降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用

在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。     

青海省月降水、气温的动力模式解释应用及其效果检验

利用月动力延伸预报500hPa高度场资料、青海省36站实况降水、气温等资料,研究对不同月份及不同季节降水分别有重大影响的大尺度预测因子。并选取稳定高相关、物理意义明确、彼此间独立的影响因子,通过多次试验选择适合的统计降尺度方法,建立青海省月降水、气温的动力降尺度解释应用预测模型。按国家气候中心业务评分标准,用独立样本对模型预测效果进行检验,通过与近6年实际预报评分比较,模式降尺度应用后预测评分大部分超过业务评分,其中降水预测评分最高达84％,最低为67％。月平均气温降尺度解释应用评分最高达84％,最低也达到67％,平均评分虽不及业务评分高,仍是比较客观的预报方法,在短期气候预测中有实用价值。     

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。     

基于CFS预报产品的广东省季节降水统计降尺度预测

美国国家环境预报中心（NCEP）开发的气候预报系统（CFS）预报数据资料有1981—2008年共28年历史预报数据,有实时的预报产品（含有未来9个月的预报值）。与NCEP资料相比,CFS能较好模拟季风环流的季节变化,能超前几个月模拟出ENSO发展和衰减时期的海温异常发展,可以用于广东季节降水预测。采用CFS预报产品开发基于最优子集回归和多元均生函数的广东季节降水的两种统计降尺度预报方法。经过分析检验,分别选取海平面气压场、风场和位势高度场显著影响区域作为同期预报因子,从多年（2001—2008年）的历史回报检验来看,虽然两种预测模型对于个别季节存在年内预报效果不稳定性,但综合而言,大部分季节降水的气候预测评分总体平均在64分以上。2009/2010年的实时预报检验表明,两种预测模型均达到较好的预测水平,降水预测结果与实况较接近。与基于NCEP观测资料的传统统计方法比较,CFS预报产品具有实时性、更新快等优点。基于CFS预报产品的降尺度统计方法可以超前三个季预报广东降水,丰富了传统统计方法,但预报的稳定性还需进一步改进。      

T63 月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究

利用国家气候中心1996、1997年1~12月T63模式所作的500 hPa　70次月延伸预报产品和1966~1996年ECMWF的500 hPa旬平均高度场以及西南区域月气温和月雨量场资料,建立了用T63动力产品预测西南区域月要素场的一种完全预报（PP）的动力-统计关系。并对西南区域1996年2月至1998年1月逐月气温和降水进行了预报试验。结果表明,这种利用动力延伸集合预报产品制作西南区域月要素场预报的动力与统计相结合的释用方法具有明显的预报能力。     

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。     

降尺度方法在安徽省月降水量预测中的试用

基于NCEP/NCAR 500 hPa高度场、T63月动力延伸预报500 hPa高度场和安徽省降水资料,依据动力预报产品释用方法中所建立的月降水距平百分率预报方程,从月和旬两种不同时间尺度以及固定资料和选择资料来反演方程系数共4种降尺度方法来预报安徽省20个代表站月降水。1995—2005年11 a的回报检验表明了4种方法都具有较好的预报能力,从旬时间尺度较月尺度来预报月降水具有优势,在汛期和汛期降水偏多年更为明显。     

基于DERF 2.0产品东北地区降尺度气温预测模型研究

本文利用第二代月动力延伸预测模式业务系统(Dynamic Extended Range Forecast,DERF 2.0)提供的1983—2015年位势高度场资料、NCEP/NCAR再分析资料及东北地区气温实况场,从DERF 2.0产品降尺度解释应用角度出发,建立了一套完整的东北地区月气温预测模型的方案,对东北地区11月气温进行了降尺度解释应用,建立了基于DERF 2.0产品东北地区11月气温的预测模型。结果表明:通过对基于DERF 2.0产品建立的东北地区11月气温预测模型的检验分析可知,建立的模型对东北地区月气温具有较高的预报技巧(Ps评分较高),对月气温预测具有较明显的改进,可在实际气候预测业务中应用,并对模型的稳定性问题进行了探讨,逐步改进完善预测模型。     

中国南方降水及其极端事件的动力-统计相结合延伸期预报

延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。     

一种基于全球动力模式和SMART原理结合的统计降尺度区域季节气候预测方法

针对江苏夏季旱涝和高温热浪等异常气候的预测难题，以江苏夏季站点降水和气温为预测目标，建立了一种基于全球动力模式BCC_CSM1.1（m）和最优可预测气候模态和异常相对倾向（SMART）原理结合的统计降尺度季节气候预测方法。利用历史观测资料和SVD方法提取决定中国夏季降水异常相对倾向的同期热带地区向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）和北半球中高纬500 hPa位势高度场异常相对倾向的最优可预测气候模态，并利用逐步回归法构建其与同期江苏站点降水和气温异常相对倾向同期关系的统计降尺度模型；将动力模式对最优可预测气候模态的预测带入统计降尺度模型，实现对区域降水和气温异常相对倾向的预测；最后通过引入观测的近期背景异常实现对降尺度的降水和气温总距平的预测。通过对1991—2019年江苏夏季降水和气温的回报检验表明，本文建立的统计降尺度模型效果较BCC_CSM1.1（m）动力模式的直接预测效果有显著提高，为区域精细化季节气候预测提供了一种有效的手段。     

