１０～３０ｄ延伸期数值天气预报的策略思考———直面混沌

针对大气系统的混沌特性,提出了10~30 d延伸期数值天气预报的策略思考。可预报性问题,实质上是时空尺度问题,10~30 d的预报虽然超出了逐日天气的可预报时限,但仍存在着可预报的分量。以数值模式为基础,阐述了10~30 d延伸期可预报分量的提取方法。在此基础上,提出了针对可预报分量和混沌分量应采用不同的策略和方法。该设想可借鉴利用现有数值模式的变分同化系统,且无需构建新的模式,因此具有可行性。     

全国各省市气象科技期刊文章摘编（39）

1 10天～30天延伸期数值天气报的策略思考一直面混沌 摘要：10天～30天的延伸期预报是有相当难度的科学问题.针对大气系统的混沌特性,提出10天～30天延伸期数值天气预报的策略思考。可预报性问题,实质上是时空尺度问题,10天～30天的预报虽然超出了逐日天气的可预报时限,但仍存在着可预报的分量。以数值模式为基础,阐述了10天～30天延伸期可预报分量的提取方法。     

2011年江西汛期降水低频分量的延伸期预报试验

利用2011年2—8月逐日降水量序列及东亚地区850 h Pa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression,MLR)模型,对5—7月江西降水10~30 d和50~70 d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明:2011年江西降水存在显著的10~30 d和50~70 d的振荡周期。降水50~70 d低频分量延伸期预报技巧明显优于10~30 d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50~70 d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。     

基于Lorenz系统提取数值模式可预报分量的初步试验

针对数值预报模式中存在的非线性混沌特性, 从提取可预报分量的思路出发, 阐述了在数值模式中提取可预报分量的方法, 并利用Lorenz系统进行了相关数值试验。研究发现, Lorenz系统初始误差在相空间中的增长速度是不同的, 某些方向的误差增长速度较慢, 即存在对初值扰动不敏感、相对稳定的可预报分量。根据数值模式切线性误差算子的特征值演化规律, 提取出数值模式的可预报分量, 并将模式变量在其基底上进行投影变换, 建立了可预报分量数值模式。在此基础上, 研究了Lorenz系统的混沌状态、模式参数误差及外部随机噪声对提取可预报分量的影响, 发现基于可预报分量的数值模式, 具有更好的预报技巧。     

基于低频振荡特征的夏季江淮持续性降水延伸期预报方法

本文利用1981~2008年我国南方地区200站逐日降水量、NCEP再分析资料和NCEP气候预报系统 (CFS) 的模式回算数据, 针对降水低频信号, 分析了江淮地区夏季降水的延伸期可预报性, 并选取对江淮持续性强降水有显著影响的东亚环流指数作为预报因子, 以降水20~50天低频分量作为预报量, 进行了针对江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸期预报试验。结果表明, 江淮地区夏季降水具有明显的20~50天周期的低频振荡特征。降水的20~50天低频振荡, 尤其是峰谷值位相的变化与实际降水集中期和中断期的交替有较好的关系, 研究20~50天降水低频分量的延伸预报, 对于江淮地区夏季持续性强降水过程的延伸预报有一定的指示意义。本文尝试提出一种基于大气环流低频信号和数值模式预报产品的动力与统计相结合的预报方法, 以期为江淮地区夏季持续性降水过程的延伸期预报提供参考。     

2011年江西汛期降水低频分量的延伸期预报试验

利用2011年2-8月逐日降水量序列及东亚地区850hPa经向风场资料建立多变量时滞回归(multivariable lagged regression, MLR)模型,对5-7月江西降水10-30d和50-70d低频分量分别进行延伸期逐日预报实验。结果表明：2011年江西降水存在显著的10-30d和50-70d的振荡周期。降水50-70d低频分量延伸期预报技巧明显优于10-30d低频分量延伸期预报技巧,平均预报技巧高达0.86。降水50-70d低频分量延伸期预报可准确预报降水低频位相的正负转换,能为江西延伸期强降水过程发生的时段预测提供预报信号。     

