黄淮地区夏季降水的统计降尺度预测

利用1991-2011年黄淮地区夏季降水、NCEP/NCAR再分析资料和国家气候中心第2代动力气候模式（BCC_CSM1.1m）夏季回报结果,研究黄淮地区夏季降水降尺度预测模型和可预报性来源。诊断发现,黄淮地区夏季降水与同期南亚高压、乌拉尔山附近阻塞高压、西风急流、西太平洋赤道上空200 hPa纬向风场呈明显正相关。分析BCC_CSM1.1m对夏季环流的回报结果发现,模式对200 hPa和500 hPa位势高度场、200 hPa纬向风场和850 hPa经向风场上影响黄淮地区夏季降水的部分关键区域有较好的模拟能力。利用模式预报技巧较高且对黄淮地区夏季降水的影响有物理含义的环流特征作为预测因子,对比预测因子进行独立性筛选前后分别建立的降尺度预测模型发现,黄淮地区夏季降水预测与实况的距平符号一致率由61%提高到72%。预测技巧来源分析发现,降尺度预测能力与BCC_CSM1.1m对影响黄淮地区夏季降水的3个关键因子乌拉尔山附近环流、南亚高压、西太平洋赤道上空西风强弱的预测技巧密切相关,尤其是模式对西太平洋赤道上空西风的模拟能力起到决定性作用。     

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.     

多模式集合预报及其降尺度技术在东亚夏季降水预测中的应用

利用动力季节模式输出的匹配域投影技术和多模式集合预报技术对多个国家和城市的站点月平均降水进行预报。预报变量是北京1个站、韩国60个站和曼谷地区8个站点的月平均降水,预报因子是从多个业务动力季节预报模式输出的多个大尺度变量。模式回报数据和站点观测降水数据时段是1983—2003年。降尺度预报降水的技巧是在交叉验证的框架下进行的。匹配域投影方法是设定一个可以活动的窗口在全球范围内大尺度场上进行扫描,寻求与目标站点降水最优化的因子和最相关的区域,目标站点的降水变率就是由该匹配域上大尺度环流场信息决定的。最终预报是用多个降尺度模式预报结果的集合预报(DMME)。多个降尺度模式预报结果的集合预报能显著地提高站点降水的预报技巧。北京站,多个降尺度模式预报结果的集合预报的预报和观测降水的相关系数可以提高到0.71;韩国地区,多个降尺度模式预报结果的集合预报平均技巧提高到0.75;泰国,多个降尺度模式预报结果的集合预报技巧是0.61。     

2003年江淮汛期多模式短期集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF模式为试验模式,由对短期天气预报结果影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,开展有限区域多模式短期集合预报在我国汛期时段的应用与研究.分别研究了单个模式集合预报和多模式集合预报在2003年汛期(7月)预报中的应用,预报对象主要包括降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度.试验结果表明:(1) 由AREM、MM5和WRF模式构成的多模式集合对以上要素的集合预报总体效果比其任一单个模式的集合预报效果好;(2) 对于降水的集合预报,单个模式的集合平均结果对多模式集合预报效果有影响.且对于不同的降水临界值影响不同;当降水临界值较小时,单模式集合平均结果对多模式集合效果影响较小;当降水临界值较大时,影响较大,甚至可以影响多模式集合的集合平均预报成败;(3) 对于降水、500 hPa位势高度和700 hPa相对湿度,其单个模式以及多模式的48 h集合预报对确定性预报的改善度都比24 h的显著.(4) 对于形势预报和相对湿度预报,多模式集合预报效果明显比同期T213模式的预报水平高.     

择优法降水集合预报试验的研究

基于集合平均预报方法的基础上，提出了择优法降水集合预报方法，以多物理过程集合预报系统为例，对该方法进行阐述和试验。利用集合预报系统各成员过去24 h预报的500 hPa和700 hPa温度差（T500-700）与实况温度差的相关系数作为集合预报成员的筛选因子，选择相关系数较大的成员作为集合成员进行降水集合预报试验。初步试验结果表明，择优法降水集合预报要略优于集合平均法的预报，24 h降水集合预报有所改善。择优法降水集合预报简单易行，在计算资源有限的情况下，可优先计算择优的成员，因此比集合平均法节约计算时间，提高集合预报时效，具有一定的业务应用价值。     

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。     

基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h.     

