基于ENSEMBLES多模式集合回报试验的东亚夏季气候预测能力评估开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球气候变化的影响日益显著，极端天气气候事件频繁发生，对社会经济和人民生活造成严重威胁。

东亚地区作为全球人口密度最大的区域之一，夏季气候变化尤为剧烈，高温、干旱、洪涝等灾害频发，对农业生产、水资源管理、生态系统平衡等方面造成巨大影响。

因此，开展东亚夏季气候预测研究，提高预测准确性和可靠性，对于防灾减灾、保障粮食安全、促进可持续发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者针对东亚夏季气候预测开展了大量研究，取得了一系列重要成果。

国内研究现状：我国学者在东亚夏季气候预测方面做了大量工作，特别是在利用动力模式进行预测方面取得了显著进展。

例如，丁一汇等[1]利用bcc模式对中国夏季降水进行了预测，发现模式能够较好地模拟出降水的空间分布和时间演变特征。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.数据与方法a.数据：本研究将采用ensembles多模式集合回报试验数据，并收集东亚地区观测降水和气温数据作为验证数据。

b.方法：采用相关分析、均方根误差等统计方法评估多模式集合对东亚夏季气候的预测能力，并利用方差分解等方法分析模式预测的不确定性来源。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，具体步骤如下：1.数据收集与处理：a.收集ensembles多模式集合回报试验数据，包括多个气候模式对东亚地区夏季气候的模拟结果，并选取其中表现较好的模式进行分析。

b.收集东亚地区夏季降水和气温等观测数据，用于验证模式预测结果的准确性。

c.对数据进行预处理，包括数据质量控制、缺测值处理、数据插值等，以满足后续分析的需要。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.利用最新的ensembles多模式集合回报试验数据，对东亚夏季气候预测能力进行全面系统评估，较以往研究使用的数据更新、模式更多，评估结果更具代表性。

2.采用方差分解等方法，定量分析模式自身差异、初始条件误差和外部强迫的不确定性对东亚夏季气候预测的影响，有助于深入理解模式预测误差的来源。

3.探讨基于机器学习等方法的多模式集合预测改进方法，为提高东亚夏季气候预测的精度和空间分辨率提供新的思路。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 高学杰, 周天军, 林金泰, 等. 中国多模式短期气候预测系统 (cmsc-ops) 对东亚夏季降水的预测性能[j]. 大气科学, 2019, 43(4): 822-836.

[2] 李丽平, 陈伯民, 周广. 基于百分位映射法的中国夏季降水多模式集合预测研究[j]. 大气科学, 2019, 43(1): 203-215.

[3] 周波涛, 丁一汇, 何金海, 等. 基于多模式集合的中国夏季降水预测[j]. 应用气象学报, 2015, 26(3): 257-269.