导读:本文包含了回报试验论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:区域气候模式,RegCM4.4夏季降水,集合预测
回报试验论文文献综述
元慧慧,高耀庭,费增坪,范海燕[1]（2018）在《RegCM4.4对中国夏季降水集合预测回报试验》一文中研究指出本文利用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套海-陆-气耦合模式,采用5种积云对流参数化方案集合,对中国区域夏季降水进行了33年的气候回报试验,以分析RegCM4.4对中国地区夏季降水的集合预测能力。模拟积分时段为1982-2014年,每年积分6个月(每年3至8月),侧边界选择指数松弛方案,缓冲区11层,大气模式积分时间步长为100秒,陆面模式积分时间步长为600秒。积云对流参数化方案选取以下五种:Grell、MIT-Emanuel、Tiedtke和Kain-Fritsch(其中,Grell方案提供两种闭合方式:Arakawa-Schubert和Fritsch-Chappell,每种闭合方式分别作为一种方案,以下简称Grell-AS、Grell-FC)。其它物理过程选择了较成熟、运行稳定的方案,行星边界层方案为Holtslag PBL,海表通量参数化方案为Zeng,大尺度降水方案为SUBEX。用于检验模式回报的观测资料,采用国家气候中心提供的全国160站实况现测资料。分析中首先检验不同积云参数化方案及集合对中国夏季降水的回报,然后采用回报和观测的距平相关系数(ACC)检验不同积云参数化方案及集合对我国夏季降水异常的回报能力,最后根据趋势异常综合评分(PS)来考核5种不同积云参数化方案及集合对我国夏季降水的预测能力。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S7 东亚气候、极端气候事件变异机理及气候预测》期刊2018-10-24）
徐敏,罗连升,程智,段春锋[2]（2018）在《MRI-CGCM模式气候预测回报试验在东亚夏季的检验和降尺度订正》一文中研究指出应用1979—2010年MRI-CGCM模式回报、NCEP/NCAR再分析和中国东部降水观测资料检验了模式对东亚夏季风的模拟能力,并利用模式500 h Pa高度场回报资料建立了中国东部夏季降水的奇异值分解(SVD)降尺度模型。1 MRI-CGCM模式的模拟能力检验(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S2 副热带气象及其生态环境影响》期刊2018-10-24）
徐敏,罗连升,程智,段春锋[3]（2018）在《MRI-CGCM模式气候预测回报试验在东亚夏季的检验和降尺度订正》一文中研究指出应用1979—2010年MRI-CGCM模式回报、NCEP/NCAR再分析数据和中国东部降水观测资料检验了模式对东亚夏季风的模拟能力,并利用模式500 hPa高度场回报资料建立了中国东部夏季降水的奇异值分解(SVD)降尺度模型。模式较好地模拟了亚洲季风区夏季降水的气候态,但模拟的季风环流偏弱、偏南,导致降水偏弱。模拟降水的方差明显偏小,且模拟降水的外部、内部方差比值低,模拟降水受模式初值影响较大。模式对长江雨型的模拟能力最高,华南雨型次之,华北雨型最低。模式对东亚夏季风第1模态的模拟能力明显高于第2模态。对于东亚夏季风第1模态,模式模拟出了西太平洋异常反气旋,但强度偏弱,且未模拟出中高纬度的日本海气旋、鄂霍次克海反气旋,导致长江中下游至日本南部降水偏弱。各时次模拟环流均能反映但低估了ENSO衰减、印度洋偏暖对西太平洋反气旋的增强作用。对于东亚夏季风第2模态,模式对西太平洋的"气旋-反气旋"结构有一定的模拟能力,但未模拟出贝加尔湖异常反气旋和东亚沿海异常气旋,导致中国东部"北少南多"雨型在模拟中完全遗漏。仅超前时间小于4个月的模拟降水能够反映ENSO发展对降水分布的作用。通过交叉检验选取左场时间系数可以提高降尺度模型的预测技巧,SVD降尺度模型在华南、江南、淮河、华北4个区域平均距平相关系数分别为0.20、0.23、0.18、0.02,明显高于模式直接输出。(本文来源于《气象学报》期刊2018年01期）
