统计预报海温场驱动的CAM3.1模式预报试验

基于动力气候模式进行月一季尺度预报的“两步法”思想,提出一种新的预报海温场统计模型,并以该统计模型预报的海温场驱动NCAR CAM3.1模式对1981-2000年月时间尺度的东亚500 hPa高度距平场进行客观回报试验;在此基础上,提出了对预报结果的订正方法。结果表明:统计预报海温模型的预报海温场能够反映出全球海温空间分布的基本特征,并对表征ENSO事件的Ni?o3.4区海温变化的预报能力较强。该统计模型预报的海温场驱动的CAM3.1模式可以较好地预报出东亚500 hPa环流的主要分布特征,试验表明:适当的统计订正方法可以在一定程度上提高CAM3.1模式对东亚夏季500 hPa环流背景的预报技巧。     

典型相关分析(CCA)对我国冬季气温的短期气候预测试验

利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型，对我国冬季气温进行了预测试验，采用历史资料独立样本检验的方法，对预报技巧给出合理的评定。结果表明，使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测，有一定的预报技巧，对于特定地区和特定时期优选的因子场组合，可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时，最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子，不仅单独海温场的预报效果较好，而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。     

五种短期气候预测统计模型对灾害性天气的评估检验

对1996～2004年的灾害实况场与五种统计预测模型的预测结果进行检验,结果表明五种统计模型对灾害性天气的实况场和背景场均有一定的预报能力,尤其是对灾害性天气背景场的预测效果较好,这些结论可适用于常规的短期气候预测业务.     

EOF-CCA模型在山东季降水预测中的应用

首先介绍了ＥＯＦ－ＣＣＡ模型的基本原理及建模步骤,阐明了经验正交函数分解（ＥＯＦ）和典型相关分析（ＣＣＡ）两种统计方法在短期气候预测应用中结合的必然性及优越性,并指出该模型可由一个气候场或多个气候场去预报另一个气候场。然后以山东１３站的报隆水量场为预报场,分别以前期整个北半球和东亚区域的５００ｈＰａ月平均们势高场为因子场,建立了位势高度场的前１３个主分量场与季降水场之间的ＥＯＦ－ＣＣＡ模型,最后对     

动力季节预测中预报误差与物理因子的关系

为了在动力季节预测中更好地运用统计经验来改进预报, 从研究气候系统物理因子影响模式预报误差的角度入手, 探讨了与气候模式有关的统计经验获取问题, 并利用国家气候中心海-气耦合模式的历史回报数据, 考察了动力季节预测中夏季环流和降水的预报误差与主要物理因子, 包括Ni?o3区海温指数、太平洋年代际振荡指数、南北半球环状模指数以及北大西洋涛动指数相关关系。分析结果显示:上述物理因子与模式预报的夏季环流和降水误差之间存在前期或同期的某种显著相关关系, 并且显著关系分布随因子的不同而表现出明显不同的区域性特征, 这为发展一种基于预报因子的误差订正新方法提供了新思路。     

我国短期气候动力预测模式系统的研究及试验

气候和气候异常对我国的国民经济发展具有重大影响,为提高短期气候预测的准确率,研究动力气候模式短期气候预测新技术至关重要.通过近5年的努力,建立了一套出月动力延伸预报模式,海气耦合的全球气候模式(AGCM+OGCM+海冰+高分辨率印度洋-太平洋海盆模式),区域气候模式季和年际尺度的业务动力模式组成的系统.初步把我国的短期气候预测水平由经验统计方法提高到定量和客观分析的水平上.在此基础上,已建成了一个具有物理基础的统计方法与气候动力模式相结合的综合气候预报系统.     

