年际增量方法在西南夏季降水预测中的应用

利用中国西南地区80站逐月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料等,采用降水预测新方法——年际增量法,考察影响中国西南地区夏季降水年际增量的前期冬、春季大气环流年际增量状况,并选取5个关键影响因子,采用多元回归法建立中国西南夏季降水年际增量预测模型。对降水年际增量进行预测,在1971—2010年的建模阶段,预测模型的拟合率为0.78,在2011—2017的后报检验7年中,有6年与实况值同位相。后报检验2011—2017年的降水距平百分率,均方根误差为16%。为考察对降水异常分布型的预报效果,逐站建立回归方程,并进行趋势预报检验,近5年的趋势异常综合评分高于发布预测,预报效果较好。因此,该方法的应用及模型的建立对提高西南地区夏季降水预测水平有重要意义。      

云南夏季降水异常的影响因子及物理统计预测方法

云南夏季降水年际变化较大,影响因子众多,夏季降水的预测较为困难。使用1965—2017年云南省122个气象观测站的逐日降水资料和NCEP大气环流资料,采用年际增量的方法来预测云南夏季降水。文中基于云南夏季降水年际增量变化规律和影响夏季降水的环流形势及物理过程,选取了6个具有物理意义的预测因子,包括:前期2月南太平洋海温异常、前期2月东亚北部海平面气压异常、前期4月北美500hPa位势高度异常、前期5月太平洋北部海平面气压异常、前期1月印度半岛北部500hPa位势高度异常及前期2月澳洲以南地区200hPa高度场偶极子异常,来建立云南夏季降水预测模型。并对预测模型进行逐年交叉检验和1998—2017年逐年独立样本检验。交叉检验中夏季降水年际增量预测值和观测值的相关系数为0.85,相对均方根误差为8.0%。回报检验中夏季降水年际增量的相对均方根误差为9.1%,63.0%的异常年份预测值能够准确地预报出夏季降水异常。该预测模型有较好的预测能力。     

第二松花江流域夏季降水年际增量预测模型研究

利用1980—2016年第二松花江流域（SSR）夏季（6—8月）平均降水量资料、NCEP/NCAR再分析月平均环流场资料、NOAA的月平均海温场资料，采用年际增量预测方法，通过分析与SSR夏季降水年际增量相关的环流及海温，确定了超前12个月内的6个预测因子，包括：11月东亚200hPa纬向风、12月西藏高原-2指数、12月赤道中东太平洋200hPa纬向风、2月印度洋海温、10月西太平洋暖池海温、4月东亚100hPa经向风。在此基础上利用这 6个预测因子，利用1980—2010资料建立SSR夏季降水年际增量的统计预测模型，最后根据年际增量给出SSR夏季降水的预测结果。经检验，1981—2010年，SSR夏季降水年际增量的预测拟合系数是0.83，SSR夏季降水预测结果拟合系数为0.67，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差为15%，均通过了显著性检验；对2011—2016年进行试报实验，该模型也很好的预测出降水的年际增量变化趋势，除2014年以外，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差绝对值都控制在23%以内，2016年仅为-9.9%。因此，通过预测降水的年际增量，进而再预测降水的方法，具有一定的预测技巧，可作为有效方法投入实际业务应用。     

基于年际增量方法的云南省普洱雨季开始期气候预测

基于普洱雨季开始期年际增量变化规律和影响雨季开始期的环流形势及物理过程,采用年际增量方法和多元线性回归分析方法,选取5个具有物理意义的预测因子(包括前期1月南半球绕极环流、前期2月南太平洋高压、前期4月孟加拉湾至南海海平面气压、前期冬季加拿大北部海冰和前期冬季伊朗高原积雪深度),建立了普洱雨季开始期的预测模型,并对预测模型进行1967—2017年的交叉检验和1998—2017年的逐年独立样本检验。交叉检验中,雨季开始期预测值和观测值年际增量的相关系数为0.84,相对均方根误差为24%;独立样本检验中,雨季开始期年际增量的相对均方根误差为15%,模型对雨季开始期异常年份的预测误差小于7 d,表明该预测模型能很好再现1967—2017年雨季开始期的变化趋势。     

基于偏最小二乘法的前汛期月降水量预测方法

采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力.     