杨成荫,赵苏璇,程立国,周博[4]（2016）在《短期区域气候预测系统及回报试验》一文中研究指出为了提高短期区域气候预测准确率,针对我国大陆区域及周边海域,通过国家气候中心全球海气耦合模式嵌套一个区域大气-海洋耦合模式,建立了一套短期区域气候预测系统。利用该预测系统对2006-2011年逐年7月的气候特征进行了回报试验,对比分析了区域模式相对于全球模式预测高空形势场的差异,评估了预测系统对地面温度和降水的预测能力。试验表明:同化后,初估场质量显着提高;区域模式在预测高空形势场方面优于全球模式;相对于单独的大气模式,海气耦合模式在预测中低空的温度和湿度方面有一定的改善;系统对地面气温和降水均具有一定的预报能力,其中降水预测稍好。(本文来源于《解放军理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
董广涛,陈葆德,陈伯民[5]（2012）在《区域气候模式RegCM3对华东地区汛期极端事件的20年回报试验》一文中研究指出使用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行20年(1991-2010年)汛期回报试验。从模式20年回报的平均状况来看,模式基本能反映出中国东部汛期的平均状况,模式回报的汛期气温分布与实况较为相似,回报的汛期降水量分布形态与实况有一定差异。使用距平相关系数对模式回报的气温、降水及极端事件进行评估。结果表明:该模式对华东地区汛期气温、降水及极端事件有一定的跨季度预报能力,模式对气温的回报能力高于降水;模式对高温日数的回报效果优于强降水日数。(本文来源于《第十四届中国科协年会第14分会场：极端天气事件与公共气象服务发展论坛论文集》期刊2012-09-08）
鞠丽霞,郎咸梅[6]（2012）在《RegCM3_IAP9L-AGCM对中国跨季度短期气候预测的回报试验研究》一文中研究指出将区域气候模式RegCM3与中国科学院大气物理研究所全球大气环流模式IAP9L-AGCM进行单向嵌套,建立嵌套区域气候模式RegCM3_IAP9L-AGCM,并利用该嵌套模式对1982—2001年中国夏季短期气候进行了跨季度集合回报试验。结果表明,RegCM3_IAP9L-AGCM对高空气候变量(500hPa位势高度场、200和850hPa纬向风场)的回报结果与实况距平相关系数(ACC)基本为正,其回报效果好于单独使用IAP9L-AGCM的结果。除850hPa纬向风场外,其他两个变量场回报与实况正相关的区域基本呈纬向带状分布且通过90%信度检验。在中国大部分地区(除长江下游、东北北部和西北北部外),嵌套区域气候模式回报的降水距平百分率与实况基本为正相关。RegCM3_IAP9L-AGCM和IAP9L-AGCM对中国不同区域的夏季降水回报效果不同,前者对华南降水的回报效果明显好于后者。(本文来源于《气象学报》期刊2012年02期）
颉卫华,吴统文[7]（2011）在《全球大气环流模式BCC_AGCM2.0.1对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究》一文中研究指出利用中国气象局北京气候中心全球大气环流模式(BCC_AGCM2.0.1)对1998年6月24日～7月3日发生在我国江淮流域的强降水天气过程进行了回报试验。模式起报时间为1998年6月24日00时,使用前10天NCEP-II再分析逐时温度、涡度和散度场进行预报前初始协调(spin-up)积分,产生模式初值,预报时段为1998年6月24日～7月10日,回报试验结果表明:模式对全球500hPa位势高度的天气尺度演变过程具有4～7天的可预报性;BCC_AGCM2.0.1模式对中国区域的降水以及大气环流场具有3～4天的可预报性,6月24日起报后3天内的预报降水区域位置与实况一致,但中心强度有所差异。对起报后未来2天的5mm和10mm以上的降水预报能力相对较强,ETS评分值达到了0.25以上,HK评分超过了0.4,降水区域范围预报较为准确,BIA评分趋于1.0。模式对20mm以上的降水也具有一定的可预报性,但模式对大于30mm以上强降水的预报能力较差。(本文来源于《第28届中国气象学会年会——S17第叁届研究生年会》期刊2011-11-01）
董广涛,陈葆德,陈伯民[8]（2010）在《RegCM3对华东区域2010年汛期预报及回报试验》一文中研究指出近年业务实践表明,提高区域短期气候预测水平主要依靠客观方法,其中统计降尺度方法的作用尤为明显。而若在此基础上辅以物理解释较为明确的动力降尺度预测(区域气候模式),则无论从丰富气候预测产品的种类,还是从气候预测业务发展角度讲,都是必要的。上海气候中心在国家气候中心预测研究室的协助下,于2007年冬季开始在曙光机群(曙光TC4000L集群系统)上开展区域气候模式(RegCM_NCC)业务,至今已完成2年共8个季度的模式业务化运行(陈伯民等,2008),并取得一定效果。