MJO预报研究进展

热带大气季节内振荡 (Madden-Julian oscillation,MJO) 是次季节-季节时间尺度气候变率的支配模态。它不仅对低纬度地区天气气候产生重要影响,还能够通过经向传播和激发大气遥相关波列对中高纬度地区产生影响,是延伸期尺度最重要的可预报性来源。因此,MJO预报是次季节-季节气候预测中极为重要的部分,近年来受到国际学术界广泛关注。该文回顾了MJO预报发展历史,概述了当前国际上主要科研业务机构的MJO预报发展现状。目前基于统计方法和气候模式的MJO预报研究取得了较大进展,特别是多个耦合气候模式和一种基于时空投影方法的统计模型均能够显著提升MJO预报技巧 (有效预报可达20 d以上)。该文还介绍了中国气象局国家气候中心在MJO预报技术发展和业务系统研制方面的新进展,当前基于第2代大气环流模式的MJO业务预报填补了国内空白,技巧为16~17 d,而耦合气候模式试验的技巧已达到约20 d。总体来看,利用耦合模式预报MJO是未来发展的主要方向,其中,面向MJO的模式初始化和集合预报新方法研究将是关注重点。     

夏季西太平洋副热带高压的客观定量化预测及其对汛期降水的指示

基于动力统计相似预报原理,将模式误差动力统计预报方案应用于西太平洋副热带高压的客观定量化预测,通过交叉检验距平相关系数,筛选出对副热带高压区域的500 hPa高度场模式预报结果订正较好的因子作为前期关键因子集.对2003-2010年的副热带高压区域的500 hPa高度场进行了回报检验,结果显示该方案在数值模式预报结果基础上有了进一步提高,显示出较高的预测水平.在此基础上,从高度场预测结果中提取出与中国降水关系最为密切的两个典型副热带高压特征指数(脊线指数与西伸脊点指数),将其投影在二维平面上,并根据不同类型的副热带高压特征下对应的雨型分类特征得到预报年副热带高压所属类型下中国夏季降水的分布类型,多年检验结果表明,预测的投影类型所对应的降水合成分布与实况的降水具有较好的一致性,进一步验证此种副热带高压与雨型分类的合理性,达到通过副热带高压的定量化预测对夏季的旱涝分布形式进行预测的目的,为进一步提高汛期降水预测水平提供一种可能的思路.     

中国区域月气候预测方法和预测能力评估

利用我国台站降水和温度观测资料,评估了BCC_AGCM1.0月动力延伸预报的回算和预测、国家气候中心月气候预测业务统计方法、持续性预报以及业务发布预报对中国区域月气候要素的预测能力。结果表明,业务发布月平均温度和降水预测的技巧平均低于动力方法和统计方法的预测结果。温度的持续性预报和最优气候值统计方法预报技巧高于其它统计预报方法,考虑了综合相似特征的统计方法对降水预测有相对的优势。动力延伸预报的三种超前预报时间的预测结果总体高于统计方法,在月气候预测能力上具有明显优势。月尺度预测动力和统计方法评估的年际变化特征表明月降水和温度的可预报性一般在El Nio状态下较高,而在La Nia发生时偏低。     

长江流域年降水预测动力-统计降尺度方法及其应用

基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据,利用经验正交函数分解（EOF,Empirical Orthogonal Function）迭代和年际增量方法,探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明,基于再分析数据的年尺度环流场,建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案,其26 a回报检验的距平相关系数（ACC）平均达0.6,证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场,建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案,其ACC平均为0.42,显示了较高的回报技巧,远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现,赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时,预报技巧更高,ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下,利用EOF迭代选取的特征向量偏多时,多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号,预测技巧得到了提高。     

INGULAR CROSS SPECTRUM APPLIED ON DIAGNOSTIC ANALTSIS OF AIR-SEA INTERACTION

The Singular Cross Spectrum Analysis(SCSA) method was employed to investigate the coupled-periods of air-sea/mid-low circulation interaction using 1951-1993 500-hpa geopotential heights and the sea surface temperature(SST)in the Northern Hemisphere. Results show that air-sea correlation is noticeable on the 3-7 year scale which is similar to ENSO circle. In this sense, ENSO is a Strong signal. Quasi-ten/quasi-four year periods are prominent in the mid-low interaction, and quasi-if our year oscillation is uniform with the ENSO circle.Studies indicate that the mid-low interaction possess quasi-ten year oscillation beside being affected by ENSO.     