基于年际增量法的青藏高原南部汛期降水预测研究

针对青藏高原南部汛期降水预测研究少和预测难度大的问题,通过分析1981-2010年青藏高原南部汛期降水与国家气候中心发布的88项大气环流指数、26项海温指数和16项其他指数年际增量的相关性,采用逐步回归法筛选出与降水相关的最优预测因子组合,在此基础上建立了高原南部汛期降水年际增量与预测因子的物理统计预测模型,并对2011-2019年的汛期降水进行了独立样本回报检验。结果表明,该模型的预测准确率很高,降水年际增量和距平同号率均达到7/9,距平百分率均方根误差为13%,降水相对误差在±15%以内的年份占比高达8/9。可见,该模型能够提高高原南部汛期降水预测能力。最后,利用NCEP/NCAR再分析月平均资料和NOAA海表温度月平均资料研究了预测因子影响高原南部汛期降水的物理机制。     

基于年际增量法的华西秋雨预测模型建立及检验

利用1962—2018年华西地区301个气象台站秋季降水量资料和国家气候中心整理的130项气候系统指数，采用年际增量法建立了华西秋雨预测模型。首先通过相关分析挑选了4个与华西秋雨年际增量前3主模态密切相关的影响因子，进而采用多元线性回归方法进行建模，拟合时段和后报时段分别选为1962—1991年和1992—2018年。华西秋雨年际增量前3主模态累积值的预测模型通过了α=0.01的显著性水平检验，表明该模型具有较高的拟合预测能力。然后用相同的预测因子分别建立华西地区301个气象站点的华西秋雨年际增量预测模型，大部分模型都通过了显著性检验。用PS评分指标对预测效果进行检验，结果显示后报期年平均PS评分达74.5分。从空间分布来看后报期大部分站点的PS评分都超过60分，其中四川盆地南部、贵州东部和湖南西部等地超过80分。与华西各省和国家气候中心发布的近6年秋季降水预测PS评分进行比较，发现模型后报结果有显著优势。总体来看，用年际增量法建立的华西秋雨预测模型具有较高的预测技巧和实际应用价值。     

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。     

陕西汛期降水年际增量预测新技术研究

应用年际增量预测方法,通过分析影响陕西汛期降水的物理机制,建立了具有较高预测效能的陕西汛期降水年际增量预测模型。研究表明,赤道太平洋中东部海温年际增量、500 hPa高度年际增量与陕西汛期降水具有很好的相关性。当前一年秋、冬季赤道太平洋中东部海温增量在南北方向上表现为“－＋－”分布型时,陕西当年汛期降水偏多,反之,陕西当年汛期降水偏少。当前一年秋、冬季500 hPa高度年际增量在赤道附近呈带状正值分布时,陕西当年汛期降水偏多;呈带状负值分布时,陕西当年汛期降水偏少。国家气候中心提供的74项环流特征量、陕西省0 cm地温增量因子与陕西汛期降水也有很好的相关关系。在对预测因子物理意义分析的基础上,用逐步回归方法引入因子,建立陕西10个气候区域的汛期（6—8月）降水总量和各分月（6、7、8月）的降水年际增量预测模型（共40个）,汛期降水总量预测模型交叉检验距平同号率达78.4%。对2010—2013年汛期降水总量和各分月降水量进行试报,其准确率PS评分分别达到75.8和66分。增量预测方法具有较强的预测能力,能够在一定程度上提高陕西汛期降水预测水平,可作为有效方法投入实际业务应用。     

中国夏季月际—季节平均降水动力和统计结合实时预测模型

中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6～8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型,之后根据月际尺度降水预测,开展季节平均降水预测。首先,基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统（CFSv2）预测结果,选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子,分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型,并采用奇异值分解（SVD）误差订正方法对其改进;之后,利用多因子择优集合方案,研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型,进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983～2022年夏季（6～8月）中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明：逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%,多年平均的空间相关系数分...     