基于GCM模式预报的江西汛期降水降尺度预测模型

基于1951—2013年江西省87个台站逐日降水数据和NCEP/NCAR再分析资料,利用偏相关统计方法选取影响江西省汛期降水的强迫因子,并进行归因分析,最终基于GCM模式预报结果建立江西省汛期降水的降尺度预测模型。结果表明:对江西省汛期降水产生主要影响的两个强迫因子分别是蒙古500 hPa位势高度和前期1—3月黑潮延伸区海表温度,前者反映中高纬的冷空气活动,后者能影响西太平洋副热带高压的位置和强度,两者都将影响江西省汛期降水。利用这两个强迫因子建立降尺度模型能够准确拟合江西省汛期降水,可较好地把握汛期降水的主要趋势,因而可用于江西省汛期降水预测。     

最优子集回归方法在季节气候预测中的应用

利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。     

NCC_CGCM产品对长江中下游夏季降水预报的释用

通过对1983-2002年国家气候中心NCC_CGCM季节预报模式的2月初始场的5个预测场(500 hPa高度场,200 hPa经向风、纬向风场,850 hPa经向风、纬向风场)与NCEP实况场的相关检验,指出模式预测与实况有一定差距,但也存在预报效果好的区域,其中预报效果最好的是200 hPa和850 hPa纬向风场,正相关达到95%信度的点数最多;500 hPa高度场正相关达到95%信度的点数最少;利用模式预报效果好的区域的预测值,对2003-2007年长江中下游区域夏季降水指数进行释用,预报准确率达到80%;对比模式在该地区的降水预报以及仅用模式高度场的解释预报发现,用挑选有用信息后的预报效果更好.该方法在全国其他14个区夏季降水的释用中,江南区和内蒙古区预报准确率也可达到80%.     

T639模式预报系统误差统计和订正方法研究

通过统计2009—2010年T639模式500 hPa高度、850 hPa温度和2 m温度的1～10天预报场的平均误差发现,T639模式的这些气象要素预报都存在明显系统误差,且系统误差随着预报时效的增加而增加。利用＂递减平均法＂尝试订正其预报系统误差,订正结果表明：该订正方法总体表现为正的订正技巧,但订正能力随着预报时效的增加而下降;东亚地区的系统误差小于整个北半球,＂递减平均法＂的订正能力总体小于整个北半球。对比夏、冬半年订正效果发现：对于500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场,冬半年和夏半年订正技巧相当;对于地面2 m温度预报场,冬半年订正能力明显高于夏半年。不同权重系数试验表明：对于500 hPa高度场,权重系数约取0.06时,订正效果较好,而对于850 hPa和2 m温度场,权重系数约取0.1时,订正效果最佳。     

基于BCC_CSM模式的中国东部夏季降水预测检验及订正

基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:（1）模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时空变率的两个主要模态（偶极子型模态和全区一致型模态）,但是不同超前时间的预测在刻画模态方差贡献、异常空间分布特征、时间系数的年际变化等方面存在明显误差;（2）模式能够合理预测大尺度环流和海表温度（SST）的变化特征,但是对中国东部夏季降水的总体预测技巧有限,这与模式不能准确刻画西太平洋副热带高压、大陆高压、中高纬阻塞高压等环流系统以及热带太平洋、印度洋SST变率对中国东部降水模态的影响有关;（3）针对1991~2003年回报试验数据中的500 hPa位势高度、850 hPa纬向风和经向风、SST变量,在全球范围内寻找并定位与中国东部站点降水关系最密切的预报因子,进而建立针对降水预测的单因子线性回归、多因子逐步和多元回归模型。采用2004~2013年回报试验对所建立的降水预测模型进行了独立检验,结果表明:所建立的降尺度预测模型能显著提高中国东部地区夏季降水的预报技巧。以6月1日起报试验为例,预测的第一模态（第二模态）与观测的空间相关系数由原始的0.12（0.48）提高到了0.58（0.80）,时间相关系数则从0.47（0.15）提高到0.80（0.67）;其它超前时间的预测试验中,降尺度预测模型的降水预测技巧相比模式原始预测技巧也同样明显提高。     