青藏高原地面加热及上空环流场与东侧旱涝预测的关系

应用奇异值分解(SVD)技术研究了青藏高原地面加热场与高原上空100 hPa高度场及其东侧川渝地区夏季降水场的时空联系和旱涝预测的关系.结果表明:地面加热场与高度场的第一模态代表了两场间的主要耦合特征,具有高度的时空相关;前期青藏高原地面加热场通过影响后期高原上空100 hPa高度场,导致未来高原东侧川渝地区夏季降水异常;加热场-高度场-降水场之间的这种非同步关系,反映了川渝地区旱涝灾害的影响因子和物理成因; 前期高原地面加热场与前期100 hPa高度场SVD第一模态的变化,是高原东侧地区未来夏季旱涝异常的预测信号.并由此提出了一种基于SVD技术的旱涝预测思路.     

一个新的ENSO监测指标的研究

利用1982～1996年逐月平均SST和OLR资料,首先通过奇异值分解（SVD）技术研究了热带太平洋大气对流活动和海温场的时间和空间结构及其相互关系。结果表明,第一模态都明显地反映出ENSO信息,两场间具有很高的相关。分析了80年代以来的E1 Ni?o/La Ni?a盛期的热带太平洋对流活动场以及NINO 3指数与OLR场的点相关,结果指出,中东太平洋和西太平洋上存在类似偶极子型的两个符号相反的相关区,与SVD第一模态空间分布型十分相似。由此建立了反映ENSO期间热带中东太平洋和西太平洋反向变化的对流涛动     

一个改进的混合型海气耦合模式：ENSO模拟

通过在中国科学院大气物理研究所热带太平洋环流模式与一个统计大气模式所建立的混合型海气耦合模式中引入次表层上卷海温非局地参数化方案, 对比分析了次表层上卷海温对耦合模式模拟结果的影响, 表明在引入次表层上卷海温非局地参数化方案前耦合模式模拟的SSTA最大变率中心位于日界线附近赤道南北狭窄范围内, 而在赤道东太平洋及南美沿岸一带变率过低, 周期呈准2年振荡。改进后, 耦合模式模拟结果的分布不论在东西方向亦或南北方向与观测更为相近, 振荡周期为4年左右, 而且还能模拟出观测中ENSO振荡的季节依赖性特征。进一步分析改进的耦合模式中海气耦合特征, 表明 “延迟振子” 理论、 “西太平洋振子” 理论、 “充电-放电振子” 理论及 “平流-反射” 理论所揭示的一些规律在该模式中都能被不同程度地描述出来, 这说明在实际的ENSO循环过程中, 可能有多种机制在同时起作用。     

Four-dimensional data assimilation method based on SVD: Theoretical aspect

Summary A new method of four-dimensional data assimilation based on Singular Value Decomposition (SVD) is proposed. In it, a set of atmospheric states is obtained by integrating a numerical weather prediction model and simulated observations are taken and calculated from the model variables. Then the SVD technique is used to create the base vectors from this coupled data set. Finally, the analysis is obtained by projecting actual observation data into a space spanned by the base vectors. Using this approach, the four-dimensional data assimilation becomes a simple linear inverse problem the linearization of the nonlinear forward model is avoided, and the developments of the adjoint and background error covariance matrix are no longer needed. Since the SVD technique is used here, the method is simply called 4DSVD.     