10-30天延伸期预报及其策略思考

在当前的气象预报业务中,10~30 d的延伸期预报是“无缝隙预报”中的难点。由于理论基础尚不完备,致使延伸期的准确预报还存在诸多困难。但对10~30 d延伸期预报业务迫切的社会需求,使其成为众多气象专家关注的研究热点。本文对10~30 d延伸期预报的概念、意义进行了阐述,在此基础上对其物理过程性质和预报困难的原因进行了分析。讨论了延伸期预报的预报对象,并在借鉴前人成果的基础上,总结归纳出了低频振荡方法、经验波传播方法、相似预报方法、物理统计方法、动力学方法（集合预报方法）、大气环流模式和中期模式集合方法、动力统计方法、综合集成方法等8种做延伸期预报的方法。     

江苏省汛期强降水过程的延伸期预报试验

针对汛期延伸期降水预报问题,根据大气低频振荡特性,运用低频天气图预报方法,通过分析关键区低频天气系统(低频气旋和低频反气旋)的活动特征,建立低频系统与强降水过程间的对应关系,通过低频系统的活动特征来预报降水过程。在2011年7—9月江苏省延伸期强降水过程预报试验中,低频天气图预报方法的预报效果较好,且预报时效为10~30 d,可以在延伸期业务预报中加以应用。此外,还运用模式统计降尺度方法预报降水落区,为强降水过程的发生提供背景依据和参考信息,具有一定的实用意义。     

10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展

10~30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。     

气候变化对延伸期预报的影响

10～30 d时效的延伸期预报,作为无缝隙预报预测体系中至关重要的一环,连接着天气预报和短期气候预测。受不断加剧的气候变化的影响,延伸期预报将面临更为重大的挑战。首先概述国内外延伸期预报现状,然后分析了全球气候变化对极端天气气候事件分布特征、关键环流系统可预报性等方面的影响,发现气候变化将导致延伸期预报难度加大、需求更加旺盛,同时也更加突显延伸期预报在防灾减灾方面的作用。进一步展望延伸期预报将面临的新挑战以及未来业务发展的新动向,提出了适应气候变化的应对措施和建议,如大力发展数值预报模式、深入开展延伸期预报机理研究、大力发展动力—统计相结合的预报方法以及尝试多学科交叉协作等。     

延伸期温度预报误差订正技术初探

应用滑动平均误差订正方法和历史偏差订正方法,对欧洲中期天气预报中心的数值模式延伸期2 m温度预报进行误差订正。研究发现,应用滑动平均误差订正方法进行11～15 d逐日温度预报订正时,25～30 d是最优的训练期长度。对2018年订正预报的检验分析显示,应用上述两种误差订正方法均可减小模式预报的系统偏差,有效修正模式温度预报较实况明显偏低的问题,并将预报准确率提高30%以上。在6—10月,订正后的温度预报平均绝对误差基本在2℃以内,具有一定的参考性,其业务化产品可支撑预报员的业务预报需求。在15 d内的延伸期预报时效上,两种订正方法对温度预报的订正效果差异并不明显。随着时效的延长,历史偏差订正方法的优势逐渐显现。     

NCEP/CFS模式对东亚夏季延伸预报的检验评估

利用NCEP的气候预报系统（Climate Forecast System, CFS）所提供的1981—2004年历史回报试验结果,检验和评估了该系统对夏季东亚地区大气环流的预报技巧和系统误差;在此基础上通过提取模式预报和观测的10~20 d及30~60 d低频振荡分量,重点对我国南方3次典型持续性暴雨过程的预报技巧进行检验和诊断分析。结果表明:CFS系统对东亚整体大气环流逐日预报的可靠时效为5 d左右,60°N以北的对流层中高层高度场预报系统性偏低,而在40°~60°N则为系统性偏高。系统性误差随预报时间的延长而增加,但10 d以上预报的系统性误差大小和空间分布逐渐趋于稳定;CFS系统对低频分量的延伸期预报技巧好于对其整体大气环流的预报技巧,并且在典型持续性暴雨过程中,CFS系统对影响强降水过程的主要环流系统低频振荡特征有一定预报能力。     

