ENSEMBLES多模式集合回报试验对中国冬季气候预测能力的评估文献综述

中国冬季气候复杂多变，准确预测冬季气候对农业生产、能源安全和人民生活至关重要。

多模式集合（ENSEMBLES）作为一种有效的预测手段，近年来得到广泛应用。

ENSEMBLES多模式集合回报试验通过驱动多个气候模式进行历史气候模拟，为评估和改进气候预测提供了重要途径。

本文回顾了ENSEMBLES多模式集合回报试验在中国冬季气候预测能力评估方面的研究进展，重点阐述了其在模拟中国冬季气候平均态、变率和极端事件方面的能力，分析了影响预测结果的关键因素，并展望了未来的研究方向。

关键词：ENSEMBLES；多模式集合；回报试验；冬季气候；预测能力

1.ENSEMBLES：ENSEMBLES是“Ensemble-basedPredictionsofClimateChangesandTheirImpacts”的缩写，是一个由欧盟资助的大型气候研究项目，旨在发展和评估多模式集合预测系统，以改进对未来气候变化的预测。

2.多模式集合：多模式集合是指将多个气候模式的模拟结果进行整合，以获得更可靠的气候预测结果。

其基本原理是，每个气候模式都存在一定的偏差和不确定性，通过整合多个模式的结果可以有效降低单个模式的误差，提高预测的准确性和可靠性。

3.回报试验：回报试验是指利用气候模式对过去一段时间的气候进行模拟，并将模拟结果与实际观测数据进行对比，以评估模式对气候系统模拟能力的一种方法。

4.中国冬季气候：中国冬季气候是指每年12月到次年2月期间的气候状况，其主要特征是气温低、降水少、风力较大，且受东亚冬季风的影响显著，具有明显的区域性和年际变率。