《表1 不同预测系统对Nino 3.4指数的相关系数预报技巧及其使用的集合预报方法》

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《集合预报及其在季节尺度气候预测中的应用》

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气候预测能在社会各个方面发挥巨大作用，特别是对一些受自然环境影响较大的国家，气候预测不仅可以减少自然灾害带来的损失，还可以建议决策者们如何发展那些受气候影响较大的产业。从20世纪80年代起，一些业务预报中心就开始了季节尺度的气候预测研究[76-78]。随着对各种自然过程的深入了解和计算机技术的飞速发展，耦合模式取得了巨大进步。各个预报中心相继建立了业务化的季节尺度气候预测系统[21，79]，这些系统主要基于海气耦合或者海-陆-气耦合模式。最近，通过将海冰模块加入到耦合模式中，并考虑了二氧化碳、气溶胶和辐射等因素的影响，同时使用了更高的分辨率，气候预测又向前迈进了一大步。于是，各个预报中心相继推出了新一代的季节性气候预测系统，并投入了业务化应用。例如，NCEP气候预测系统版本2（Climate Forecast System version 2，CFSv2）[80]、ECMWF季节尺度气候预测系统5（SEASonal Forecast System 5，SEAS5）[81]、国家气候中心第二代短期（季节尺度）气候预测系统（Beijing Climate Center Second-Generation Climate System，BCCv2)[82]等。本文对以上这3个具有代表性的、应用较为广泛的季节尺度气候预测系统进行介绍，并绘制了不同季节尺度气候预测系统对Nino 3.4指数的相关系数预报技巧及使用的集合预报方法（见表1）。