QX/T 638-2022 气候预测检验 热带大气季节内振荡.pdf

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QX/T 638-2022 气候预测检验 热带大气季节内振荡.pdf

ICS07.060 CCS A 47

QX/T638—2022

DB65/T 3537.3-2013标准下载范围 规范性引用文件 术语和定义 热带大气季节内振荡指数计算 4. 1 监测指数 4.2预测指数 热带大气季节内振荡的预测检验 5.1历史检验 5.2实时检验 附录A(资料性) 历史检验最小样本量参考值 A.1计算资料和方法 A. 2 样本量参考值 参考文献

本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由全国气候与气候变化标准化技术委员会(SAC/TC540)提出并归口。 本文件起草单位:国家气候中心、中国气象科学研究院。 本文件主要起草人:吴捷、任宏利、贾小龙、张培群、赵崇博、刘景鹏

气候预测检验热带大气季节内

本文件描述了热带大气季节内振荡指数计算及预测检验方法。 本文件适用于天气气候监测预测业务与科研。

4热带大气季节内振荡指数计算

4热带大气季节内振荡指数计算

将观测的热带地区逐日850hPa纬向风、200hPa纬向风和向外长波辐射的距平场经标准化后投

到它们多变量经验正交分解(EOF)的前两个模态上,即可得到监测的两个实时多变量MJO指数(IRMMI

将预测的热带地区逐日850hPa纬向风、200hPa纬向风和向外长波辐射的距平场采用观测的标准 差进行标准化,之后投影到观测得到的多变量经验正交分解(EOF)的前两个模态上,得到预测的IRMM 和IRMM2指数。

5热带大气季节内振荡的预测检验

以预测的逐日IRMM和IRMM2指数作为检验变量,对多次历史回报结果或者长时间预测结果的总 则技巧进行检验

5. 1.2 检验指标

IcoRh.!= [Y1i . × G1; + Y2i. G2:J/ ( Z[Y12. +Y2. ] × [G1? + G2?] .·· (1) 式中: IcoRb.t 提前I天MJO指数预测的历史检验相关系数指标; 1 预测的超前天数; 1 第i个预测样本; 1 历史检验的总样本数,检验样本的有效自由度应大于50,所需最小样本量参考值见附 录A; Y1. G1,提前I天的预测值; G1 IRMMI指数的第i个样本的监测值; Y2i. G2;提前I天的预测值; G2 IRMM2指数的第i个样本的监测值

[Y1. ×G1,+Y2..G2:J(/[Y+Y2.]×[G1 +G2?]

当IcoRb.!大于或等于0.5时,表示总体预测技巧较好;取IcoRh.!首次下降到0.5之前持续的天数 历史检验的技巧时效

5. 2. 1 检验对象

以预测的逐日IRMM:和IRMM2指数作为检验变量,对某次实时预测的未来1天至30天的结果进 俭

5. 2. 2 检验指标

DBJ61/T 159-2019标准下载OX/T 6382022

IeoR:=[Y1×G1+Y2×G2J/(/[Y1+Y2×/[G1+G2]) (2) 式中: IcoRr 某次MJO指数预测的实时检验相关系数指标; k 预测天数; m 实时检验所针对的预测天数,宜取30天; Y1k G1的预测值; G1 IRMMi指数第k天的监测值; Y2k G2的预测值; G2 IRMM2指数第k天的监测值

cOR?=[Y1×G+Y2×G2]/(/[Y1+Y2]×[G1+G2]])

5. 2. 3评分指标

附录A (资料性) 历史检验最小样本量参考值

应用Chen(1982)的方法,基于监测的IRMM和IRMM2指数计算有效自由度新建铁路武汉至宜昌线工程某高真空击密施工组织设计,从而确定不同起报频次 历史检验中有效自由度达到50时所需的最小样本量。其中: 计算IRMMi和IRMM2指数所需的850hPa纬向风和200hPa纬向风采用美国国家环境预报中心 (NCEP)第二套再分析资料,分辨率为2.5°X2.5°; 向外长波辐射采用美国国家海洋大气局(NOAA)的卫星资料,分辨率为2.5°×2.5°; 时间范围为1981年至2019年,共39年

表A.1历史检验最小样本量参考值

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