标准号：QX/T 507-2019
标准名称：气候预测检验 厄尔尼诺拉尼娜
英文名称：Climate prediction verification--El Nino/La Nina
标准格式：PDF
发布时间：2019-09-30
实施时间：2020-01-01
标准大小：672K
标准介绍：本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草
本标准由全国气候与气候变化标准化技术委员会(SAC/TC540)提出并归口。
本标准起草单位：国家气候中心。
本标准主要起草人：陆波、田奔、万江华、任宏利。 本标准给出了厄尔尼诺/拉尼娜预测的检验方法
本标准适用于厄尔尼诺/拉尼娜预测的业务与科研
2术语和定义
下列术语和定义适用于本文件
海表温度 sea surface temperature;SST
海洋表面海水温度的数值。
注：单位为摄氏度(
GB/T3366-2017,定义2.1]
平均值 climate normals
气象要素的多年平均值，取最近三个整年代的平均值作为气候平均值
海表温度距平 SST anomaly;SSTA
海表温度异常
海表温度与多年气候平均值的差。
GB/T33666-2017,定义2.2]
厄尔尼诺/拉尼娜指数 EI Nino/ I a Nina index
反映厄尔尼诺/拉尼娜现象的海表温度监测指数。
注：通常指NINO3.4指数、NNO3指数、NNO4指数等，各指数定义参见GB/T33666-2017。
本标准给出了厄尔尼诺/拉尼娜预测的检验方法。本标准适用于厄尔尼诺/拉尼娜预测的业务与科研。

ICS07.060
中华人民共和国气象行业标准
QX/T507—2019
气候预测检验
厄尔尼诺/拉尼娜
Climate prediction verificationEl Nino/La Nina行业标准信息服务平台
2019-09-30发布
中国气象局
2020-01-01实施
行业标准信息服务平台
2术语和定义
3厄尔尼诺/拉尼娜预测检验
3.1历史预测检验
3.2实时预测检验
参考文献
QX/T507—2019
行业标准信息服务平台
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本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。本标准由全国气候与气候变化标准化技术委员会（SAC/TC540)提出并归口。本标准起草单位：国家气候中心。本标准主要起草人：陆波、田奔、万江华、任宏利。QX/T507-2019
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行业标准信息服务平台
1范围
气候预测检验
厄尔尼诺/拉尼娜
本标准给出了厄尔尼诺/拉尼娜预测的检验方法。本标准适用于厄尔尼诺/拉尼娜预测的业务与科研2术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。2.1
海表温度
sea surface temperature;SST
海洋表面海水温度的数值。
注：单位为摄氏度（℃）。
[GB/T33666—2017.定义2.1]
climate normals
气候平均值
气象要素的多年平均值，取最近三个整年代的平均值作为气候平均值。2.3
海表温度距平SSTanomaly:SSTA
海表温度异常
海表温度与多年气候平均值的差。[GB/T33666—2017，定义2.2]
厄尔尼诺/拉尼娜指数Nino/LaNinaindex反映厄尔尼诺/拉尼娜现象的海装温度监测指数QX/T507—2019
准信息服务平
注：通常指NINO3.4指数、NINO3指数NINO数等，各指数定义参见GB/T33666—20173厄尔尼诺/拉尼娜预测检验
历史预测检验
3.1.1检验变量
宜采用NINO3.4指数来表征观测的以及历史回报的厄尔尼诺/拉尼娜状态，并对历更回报试验结果或者长时间预测结果的总体预测技巧进行综合检验。3.1.2时间距平相关系数指标
利用时间距平相关系数（TemporalCorrelationCoefficient：TCC）指标Itc对厄尔尼诺/拉尼娜指数预测技巧进行历史预测检验，ITcc大于或等于0.6则认为总体预测技巧较好。IT的计算见式（1)：1
QX/T507—2019
式中：
历史上提前1个月厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的时间距平相关系数指标；厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的超前月数；历史回报的总样本数；
提前1个月的G，对应的预报值；-厄尔尼诺/拉尼娜指数的第；个观测样本的值。实时预测检验bzxz.net
检验变量
...(1)
宜采用NINO3.4指数作为检验变量，并根据近期厄尔尼诺/拉尼娜状态，对最近12个月预测结果的技巧进行实时预测检验。
3.2.2相对预测误差指标
利用相对预测误差（RelativePredictionError；RPE)指标Ipe来进行厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的实时预测检验，计算见式（2）：(Y.-G,)-/m
式中：
提前【个月厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的相对预测误差指标；厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的超前月数：实时预测检验所针对的样本数；提前1个月的G，对应的预报值；厄尔尼诺/拉尼赚指数的第1个观测样本的值；（2)
观测的近期厄尔尼诺/立尼娜指数均方根值，且需避免取值过小的情况，计算见式（3）：05
(S<0. 5°C)
言息服
·（3）
≥0.5℃)
3.2.3相对预测评分指标
利用相对预测误差指标IRpe来计算厄尔尼诺/拉尼娜指数实时预测前相对预测评分（RelativePredictionScore；RPS)指标Irps，见式（4）：Ikps.
式中：
(50×(2-IRPE.)
(IRPE.>2)
(0≤IRPE≤ 2)
提前1个月厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的相对预测评分指标；厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的超前月数；提前1个月厄尔尼诺/拉尼娜指数预测的相对预测误差指标，计算方法见式（2）。·（4)
3.2.4实时预测检验判定规定
QX/T507—2019
相对预测评分指标IRrs在0分～100分之间变动，分值越大代表对近期厄尔尼诺/拉尼娜指数的实时预测技巧越高，如果IRPs超过60分，则认为有预测技巧，行业标准信息服务平台
QX/T507-2019
参考文献
[1]GB/T33666—2017厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法[2]任宏利，刘颖，左金清，等.国家气候中心新一代ENSO预测系统及其对2014/2016年超强厄尔尼诺事件的预测[J.气象，2016，42（5）：521-531[3]Barnston A G,Tippett MK,L'Heureux M L,et al. Skill of real-time seasonal ENSOmodelpredictions during 2002-1l: Is our capability increasing? [JJ.Bulletin of the American MeteorologicalSociety.2012.93:631-651
4]Ren H L,Jin F F,Song L C, et al.Prediction of primary climate variability modes at the BeijingClimateCenterJ.Journal ofMeteorologicalResearch，2017,31(1):204-223[5]Jin E K,Kinter J L,Wang Bet al.Current status of ENSO prediction skill in coupled oceanatmospheremodels[JJ.ClimateDynamics2008.31（6)：647-664[6J Luo JJ,Masson S,Behera S K,et al. Extended ENSO predictions using a fully coupled o-cean-atmospheremodel[Jl.JournalofClimate,2008,21(1)：84-93[7J Latif M,Barnett T P,Cane M A, et al.A review of ENSO prediction studiesJ]. ClimateDynamics.1994,9(4):167-179
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气象行业标准
气候预测检验厄尔尼诺/拉尼娜
QX/T507—2019
北京市海区中关村南大街46号
邮政编码：0081
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发行部：010-68408042
北京中科印刷有限公司印厕
开本：880mmX1230mm
2019年10月第一版
印张：0.75
2019年10月第一次印刷
书号：135029-6092
如有印装差错
定价：15.00元
由本社发行部调换
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