荆江河段洪水水位预报方法研究

研制了荆江河段各站具体的洪水水位预报方案,并对预报方案进行了检验。研究表明:利用洪水预测的上下游相关法,建立荆江河段宜昌-枝城、枝城-沙市、沙市-城陵矶-石首、枝城-城陵矶-监利等水文预报站点的上下游相应水位关系曲线,能较好的预测荆江河段各预报站点洪水水位,并且通过对1969、1981、1983年3次洪峰过程试报的结果表明,该方案具有较好的适应性。     

江苏风能资源代表年选择的方法比较

代表年法是风能资源计算中的重要方法,而对区域风能资源代表年的选取方法不一.以江苏省为例,对区域多站点的风能资源代表年选取的两种方法--"站点最大频数法"和"区域平均法"的比较分析表明,两种方法选取的江苏省风能代表年是一致的.本文的结果可以推广到其它多站点区域的风能资源代表年的选取上,其中站点最大频数法简便易操作,适用于较少站点数条件下的代表年选取和业务性运用;区域平均法适用于稠密站点条件下的代表年选取;在样本足够大条件下,上述两种方法的计算精度能够满足风能利用的业务和研究需要,并具有足够的区域一致性和代表性.     

基于背景法对太行山中段焚风特征的分析

利用石家庄2009—2018年逐小时气象要素监测数据,设计了一种新的焚风统计方法——背景法,对太行山中段的焚风特征进行了分析,并探讨了其与常规焚风统计方法的差异及其命中率问题。结果表明:①背景法可以有效排除大尺度天气系统和辐射对焚风统计结果的影响,可以确保焚风过程统计的精准性;②与常规焚风统计方法相比,焚风日分布特征改善明显,表现为上午时段焚风次数明显减少、夜间明显增多,新方法的结论更加符合石家庄当地焚风特点;③石家庄地区基于背景法的焚风统计命中率为100%,但在其下游地区,随着与山脉距离增大,焚风统计命中率明显下降。     

基于地面电场的凉山地区雷电预警方法研究

本文利用凉山地区2014~2015年雷电实况观测资料和地面电场资料,采用电场强度阈值预警和电场极性跳变预警两种方法对地面电场预警雷电天气的有效性进行了分析,并综合这两种方法,选取电场强度E和电场变化率△E两个参数,分雨季、非雨季(包括干季和过渡季节)确定了预警阈值,并检验了预警有效性。结果表明:(1)不同季节的雷电天气地面电场预警阈值不同。(2)综合运用E和△E的预警阈值这两个参数进行雷电天气预警,可小幅度提高其预警有效性。     

Comparative Study on Methods for Computing Soil Heat Storage and Energy Balance in Arid and Semi-Arid Areas

Observations collected in the Badan Jaran desert hinterland and edge during 19-23 August 2009 and in the Jinta Oasis during 12-16 June 2005 are used to assess three methods for calculating the heat storage of the5-20-cm soil layer.The methods evaluated include the harmonic method,the conduction-convection method,and the temperature integral method.Soil heat storage calculated using the harmonic method provides the closest match with measured values.The conduction-convection method underestimates nighttime soil heat storage.The temperature integral method best captures fluctuations in soil heat storage on sub-diurnal timescales,but overestimates the amplitude and peak values of the diurnal cycle.The relative performance of each method varies with the underlying land surface.The land surface energy balance is evaluated using observations of soil heat flux at 5-cm depth and estimates of ground heat flux adjusted to account for soil heat storage.The energy balance closure rate increases and energy balance is improved when the ground heat flux is adjusted to account for soil heat storage.The results achieved using the harmonic and temperature integral methods are superior to those achieved using the conduction-convection method.     

