基于旋转经验正交分解的流域降水气候预测误差订正方法

流域尺度的降水短期气候预测水平对流域的防灾减灾具有重要价值.为了进一步提高中国科学院大气物理研究所新一代大气环流模式IAP AGCM4.1在淮河和长江流域夏季降水预测效果,利用旋转经验正交分解(Rotated Empirical Orthogonal Function,REOF)方法对两个流域夏季降水区域特征进行分析的基础上,建立了一个适用于流域的分区经验正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)订正方案,并利用IAP AGCM 4.1气候预测系统在两个流域的夏季降水共30年(1981～2010年)的集合回报试验结果进行了订正试验.结果表明分区订正方法明显改进了模式对淮河流域的夏季降水预测水平,淮河流域的流域平均相关系数从0.03提高到了 0.22.对长江流域的季度降水预报也有显著的改进效果,平均相关系数从-0.05提高到0.24.分区订正结果明显优于流域整体订正方案,证明了基于REOF分析确定降水具有强局地性特征的订正区域,能够很好地提高EOF订正方法的效果稳定性,这对其他流域降水预测的订正研究具有很好的借鉴意义.