国家气候中心MJO监测预测业务产品研发及应用

热带大气低频振荡 (MJO) 和北半球夏季季节内振荡 (BSISO) 对全球范围天气气候事件有重要影响,是次季节-季节 (S2S) 预报最主要的可预报性来源之一。国家气候中心 (BCC) 基于我国完全自主的T639全球分析场数据、风云三号气象卫星射出长波辐射 (OLR) 资料以及BCC第2代大气环流模式系统的实时预报,发展了MJO实时监测预测一体化业务技术,建立了ISV/MJO监测预测业务系统 (IMPRESS1.0),已投入实时业务运行,在全国气象业务系统得到应用。该文着重介绍该系统提供的MJO和BSISO指数监测预测数据和图形产品,并描述了这些业务产品在2015年对MJO典型个例的实时监测预测应用情况。监测分析和预报检验表明,基于我国自主资料的监测结果能够较为准确地表征MJO和BSISO指数的振荡和演变过程,该系统对MJO和BSISO事件分别至少具备16 d和10 d左右的预报技巧。因此,基于IMPRESS1.0的MJO/BSISO监测预测一体化业务产品可为制作延伸期预报提供重要的参考依据。     

利用大气环流模式讨论舍入误差对东亚和西北太平洋夏季气候模拟的影响

采用单精度和双精度编译的大气环流模式对东亚以及西北太平洋气候进行集合模拟,分析舍入误差对大气环流模式在东亚和西北太平洋区域夏季气候模拟的影响,结果表明采用双精度编译的模式在850 hPa环流场比单精度模式模拟效果要好。为了进一步分析双精度模式模拟效果优于单精度模式的原因,集中研究了850 hPa纬向风场的模拟情况。结果表明,双精度模式对东亚以及西太平洋850 hPa纬向风场第1模态有着更好的模拟,而且第2模态的时间序列与再分析资料850hPa纬向风场的第2模态时间序列有着更好的相关。这些结果表明,由于舍入误差的影响使得该区域大气内部噪音更强烈,从而使得海温强迫导致的气候变率变弱,进而使得双精度编译的模式对东亚和西北太平洋区域气候的模拟要优于单精度模式。     

2016年6—8月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

对2016年6—8月T639、ECMWF及日本（文中简称JP）数值模式的中期预报产品进行了分析和检验。结果表明：3个模式对亚洲中高纬环流形势的调整和演变均具有较好的预报性能,其中ECMWF模式预报效果最好。对于副热带高压,ECMWF和T639模式均能较好地预报副热带高压移动趋势,但具体过程存在不同偏差,ECMWF模式偏差较小;3个模式中期时效均能报出四川盆地的持续高温过程,且对北方850 hPa温度的转折性变化趋势均有较好的预报能力,ECMWF和JP模式对南方地区温度变化的预报能力明显优于北方地区,T639模式对南方温度预报偏差较大,ECMWF模式综合预报效果最好。对台风妮妲,ECMWF模式预报与零场较为接近,T639模式误差较大。     

东亚夏季风指数的年际变化与东亚大气环流

文中从夏季东亚热带、副热带环流系统特点出发 ,定义了能较好表征东亚夏季风环流年际变化的特征指数 ,并分析了东亚夏季风指数的年际变化与东亚大气环流及夏季中国东部降水的关系。文中定义的东亚夏季风指数既反映了夏季东亚大气环流风场的变化特征 ,也较好地反映了夏季中国东部降水的年际变化特征。此外 ,还探讨了东亚夏季风指数变化的先兆信号     

T63月动力延伸预报产品的检验

采用NCEP／NCAR再分析资料和T63谱模式月动力延伸预报产品资料,对200、500hPa高度场及200hPa、700hPaU、V风场进行相关系数、距平、距平同号率、距平相关系数的分析,得出如下结论：月动力延伸预报产品对极涡、南亚高压、副热带高压预报能力较强,夏季副热带系统预报偏强,西风带系统预报偏弱;冬季西风带系统预报偏强,副热带系统预报偏弱。西风带和副热带系统的距平误差基本反映出影响我国年季气候变化主导系统的进退及预报误差。     

降尺度技术在月降水预报中的应用

着重介绍月动力延伸数值预报模拟技巧较高的大气环流在局域降水方面的降尺度（downscaling）应用。克服动力降尺度和统计降尺度技术的缺点，从动力与统计相结合的角度，给出月尺度大气环流与局地降水之间的关系，该联系有清楚的动力学背景和天气学意义。120个月的历史实况资料回报试验证明了该关系的合理性。T63/NCC月动力延伸形势场集合预报进行中国降水的降尺度应用亦取得了较好的结果。