城市化对咸宁地区风速和相对湿度的影响分析

利用1981—2014年的地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料,根据卫星数据实现城郊站点分类,选取赤壁站作为城市站,崇阳站作为郊区站,分析咸宁地区相对湿度和风的年和季节变化特征,并采用UMR(Urban Minus Rural)方法和OMR(Observation Minus Reanalysis)方法定量解析城市化对咸宁地区相对湿度和风速的影响。结果表明:近34年来城区和郊区的风速分别以-0.18 m·s~(-1)/10a和-0.05 m·s~(-1)/10a的速率逐渐减小,UMR值(城郊距平差)的变化趋势为-0.13 m·s~(-1)/10a,对应的城市化贡献率为75%,城市化对风速的影响在夏季最为明显,其贡献率为100%。近34年来城区和郊区的相对湿度分别以-1.34%/10a和-2.49%/10a的速度减小,且郊区减小的幅度大于城区的,近10年来城区的相对湿度开始大于郊区的,城市化对咸宁地区相对湿度的影响表现为由"干岛效应"向"湿岛效应"的转换,且"湿岛效应"在夏季表现最为明显。利用UMR和OMR方法计算的风速和相对湿度的变化趋势较为一致,但UMR计算结果表明城市化对风速减小及相对湿度增加的影响更为显著,能更好地反映城市化进程对咸宁地区相对湿度和风速的影响。     

大孔径闪烁仪观测中的相似理论适用性分析

利用2009年馆陶站(1-12月)和阿柔站(1-6月和10-11月)的大孔径闪烁仪LAS相关数据,分析了LAS观测中莫宁—奥布霍夫相似理论MOST理论的适用性,并探讨了MOST理论适用性的定量判断方法.结果表明:(1)在不稳定条件下,大尺度涡旋运动、大气湍流发展状况和温度尺度都能对MOST理论适用性产生显著影响;(2)确立了两种新的MOST理论适用性判断方法,即因子分析法和温度结构参数法,并验证了这两种判断方法是合理、可靠的.     

降水温度分县客观预报方法研究

应用国家气象中心T106数值预报产品和MOS预报方法，研究建立了贵州省81个站1～5天的降水分级预报和最高、最低温度预报方程，并投入业务应用，检验证明效果较好，为业务提供了有效的省级客观预报指导产品，重点探讨了建立分县MOS预报方程中的关键技术，分析了其在业务应用中的误差特点并提出了改进方法。     

东营市暴雨气候特征

利用1971-2004年东营市5个气象站近34年的日降水量资料,采用Petitt方法和合成分析等方法,研究了东营市暴雨的气候特征,及产生这种特征的原因.研究表明:自1970年代以来,东营市暴雨的年代际变化呈现出3个特征时段:1974/1975年发生突变,突变前暴雨年出现站次基本呈上升趋势,突变后明显减少;1990年成为二级变点,之后暴雨年出现站次又有明显增多.1990年代后东营市暴雨明显偏多是在有利的高空环流背景下,北方冷空气和南方暖湿气流频繁交汇的结果.由于东营市特殊的地理位置和地形、地貌影响,导致东营市降水的气候特征与山东省的气候特征变化并不一致,前者呈现出两头高、中间低的倒抛物线形状,而后者却一直呈现出下降趋势.     

波兰郁金香在中国的气候适生地研究

通过对波兰郁金香的水、热条件与中国大陆所有站点进行气候滑移相似分析表明,波兰郁金香在中国最适宜引种的范围很大,气候相似的大部分地方集中在３ 个地区：一是３４ ～３９°Ｎ、１０２～１１４°Ｅ的倒梯形区域;二是３５ ～４２°Ｎ、１１５ ～１２５°Ｅ的倒三角形区;三是西藏的部分地区。