Effect of remote forcings on the winter precipitation of central southwest Asia part 1: observations

Summary We investigate the effects of the North Atlantic Oscillation (NAO) and the El Nino Southern Oscillation (ENSO) on winter precipitation in Central Southwest Asia (CSWA) using an analysis of available observed climate data. The analysis is based on correlations, composites and Singular Value Decomposition (SVD) performed using the gridded dataset of the Climatic Research Unit (CRU) and station data for the region. We find that both the NAO and ENSO affect climate over the region. In particular a positive precipitation anomaly is typically found in correspondence of the positive NAO phase and warm ENSO phase over a sub-region encompassing northern Pakistan, Afghanistan, Tajikistan and southern Uzbekistan. This conclusion is supported by a consistency across the different analysis methods and observation datasets employed in our study. A physical mechanism for such effect is proposed, by which western disturbances are intensified over the region as they encounter a low pressure trough, which is a dominant feature during positive NAO and warm ENSO conditions. Our results give encouraging indications towards the development of statistically-based prediction tools for winter precipitation over the CSWA region.     

利用奇异值分解方法预测东北地区夏季气温

利用1961-2002年东北地区80个测站的夏季气温和冬季北太平洋海温场资料,采用奇异值分解技术,探讨了前冬北太平洋海温与东北地区夏季气温之间的关系。结果表明,前冬北太平洋海温场与东北地区夏季气温之间存在着较好的相关关系,并基于SVD(Singular Value Decomposition)分析的结果,建立了用前冬北太平洋海温场预测东北地区夏季气温定量空间分布的方法。从近几年的试报效果看,此方法具有一定的预测能力和较好的稳定性。最后,采用此方法和2002年冬季北太平洋海温场实况资料对2003年东北地区夏季气温做出了预测。     

青藏高原上空环流变化与其东侧 旱涝异常分析

应用奇异值分解（SVD）技术研究了青藏高原上空100 hPa高度场与高原东侧地区夏季降水场的时空结构及相互关系。结果表明: 第一模态代表了两场间的主要耦合特征,具有高度的时空相关;前期10～12月、1～4月青藏高原上空100 hPa高度场与高原东侧地区6～8月降水场具有显著的联系,前期高度场变化引起后期南亚高压状况异常,导致高原东侧地区旱涝灾害;高原东侧地区严重干旱（洪涝）年,其上空100 hPa高度场为负（正）距平控制; 高度场与降水场的这种非同步联系,时空相关显著,时间间隔长,物理意义明确,是高原东侧地区夏季旱涝异常的一种预测信号。     

印度洋海温异常和南海夏季风建立迟早的关系I.耦合分析

运用CSVD和联合CSVD等较新颖的统计方法,在去除/未去除ENSO影响的思路下,探讨了印度洋海温异常和南海夏季风建立迟早的关系,结果表明:在没有去除ENSO信号(外部作用)影响的情况下,全区一致型的海温异常分布对南海夏季风建立迟早起着重要的作用。当全区温度距平为正(负)时,南海夏季风建立较晚(早)。在去除了ENSO信号的影响后,非ENSO全区一致型和SIODM型是影响南海夏季风建立早晚的两个主要的印度洋海温分布型。对于非ENSO全区一致型的海温分布,当前期海温全区为负(正)距平时,南海夏季风建立较早(晚)。而对于SIODM型的海温分布,则当前期海温距平为西负东正(西正东负)的SIODM型时,南海夏季风建立较早(晚)。     

一种新的线性回归模型及其应用示例

回归分析是统计分析中常用的方法之一。传统的回归模型不具备全域分析能力,而变量场之间的关系多采用SVD（Singular Value Decomposition）进行分析,与传统的回归分析有所脱节。更为广义的线性回归模型是传统线性回归模型的延拓,在标量情况下,该模型可转化为传统线性回归模型。该模型的基本特征包含乘法不可互易性、等价于传统线性回归（因子项为标量时）、可分析性、延拓性、降维特征及容错性等。该模型解决了传统的线性回归模型不具备全域分析能力及模型表达能力受限于模型维数的现实问题。本文采用了NCEP（National Centers for Environmental Prediction）降水、高度场、风场月平均资料及国家气候中心西太平洋副热带高压指数资料,利用该模型和传统回归方案进行对比分析,分析结果表明,该模型具有一定的实用参考价值。