利用北京气候中心第3代气候模式预测业务系统的第2代次季节至季节预测子系统(Beijing Climate Centerclimate prediction system version 3-subseasonal to seasonal version 2,BCC-CPSv3-S2Sv2)模式发布的次季节至季节(sub-seasonal to seasonal,S2S)回算数据,从确定性预报和概率性预报这2方面对该模式降水和气温的预测性能进行系统评价,并与上一代北京气候中心第2代气候模式预测业务系统的第1代次季节至季节预测子系统(Beijing Climate Center-climate prediction system version 2-subseasonal to seasonal version 1,BCC-CPSv2-S2Sv1)模式和欧洲中期天气预报中心综合预报系统(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts-integrated forecasting system,ECMWF-IFS)模式预测结果的表现对比,研究现有模式较上一代在预测表现方面是否有所提升,且其是否达到国际先进水平。结果表明:现有模式整体预测效果优于上一代,但差于ECMWF-IFS模式。在提前1周时,现有模式对降水和气温的预测技巧有明显改进,但在提前3、4周时,预测效果仍较差,降水预测相关系数的平均值在提前4周时为0.11。BCC-CPSv3-S2Sv2春季降水预测对青藏高原中部地区在各个起报时间始终有较好的预测效果,相关系数均大于0.4。此外,现有模式冬季降水预测表现与ECMWF-IFS模式相近。对于气温预测,提前4周时其在西北、华北部分区域的预测技巧比提前3周、甚至2周更高,表明模式能较好把握S2S尺度上气温预测的可预报性来源。从概率预报的表现来看,现有模式降水和气温预测的欠离散问题更突出,但均值误差变小。此外,现有模式降水预测对负异常事件的预测表现更好。
应澳大利亚联邦科学与工业研究组织(Commonwealth scientific and Industrial Research Organisation, CSIRO)邀请,2018年4月清华大学组织科技考察团赴澳大利亚墨累-达令河流域开展为期一周的科学考察。考察团从墨累河出海口逆流而上,通过学习交流、现场考察和访问农场等方式,与澳大利亚同行们进行了深入交流,对澳大利亚墨累-达令河流域的气候变化与水的影响与适应对策研究,尤其是陆面水文-气候、极端水文研究、水资源管理体系的最新动态,及其气候变化应对与减缓、极端水文事件风险管理等进一步了解。此次考察对认识多时空尺度的气候-陆面-水文相互作用机理及其对自然强迫和人类活动(含人为强迫和下垫面人类活动)的响应机制,揭示全球气候系统能量-水循环动态演变规律和极端水文事件变化成因,构建全球增暖背景下应对极端水文事件的风险管理体系,提出中国适应性对策具有重要的借鉴意义。
