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对中国气象局T213全球集合预报模式的24h累积降水、地面气温和850hPa、500hPa和200hPa等压面位势高度场1～15d预报结果进行了适用性评估,并与TIGGE资料中的加拿大气象中心(CMC)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)四个中心全球集合预报模式进行了比较,然后对TIGGE资料中地面气温和24h累积降水进行多模式超级集合试验,并研究了其他集成预报方法,重点关注各中心模式以及多模式集成的10～15d延伸期预报的效果.
结果表明,对于地面气温、24h累积降水、850hPa、500hPa和200hPa等压面位势高度场等要素,2008年1月16日-2月1日T213全球集合预报系统在大于7d的延伸期预报中,评估模式预报效果的各项指标基本上都趋于稳定,而集合离散度随着预报时效延长而线性增大,表明模式在延伸期可预报性降低。与无技巧气候预报相比,T213集合平均在地面气温和高度场预报上都表现出了较高的预报技巧。总体来看,高空要素(位势高度场)的预报技巧评分高于地面要素(地面气温)的评分。与TIGGE资料中的其他模式相比,T213模式对于降水预报的误差明显偏大,而ECMWF模式无论对降水还是地面气温其预报误差皆为最小。此外,各个中心模式的集合离散度都普遍偏小.
对于地面气温的24h-360h预报,当各中心模式预报水平相差较大时,简单的集合平均对预报的改进是有限的,甚至不能改进。而超级集合预报、多模式消除偏差集合平均和最优子集回归方法都明显地降低了预报的均方根误差,预报效果远优于最好的单个中心预报和多模式集合平均.对于中短期预报,基于PRESS准则的最优子集回归方法与超级集合方法预报效果相当,但在延伸期预报中其预报效果略优于超级集合方法。对于240h-360h延伸期预报,多模式超级集合预报虽然能够持续有效地降低预报误差,但是对预报的改进不如短期预报那样显著。对延伸期超级集合预报的最优训练期长度进行试验,发现其最优训练期长度为3个月或者更长时间.
对于24h累积降水,无论是以均方根误差还是以距平相关系数来评价模式的预报效果,多模式集成预报结果始终优于单个中心模式。对于2008年1月31天平均的24h累积降水预报,多模式集成预报效果优于各单个中心模式以及它们的集合平均。对于240h-360h延伸期预报,多模式消除偏差集合平均方法效果最好,可以使预报时效延长120h左右,360h预报的预报技巧可以达到单个模式240h预报的水平。加权消除偏差集成方案的预报效果与消除偏差集合平均大致相当。总之,多模式集成能提供一个比单个中心模式更为稳定可靠的预报结果。