江苏省汛期强降水过程的延伸期预报试验

针对汛期延伸期降水预报问题,根据大气低频振荡特性,运用低频天气图预报方法,通过分析关键区低频天气系统(低频气旋和低频反气旋)的活动特征,建立低频系统与强降水过程间的对应关系,通过低频系统的活动特征来预报降水过程.在2011年7-9月江苏省延伸期强降水过程预报试验中,低频天气图预报方法的预报效果较好,且预报时效为10 ～30 d,可以在延伸期业务预报中加以应用.此外,还运用模式统计降尺度方法预报降水落区,为强降水过程的发生提供背景依据和参考信息,具有一定的实用意义.     

15~30d延伸期逐日预报在线显示平台的设计与实现

延伸期逐日预报是近年来涌现出的新兴气象业务。详细介绍了浙江省气候中心研发的15~30 d延伸期逐日预报在线显示平台。该平台以CFSv2和DERF2.0两个气候模式的预报产品为依托,基于5日集合平均方案,运用双线性插值技术形成0.25°×0.25°格点预报产品和省、市、县(市、区)三级行政区域站点预报产品,通过绝对误差和空间相关系数两种方法开展预报检验。针对县级气象部门的精细化服务需求,设计了15~30 d预报时间序列显示界面,并通过"包络线法"和"误差线法"分别给出平均气温和降水预报的上下限。业务平台测试版试运行以来表现出较好的预报性能,以2016年4月两次持续性强降水过程为例分析了平台的预报表现,结果表明平台分别提前20 d和16 d预报出这两次过程。针对存在的问题和不足进行了探讨,指出大力发展数值模式解释应用技术和概率预报是业务平台不断走向深入的技术基石。     

多变量时滞回归模型在江南地区初夏降水低频分量延伸期预报中的应用

利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 h Pa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,50~70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在50~70 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报。模型结果也表明,850 h Pa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显著信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子。     

春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正

数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM（Back-Propagation - Self memory）法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。      

天气和气候的可预报性

从理论和实际角度描述了天气和气候可预报性的认识过程.天气和气候的可预报性,特别是10～30天预报依赖于空间和时间尺度,预报包含了可预报分量和混沌分量.可预报性研究的最大挑战,来自气象极端事件的可预报性问题.     

延伸期预报中的可预报性浅析

延伸期（10-30天）预报是无缝隙集约化预报预测业务体系的重要一环,一直以来在防灾减灾科学决策中起着重要作用。然而实际预报中,其准确率较中短期天气预报和气候预测均明显偏低,原因在于随着预报时效延长,预报结果存在明显的不确定性。因此,业务预报中需要充分考虑预报对象的可预报性。本文通过总结延伸期时效可预报性的来源、主流数值模式预报性能的现状,介绍了一线业务中的预报思路及常用的可预报性参考产品,揭示了可预报性理论在延伸期预报中的应用。同时还展望了延伸期预报未来的发展方向。     

基于BMA方法的地面气温的10～15 d延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m气温10~15 d预报资料,对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)预报试验。结果表明,BMA方法的预报效果随训练期长度而改变,训练期长度为30 d时预报效果最优。BMA方法可提供全概率密度函数,定量描述预报不确定性的大小,且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性,高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估,发现预报技巧随预报时效的延长降低,且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。此外,3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报,对于提高10~15 d延伸期概率预报技巧有一定效果,且滑动天数越长,预报效果越好。     

东亚地区冬季地面气温延伸期概率预报研究

利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。