但由于RegCM_NCC源代码为串行程序,这在一定程度上弱化了其在短期气候预测中作用的发挥。例如,在曙光TC4000L条件下通常无法及时给气候会商提供更高分辨率或多边值、多物理过程参数的集合预报结果。为了弥补RegCM_NCC的这一不足,我们将RegCM3(3.1版)移植到曙光TC4000L,并经过初步调试实现了和国家气候中心T63全球海气耦合模式的嵌套,然后用T63模式作驱动场、2010年2月1日为初始日做了2010年5～10月及汛期的业务预报,最后为检验模式预报性能,做了近10年(1998-2007年)夏季(6-8月)回报试验。(本文来源于《第27届中国气象学会年会副热带季风与气候变化分会场论文集》期刊2010-10-21）
颉卫华,吴统文[9]（2010）在《全球大气环流模式BCC_AGCM2.0.1对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究》一文中研究指出利用中国气象局北京气候中心全球大气环流模式(BCC_AGCM2.0.1)对1998年6月24日～7月3日发生在我国江淮流域的强降水天气过程进行了回报试验。模式起报时间为1998年6月24日00时,使用前10天NCEP-II再分析逐时温度、涡度和散度场进行预报前初始协调(spin-up)积分,产生模式初值,预报时段为1998年6月24日～7月10日,回报试验结果表明:模式对全球500hPa位势高度的天气尺度演变过程具有4～7天的可预报性;BCC_AGCM2.0.1模式对中国区域的降水以及大气环流场具有3～4天的可预报性,6月24日起报后3天内的预报降水区域位置与实况一致,但中心强度有所差异。对起报后未来2天的5mm和10mm以上的降水预报能力相对较强,ETS评分值达到了0.25以上,HK评分超过了0.4,降水区域范围预报较为准确,BIA评分趋于1.0。模式对20mm以上的降水也具有一定的可预报性,但模式对大于30mm以上强降水的预报能力较差。(本文来源于《大气科学》期刊2010年05期）
颉卫华[10]（2010）在《全球大气环流模式对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究》一文中研究指出在天气预报中,降水的可预报性一直是人们普遍关注的焦点,尤其对于东亚季风区降水的预报被认为是一项极具挑战的工作。近几年,国际上已开始研究全球大气环流模式对天气过程的可预报性问题,用以改进物理参数化方案和研发气候模式同化系统。另外,“天气或气候模式功能逐渐倾向天气-气候一体化”已成为未来数值模式的发展趋势。利用气候模式进行天气预报的研究工作具有重要的科学价值和实际应用价值。本文利用中国气象局北京气候中心全球大气环流模式(BCC_AGCM2.0.1)针对1998年夏季6月24日至7月3日发生在我国江淮流域的一次强降水天气过程进行回报试验研究,讨论了气候模式在没有自身同化系统条件下,模式初值协调性问题;分析了BCC_AGCM模式对全球500hPa位势高度形势场的可预报性;检验评估了气候模式对我国区域降水的预报性能;初步探讨了模式不同起报时间的预报集合对模式预报性能的影响。论文的主要结论如下:1、协调的数值模式初值对于天气可预报性的提高非常重要。以NCEP-II再分析值作为BCC_AGCM模式初值,在起报之初利用NCEP再分析逐时温度、涡度和散度场对模式物理-动力过程进行一段时间初始协调积分,结果表明:经过1天以上初始协调对全球500hPa位势高度的预报效果明显好于直接使用NCEP-II初始场的预报结果,其中经过10天的初始协调时间在模式起报后前3天的预报效果最好;研究还发现对中国区域降水而言,模式使用协调5天以上的初值对对流性降水和大尺度降水预报可达到稳定水平。因此,要提高降水和环流的预报需要至少5天以上的初值协调过程。2、通过对1998年夏季6~8月逐日的回报试验结果表明(所有试验都经过10天的初始协调积分),BCC_AGCM对全球500hPa位势高度的天气尺度演变过程预报具有4~7天左右的可预报性;模式能够较真实地模拟出北半球中高纬地区500hPa等压面上的大尺度槽脊系统在起报后未来6天的演变过程,在起报第4天之后,如有新的槽脊系统发展生成,模式的可预报性将受到明显的影响,而对北半球热带和副热带地区4天内的槽脊演变具有较好的预报能力;南半球500hPa位势高度可预报性误差大于北半球;从区域分布来看,预报偏差基本上是在模式起报初期存在较小误差地区的基础上发展而来的,多集中在中高纬的高低压中心系统以及南半球等压线密集带。3、检验评估了BCC_AGCM对中国区域降水的可预报性。