三个次季节至季节预报模式对2008年初我国南方低温过程的预报能力评估外文翻译资料

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目 录

1 摘要......................1

2 引言......................2

3 概述S2S工程......................2

3.1 相关文献..............................2

表1...................................4

表2...................................6

4 S2S数据库的描述

表3...................................7

表4...................................7

表5...................................8

表6...................................8

5使用S2S数据库的例子

图1...................................10

图2...................................11

图3...................................12

图4...................................13

6 其他功能

7 结论

参考文献....................14

致谢........................15

季节性(S2S)预报项目数据库

1. VITART, C. ARDILOUZE, A. BONET, A. BROOKSHAW, M. CHEN, C. CODOREAN, M. DEacute;QUEacute;,L. FERRANTI, E. FUCILE, M. FUENTES, H. HENDON, J. HODGSON, H.-S. KANG, A. KUMAR, H. LIN, G. LIU, X. LIU, P. MALGUZZI, I. MALLAS, M. MANOUSSAKIS, D. MASTRANGELO, C. MACLACHLAN, P. MCLEAN,A. MINAMI, R. MLADEK, T. NAKAZAWA, S. NAJM, Y. NIE, M. RIXEN, A. W. ROBERTSON,P. RUTI, C. SUN, Y. TAKAYA, M. TOLSTYKH, F. VENUTI, D. WALISER, S. WOOLNOUGH, T. WU, D.-J. WON, H. XIAO, R. ZARIPOV, AND L. ZHANG

(美国气象学会)

摘要：S2S是一个包含11个业务中心的季节到季节性预测的数据库，可供研究人员使用，并将有助于提高我们对季节到季节时间范围的可预测性的理解。

关键词：S2S，最佳模式，数据库

业务预测和应用的气象服务需求量迅速提高急需填补中期天气(时间尺度不超过15天)与长期或季节性(时间尺度3-6个月)天气预报之间的空白。精准的季节预测手段(超过两周时效的季节内预测)为预报员提供了一个重要的有效依据，比如，极端事件风险的预报或优化预报数据处理的方法。尽管在如何使季节性预测更加可靠、熟练和契合预报实际需求方面仍然存在许多挑战，但是如果科学预测产品能够成功地把季节性预测与现实极端事件相联系，那么在天气，气候科学和模式发展方面的应用将会得到很大的进步。

天气灾害，包括持续干旱和持续极端寒冷或高温等长期事件的缓慢爆发，触发和形成，在灾害损失占很大的比例，甚至伴随在其他重大地球物理事件期间(例如海地和智利的地震；慕尼黑重归，2015年)。虽然有许多人通过在预报决策中应用天气和气候预报而避免了灾害，但仍然有充分的证据表明，这些信息在广泛的经济领域中没有得到充分的利用（比如Morss et等人，2008年；Rayner等人，2005年；Orsquo;Connor等人，2005年；Pielke和Carbone 2002年；Hansen，2002年)。部分原因可能是由于我们的预测能力在分季时间尺度上存在“差距”，次季节时间尺度存在过程的复杂性和预报结果所涉及的众多方面。其中，发展中国家在获得预测和数据信息方面的重大差距影响最大，而季节性(S2S)预测项目及其相关数据库的目标是帮助填补这些技术空白。

S2S项目：为了弥合在次季节性预报中成熟的天气预报和气候预报之间的差距，其目前正处于相对早期的发展阶段。预报连续天气通常被认为是大气初始条件的问题，目前运作的大部分中期预测系统(15天内的预测)可能会受到海洋(例如，Bender和Ginis,2000年)和陆地条件(例如Koster等人，2010年)的影响但还没有很好地运用海洋耦合模式。而季节至季节范围内的预测很大程度上取决于地球系统缓慢演变的组成部分，比如海面温度。在两个时间尺度之间季节性的变化(此处定义为2周至2个月之间的时间范围)。尽管从这些预测中可以得到相当大的社会经济价值，但到目前为止，对这一时间范围的预测得到的关注比中期和多季预测少得多。另外，这一时间尺度对于减灾工作有至关重要的积极作用。但因为预测期过长以至于大部分关于大气初始条件的数据都丢失了，而且海洋的变化太快无法产生强烈的影响，所以它被认为是一个研究较为困难的时间范围。然而，最近的研究表明了这一时间范围的重要潜在的可预报来源，例如热带季节内振荡(MJO)，厄尔尼诺-南方涛动的状态( ENSO)、土壤水分、积雪和海冰、平流层-对流层相互作用、海洋条件和热带-温带遥相关(见2015年Vitart等人发布的评论)。

S2S预测研究项目的基本目标是提高预测技能和对季节到季节的时间尺度的理解，并为预测业务部门所用(Vitart等人2015年)。目前已经建立包含次季节(最多60天)预报和再预报(有时称为后报)的广泛数据库，用于完成研究操作途径的目标。这个研究建立在观测系统研究和三维可预见性实验(THORPEX)的全球大集合(TIGGE)中期形成范围预测数据库(最多15天)（Bougeault等人，2010年)以及气候系统历史预报工程(网络链接地址为： http://wcrp-climate.org/index.php/wgsip-chfp/chfp-overview)。这项研究围绕六个主题(MJO、季风、非洲、极端、遥相关和验证)展开，每个项目都从交叉研究和建模问题、应用和现实需求入手。每个子项目的最新科学计划可在网上查阅。 (www.s2sprediction.net/static/documents#reports)主要研究问题包括：

*对于季节性预测的多模式预测好处是什么，如何构建和实施？

*极端事件的可预见性是什么，我们如何才能找到季节性预测的突破口？

*对包括海洋、陆地和冰层在内的预测系统的最佳的初始化方法是什么？生成季节性综合预报的最佳方法是什么？

*大气和海洋模式的水平和垂直分辨率对季节性预测有何影响？

*影响季节性预报的系统性误差的根源是什么？

*最先进的模式如何表示热带—温带遥相关？

*在验证S2S预测时，哪些预测质量因素重要，应该如何评估它们？

*目前有关预报农业、水资源管理,公共影响如暴雨事件，干旱期，季风的开始和停止日期等长期天气特性的事件与S2S预报能力有哪些关系？

*我们应如何理解次季节变化的可预测性和动态过程的基本原理？

表1.对S2S数据库的11项贡献的主要特点是：预测时间范围为提前期(天数)，分辨率为经纬度分辨率(°)，字母L后的数字代表垂直水平的数量。ENS大小是实时预报集合中的成员数，而FREQ是预测运行的频率。再预测(RFC；hindcast)使用实际的预测模型运行但在过去几年中一直用相同的预测时段(或附近)运行，用于校准实际预测。RFC 期间是再预测运行的年数。在一些数据中心，再预测年际数是固定的，但年份列表每年都不一样（例如，ECMWF的再预测年限涵盖过去20年）。RFC FREQ是再预测运行的频率，RFC的大小表示再预测的集合成员的数量。海洋耦合是指把大气成分耦合到海洋动力学模型中，海冰耦合是指包含一个活跃的海冰动力模型。

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