[发明专利]一种年代际预报的初始化方法及系统

说明书

本发明提供一种年代际预报的初始化方法及系统，涉及年代际气候预测技术领域，该方法包括：基于全球耦合模式的历史模拟得到预报初始场，得到多组大气预报初始场；基于大气再分析数据驱动的海洋海冰历史模拟，将其气候态订正为全球耦合模式历史模拟的海洋和海冰的气候态，得到海洋海冰预报初始场；将得到的多组大气预报初始场分别与陆地、海洋和海冰初始场结合，构建成年代际集合预报的多组初始场；对预先构造的年代际预报系统进行初始化，实施历史后报或对未来的业务型集合年代际预测。本发明能够保证进行业务型年代际预测，减少初始化后冲击带来的影响，提高预报系统对自然变率预测的准确性，从而加强年代际预报系统的业务预测水平。

技术领域

本发明涉及年代际气候预测技术领域，具体地，涉及一种年代际预报的初始化方法及系统。

背景技术

短期气候变化预测已被世界气候研究计划署公认为国际气候研究界面临的重大挑战之一。

公开号为CN111291944A的中国发明专利，公开了一种基于NPSDV驱动因子识别的海洋气候预测方法及系统，所述预测方法包括：获取海表盐度SSS分析参数；根据SSS分析参数确定北太平洋海表盐度年代际变化NPSDV的时间序列以及驱动因子指数时间序列，并计算NPSDV的时间序列功率谱、驱动因子指数时间序列功率谱、NPSDV的时间序列滞后交叉自相关、驱动因子指数时间序列滞后交叉自相关、滞后交叉相关；利用自回归过程模型重构空间点SSS异常，确定SSS异常重构结果；根据NPSDV的时间序列功率谱、驱动因子指数时间序列功率谱、NPSDV的时间序列滞后交叉自相关、驱动因子指数时间序列滞后交叉自相关、滞后交叉相关以及SSS异常重构结果确定驱动因子；根据驱动因子预测海洋气候。

近年来，短期气候预测领域迅速发展，基于观测的耦合模式的初始化可以显著提高一年至十年的预测能力。第五、六次耦合模式比较计划中就有考察初始化对年代际气候预测的影响。运行和分析年代际预报实验的巨大计算成本是近期气候预测进展的重大障碍，使得系统地评估年代际预报系统对参数选择的敏感性变得困难，如集合大小、集合生成方法、开始日期、集合组数以及初始化方法，初始化地球系统分量的数量和模式分辨率。目前每一项的评估都还不足，需要投入更多的设计和计算资源。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种年代际预报的初始化方法及系统。

根据本发明提供的一种年代际预报的初始化方法及系统，所述方案如下：

第一方面，提供了一种年代际预报的初始化方法，所述方法包括：

步骤S1：基于全球耦合模式的历史模拟得到预报初始场，对所得该组大气初始场进行多次扰动，得到多组大气预报初始场；

步骤S2：基于大气再分析数据驱动的海洋海冰历史模拟，将其气候态订正为全球耦合模式历史模拟的海洋和海冰的气候态，从而得到海洋海冰预报初始场；

步骤S3：将得到的多组大气预报初始场分别与陆地、海洋和海冰初始场结合，构建成年代际集合预报的多组初始场；

步骤S4：对预先构造的年代际预报系统进行初始化，实施历史后报或对未来的业务型集合年代际预测。

优选的，所述步骤S1中的保存指定日期的重启场，将大气和陆地作为预报初始场。

优选的，所述步骤S1还包括对大气重启场叠加机器截断误差级别的随机扰动，采用不同大小的扰动得到不同的大气预报初始场。

优选的，所述步骤S2包括：

选择和获取大气再分析数据；

特定变量需要转换到海洋和海冰分量所需的强迫场格式；

进行多轮驱动实验，得到深海充分调整的海洋和大气的重启场。