加拿大程彦杰博士介绍ENSO集合概率预报
[日期：2010-06-12] [新闻来源：气候预测室] [作者：贾小龙 杜建君]
2010年6月10日下午，加拿大北大不列颠哥伦比亚大学程彦杰博士应邀访问了国家气候中心气候预测室，并在短期气候预测准确率论坛作题为"ENSO 集合概率预报系统的构建评估以及信息论潜在预报技巧的应用"学术报告。 程彦杰博士先后获加拿大戴尔豪西大学大气物理系硕士学位和北大不列颠哥伦比亚大学环境科学系博士学位。研究领域涉及云物理，气溶胶和大尺度降水的模拟，ENSO集合、概率预报和可预报性研究。 程彦杰博士介绍了利用Zebiak-Cane (ZC) 模式最新版本LDEO5 构建一个可靠性高、概率预报技巧水平高的ENSO概率预报系统的相关工作，通过检验四种典型的集合预报构建方法148年的回报试验表明，使用“最优海温初始场扰动 SV”和“最优随机大气风场强迫SO”的共同影响时，能得到可靠性高的，概率预报技巧高的预报系统。最优随机大气风场强迫对提高ENSO概率预报水平有重要的贡献。因此ENSO总体概率预报水平依赖于可靠性和集合预报系统的构建方法。陈博士还介绍了信息论理论提供的潜在可预报性指标，Mutual information能够反映预报系统的整体技巧水平。ENSO年际尺度以上的可预报性由ENSO信号强弱决定. 另外，用相对熵Relative entropy 可以估计出相关系数，它们之间有密切的关系。 气候预测室主任李清泉研究员主持了学术报告会。来自国家气候中心、中国气象科学研究院等单位的科研业务人员参加了学术报告会，并就感兴趣的问题与程彦杰博士进行了讨论。
