有研究表明这些方法并不能很好地衡量预报率,因此唐佑民研究员在此基础上发展了基于信息论基础的可预报性理论并应用于大气海洋系统的可预报性研究工作中。该理论的中心要点是应用集合预报来计算模式预报和气候态预报所产生的熵,并用这两个熵之间的差来度量系统的可预报性。

通过引入信息论框架的不确定理论研究气候可预报性,唐佑民研究员团队首次发现传统的信噪比度量低估了季节气候预报的潜在可预报性。之后又有大量的研究将这一理论应用到IOD(图1)、PNA(图2)、MJ0(图3)以及中国降水等现象的可预报性的研究工作中,并验证了基于信息论基础的可预报性理论可以更加准确的刻画模式的潜在可预报性这一结论。


图1.模式估算的IOD指数的潜在可预报性,其中(a)为信噪比指标,(b)为信息论指标


2.不同时间尺度下,模式对PNA指数的潜在可预报性。其中圆点线为信息论指标,星号线为信噪比指标


3. 模式估算的MJO指数的潜在可预报性,其中虚线为信噪比指标,实线为信息论指标

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