针对6月24日~7月3日的我国江淮流域的强降水过程的回报试验进行了重点分析,试验的起报时间是6月24日00时,经过了10天时间的初值协调积分。回报试验结果表明:BCC_AGCM模式可以较好的回报出我国东部(110°E~120°E)从6月24日~7月3日的雨带位置随时间演变的基本特征,但降水强度较实况有所偏弱;从降水的空间分布来看,6月24日起报后的前3天降水区域位置大体一致,但降水中心的强度有所差异,从第5天起,模式对降水中心落区及其中心强度的预报均出现了明显的偏差;利用BIA、ETS和HK评分方法对6月24日至7月3日的逐日降水预报结果进行评估,对起报后未来2天的5mm和10mm以上的降水预报能力相对较强,ETS评分值达到了0.25以上,HK评分超过了0.4,降水区域范围预报也较准确,BIA评分趋于1.0。模式对20mm以上的降水在起报后2日内具有一定的可预报性,但模式对强降水的预报能力较差,结合叁个降水评分指数可以看出,模式对大于30mm以上降水的预报范围明显偏大,BIA评分值偏离1.0较大,其中ETS和HK评分较低。总体来看,前3天的降水具有较高的可预报性。4、研究发现,不同起报时间的预报结果集合对5天后的天气预报性能有明显提高。仍然针对1998年6月24日~7月3日的降水过程,对分别从1998年6月21~24日00时逐日起报的多个回报结果进行了集合,分析表明:BCC_AGCM模式对全球500hPa位势高度的可预报性在6月24日后的前5天预报结果低于从6月24日起报的单个回报试验,而5天后的可预报性要明显高于未集合的预报结果;集合预报对中国东部区域强降水雨带位置随时间演变过程和中国区域降水空间分布的预报能力对6月24日起4天之后的预报结果比未经集合的预报有明显提升,其中对5mm以上的BIA评分有提高,而对5mm和10mm以上的ETS评分和HK评分有显着提高。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2010-05-01）
回报试验论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
应用1979—2010年MRI-CGCM模式回报、NCEP/NCAR再分析和中国东部降水观测资料检验了模式对东亚夏季风的模拟能力,并利用模式500 h Pa高度场回报资料建立了中国东部夏季降水的奇异值分解(SVD)降尺度模型。1 MRI-CGCM模式的模拟能力检验
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
回报试验论文参考文献
[1].元慧慧,高耀庭,费增坪,范海燕.RegCM4.4对中国夏季降水集合预测回报试验[C].第35届中国气象学会年会S7东亚气候、极端气候事件变异机理及气候预测.2018
[2].徐敏,罗连升,程智,段春锋.MRI-CGCM模式气候预测回报试验在东亚夏季的检验和降尺度订正[C].第35届中国气象学会年会S2副热带气象及其生态环境影响.2018
[3].徐敏,罗连升,程智,段春锋.MRI-CGCM模式气候预测回报试验在东亚夏季的检验和降尺度订正[J].气象学报.2018
[4].杨成荫,赵苏璇,程立国,周博.短期区域气候预测系统及回报试验[J].解放军理工大学学报(自然科学版).2016
[5].董广涛,陈葆德,陈伯民.区域气候模式RegCM3对华东地区汛期极端事件的20年回报试验[C].第十四届中国科协年会第14分会场：极端天气事件与公共气象服务发展论坛论文集.2012
[6].鞠丽霞,郎咸梅.RegCM3_IAP9L-AGCM对中国跨季度短期气候预测的回报试验研究[J].气象学报.2012
[7].颉卫华,吴统文.全球大气环流模式BCC_AGCM2.0.1对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究[C].第28届中国气象学会年会——S17第叁届研究生年会.2011
[8].董广涛,陈葆德,陈伯民.RegCM3对华东区域2010年汛期预报及回报试验[C].第27届中国气象学会年会副热带季风与气候变化分会场论文集.2010
[9].颉卫华,吴统文.全球大气环流模式BCC_AGCM2.0.1对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究[J].大气科学.2010
[10].颉卫华.全球大气环流模式对1998年夏季江淮流域强降水过程的回报试验研究[D].中国气象科学研究院.2010
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