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J-GLOBAL ID：201702252337331262   整理番号：17A0203854

IAP大気大循環モデル4.1におけるMJO予測可能性と予測スキル【Powered by NICT】

MJO potential predictability and predictive skill in IAP AGCM 4.1

著者 (5件)： Wang Kun (International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES ), Institute of Atmospheric Physics (IAP), Chinese Academy of Sciences (CAS)) ,  Lin Zhaohui (International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES ), Institute of Atmospheric Physics (IAP), Chinese Academy of Sciences (CAS)) ,  Ling Jian (IAP, CAS) ,  Yu Yue (International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES ), Institute of Atmospheric Physics (IAP), Chinese Academy of Sciences (CAS)) ,  Wu Chenglai (International Center for Climate and Environment Sciences (ICCES ), Institute of Atmospheric Physics (IAP), Chinese Academy of Sciences (CAS))
資料名： Daqi he Haiyangkexue Kuaibao(Yingwenban)  (Daqi he Haiyangkexue Kuaibao(Yingwenban))
巻： 9  号： 5  ページ： 388-393  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2607A  ISSN： 1674-2834  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MJOシミュレーションと予報は現在の大気科学研究の最前線問題である。本論文では、中国科学院大気物理の大気循環モデル(IAP AGCM4.1)の集合結果を利用して、MJOの潜在的予報可能性と予報技術を分析した。研究により、IAP AGCM4.1はMJOに対して比較的良い潜在予報可能性があり、しかもアンサンブル予報の潜在予報可能性は単一サンプル予報より明らかに優れていることが明らかになった。MJOの予報技術については、アンサンブル予報は単一サンプル予報よりも優れている。モデルによるMJOの予報技術は予報初期時刻のMJO状態に著しく依存し、初期MJO信号が強いほど、モデルはMJOに対する予報技術も高くなり、しかも予測可能性の上限に近づく。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アンサンブル予報 ,  *予測可能性 ,  大気循環 ,  シミュレーション ,  予測技法 ,  *大気大循環モデル
準シソーラス用語： 大気科学 ,  *予測スキル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MJO(Madden-Julian振動) ,  IAP大気大循環モデル4.1 ,  予測可能性 ,  予測スキル

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： IAP ,  大気大循環モデル ,  MJO ,  予測可能性 ,  予測スキル