基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

集合方法在月动力预报信息提取中的应用

本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

基于增长模繁殖法的集合预报试验

利用微机版本的T63L9全球谱模式,首先进行了用增长模繁殖法(BGM)制作集合预报的方案设计,然后用确定的方案进行了中期数值预报的集合预报试验。繁殖循环的初始扰动为T63L9谱模式各层24 h预报的均方根误差乘随机数,该随机数服从[-1, 1]区间上的均匀分布,繁殖循环每12 h 1次,繁殖循环的周期为3 d,集合成员为9个。结果表明:在1~8 d的预报中,集合预报可以比控制预报的时效延长1 d,集合预报无论是距平相关系数还是预报均方根误差都明显优于控制预报,集合预报对形势场的预报较控制预报更为接近实况分析场。     

与非线性区域预测方法结合的月延伸预报试验I:纬向平均环流的预报

为克服数值模式普遍存在的纬向平均环流预报误差 ,文中在 3 6aNCEP/NCAR再分析高度场资料的基础上 ,应用非线性时空序列预测理论的局域近似法构建了 2 0 0 ,3 0 0 ,50 0和 70 0hPa 4个等压面上的月尺度逐候纬向平均高度距平场非线性动力学区域预报模型。对 1996年 12个月所做的预报试验表明 ,无论是南、北半球中高纬度地区还是低纬度地区 ,非线性模型的候纬向平均高度预报结果均优于持续性预报、气候预报和T 42L9模式动力预报。用非线性结果对T42L9模式月平均高度场预报结果进行订正 ,则使该谱模式系统性预报误差显著减少 ,也大大减少了其预报高度场的均方根误差 ,相应地 ,高度场距平相关评分也有一定程度的提高 ,表明纬向平均高度的非线性预报比谱模式动力预报包含了更多的有用信息     

与非线性区域预测方法结合的月延伸预报试验Ⅰ:纬向平均环流的预报

为克服数值模式普遍存在的纬向平均环流预报误差,文中在36a NCEP/NCAR再分析高度场资料的基础上,应用非线性时空序列预测理论的局域近似法构建了200,300,500和700hPa4个等压面上的月尺度逐候纬向平均高度距平场非线性动力学区域预报模型.对1996年12个月所做的预报试验表明,无论是南、北半球中高纬度地区还是低纬度地区,非线性模型的候纬向平均高度预报结果均优于持续性预报、气候预报和T42L9模式动力预报.用非线性结果对T42L9模式月平均高度场预报结果进行订正,则使该谱模式系统性预报误差显著减少,也大大减少了其预报高度场的均方根误差,相应地,高度场距平相关评分也有一定程度的提高,表明纬向平均高度的非线性预报比谱模式动力预报包含了更多的有用信息.     

地气耦合非定常距平模式的准业务预报试验

本文用地气耦合非定常距平模式对1988年1—12月北半球100 hPa、500 hPa、海平面气压和地面温度的月距平场进行了为期一年的逐月30天预报准业务试验。结果表明，模式对月距平场距平符号的趋势预报以100 hPa效果最好，海平面气压较差；模式对500 hPa、地面温度的月距平场预报优于持续性预报，表明该模式对距平场形势有一定的预报能力。试验结果还表明，模式预报在中低纬优于中高纬；但对不同层次、不同月份的预报效果不够稳定，而且对低值系统预报能力较差。模式的一个突出问题是预报场空间过份平滑，尚须作进一步试验、改进。     

距平模式季预报初始场滤波及时间过滤方案的试验研究

本文用地气耦合非定常距平模式对1980～1982年及1986～1988年共6年的个例进行了距平场的季（3～6月）预报试验。通过两种方法,一是在时间积分过程中改变时间过滤公式中的过滤系数β（分别取为0.05和0.1）;二是对初始场进行滤波和不滤波的比较试验来考察高频扰动及非行星波对距平场月、季预报的影响。试验表明,行星波和大气长波对距平场的月和季演变有不同的作用。长波对月以内的过程作用较大,滤掉长波使预报效果变差。而长波对季以上过程的作用较小,甚至有某种干扰性的“噪声”作用,滤掉长波使季预报的效果得到改进。     

P一σ全球模式的月尺度动力延伸预报试验

用P-σ混合坐标系原始方程模式(Nju-PσM),以观测的瞬时气象要素场作为模式初始场,作了24个月动力延伸预报试验.利用距平符号一致率(P)、距平相关系数(AC)和均方根误差(RMS)对预报结果进行了评估和分析.试验表明Nju-PσM对月平均环流有一定的预报能力,气候漂移订正和预报结果的线性、抛物线型两种合成方法都对预报效果有明显的改进.把动力延伸预报与年际和月际持续性预报进行对比后,表明动力预报结果的各项评估分均为最高.预报场和实况场的空间滤波和经验正交函数(EOF)分析表明,模式对大尺度天气系统的预报能力较强,而对较小尺度天气系统的预报能力则差一些.     

月动力延伸预报产品在三峡工程建设服务中的应用

用3种客观评分方法对国家气候中心为三峡库区提供的月动力延伸预报产品（500hPa位势高度场）进行了全面评估，结果表明，延伸预报月平均环流场预报准确率明显高于持续性预报和气候预报，有一定的预报技巧，对三峡工程气象服务有参考价值，从动力统计相结合的角度出发，利用推导的月降水距平与月环流场的关系，建立了三峡库区代表站点月降水距平预报议程，利用月动力延伸预报的500hPa高度场和实际降水场资料反演出月降水距平预报方程的系数，经过1999年降水预报试验，证明效果较好。     

哈尔滨市短时临近预报业务系统

从短时临近预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短时临近预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合拼显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、短时临近预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短时临近预报业务系统的建设过程，由此揭示短时临近预报业务开展的方式和方法。     

西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析

基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。      

OPERATIONAL ENSEMBLE FORECASTING AND ANALYSIS OF TROPICAL CYCLONES OVER THE WESTERN NORTH PACIFIC (INCLUDING THE SOUTH CHINA SEA)

Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast.     

天气预报评分方法评述

本文按定性预报、百分率预报和形态预报3类预报形式，分别概述了常用的验证评分方法。提出了预报评分方法应遵循的7条准则，并以此为依据，针对强对流天气等小概率事件的预报，讨论了各种评分方法的适用性。最后，对各类预报形式的验证评分，提出了最佳的方案。     

OTS、MOS和OMOS方法及其优化组合应用于72 h内逐3 h降水预报的试验分析研究

开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。     

兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

一种集成预报技术——最优调合法

为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期（６～８月）降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧,但其效果有明显的年际差别     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

ECMWF 850hPa风场对长江流域强降雨预报能力的检验

利用ECMWF850hPa风场模式的24，48，72小时风场预报格点资料和风场实况资料，对1998年6－8月长江流域出现的13次致洪暴雨，大暴雨天气 850hPa风场和500hPa,850hPa上暴雨的影响天气系统进行了预报能力的分析检验，所得结果有利于数值预报产品的释用和实时预报业务的订正使用，以提高暴雨预报能力。     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST*

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have been respectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstrates that in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamical forecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statistical forecast.