DERF2.0模式对贵州延伸期、月预测质量对比分析

利用2014—2016年第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2. 0)直接输出及预报员预报的贵州省气温和降水预报数据、贵州省84站观测数据,采用Ps、Cs和Zs 3种评分方法评估了DERF2. 0对贵州月气温、降水和月内强降水过程的预测性能,并与预报员业务值班发布的预报质量进行对比分析,系统性地对DERF2. 0产品在延伸期/月尺度的预测效果进行检验评估。结果表明:DERF2. 0月预测产品总体上对贵州气温的预测性能优于降水,气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。DERF2. 0预报月气温的Ps评分较预报员略高,月降水较预报员略低,总体来看DERF2. 0月预测效果较预报员综合预报略差且预报性能较不稳定。预报员预测数据的Zs和Cs评分总体高于DERF2. 0预测数据,但DERF2. 0预测数据的Zs和Cs评分较预报员逐年提高,尤其在整个雨季时段较为明显。DERF2. 0对主汛期(6—8月)的预报准确率较整个雨季期(4—10月)略高。     

中国区域月平均温度和降水的模式可预报性分析

基于中国台站降水和温度观测资料、中国气象局国家气候中心月动力延伸预报的回算和预测结果讨论了中国区域月平均温度和降水模式可预报性的时空变化特征。文中以持续性预报来表征中国区域月平均温度和降水受外强迫影响下的可预报性,持续性预报技巧存在明显的年际和年代际变化特征;春末夏初和秋季预报评分相对偏低;在中国区域气候变暖和平均降水强度极值增加的背景下,温度的持续性预报评分有明显提高,降水的持续性预报略有下降。月动力延伸预报对月降水和温度的预报能力也存在明显的年际和年代际变化特征;与持续性预报相比,月动力延伸温度预报总体优于持续性预报,降水预报在初春略差,温度预报在8月相对最低。近20余年,月动力延伸预报相对于持续性预报的温度和降水的均方根误差技巧均大于零,其年际变化表现为模式对降水的预测略有提高。两种预报评估结果的空间分布分析表明月动力延伸预报达到显著性水平的正相关区域总体上比持续性预报的范围大,并基本涵盖了持续性预报的高相关区。原因是可预测信息部分来源于外强迫异常的影响,部分来源于对大气内部动力过程的模拟。     

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。     

国家气候中心短期气候预测模式系统业务化进展

该文简要介绍了国家气候中心短期气候预测模式系统的研发成果,并侧重于从海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延伸预测模式系统、季节气候预测模式系统4个方面介绍了第2代短期气候预测模式系统的业务化进展。第2代海洋资料同化系统已初步建成,其对温盐的同化效果总体上优于第1代同化系统;陆面资料同化系统正在研发中,目前已完成其中的多源降水融合子系统的业务建设工作,可为陆面分量提供实时的大气降水强迫分析场;第2代月动力延伸预测系统基于国家气候中心大气环流模式BCC_AGCM2.2建立,已于2012年8月进入准业务运行阶段;第2代季节预测模式系统基于国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m) 建立,将于2013年底投入准业务运行。初步评估表明:第2代月动力延伸预测模式系统和季节气候预测模式系统分别对候、旬、月和季节、年际时间尺度的气候变率体现出了一定的预测能力,其对降水、气温、环流等要素的预测技巧总体上要高于第1代预测系统。     

DERF产品在江西汛期降水预测中的释用

利用T63月动力延伸预报DERF模式输出的北半球500hPa位势高度场资料和江西省83站逐月降水量实况资料,运用EOF迭代方法对江西省2005-2009年汛期4-6月逐月降水距平百分率进行解释应用预测试验.结果表明,预测模型对江西汛期降水趋势预测的评估效果比较好.月降水距平百分率的预测Ps评分总体平均为72%,平均距平...     

月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1982～2010 年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669 个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R 和短期气候预测业务分级检验Pg 等4 种方法综合评估了DERF2.0 系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0 模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0 模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0 对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0 相接近。DERF2.0 对发生在1998 年和2006 年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0 在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。     

动力延伸预报产品释用方法的研究

目前以数值形势预报为基础的动力产品释用方法主要有模式输出统计法（ＭＯＳ）和完全预报方法（ＰＰＭ）。由这两种方法建立的预报方程缺乏明确的物理意义,所以文中提出了一种动力与统计相结合的方法。该方法从大尺度大气动力学方程组出发,推导出月降水距平百分率与月环流场的关系,从而建立了月降水距平百分率预报方程,随后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百分率预报方程的系数。该方程经过独立样本检验,表明这种方法对利用动力延伸集合预报的环流形势作月降水距平预报具有一定的能力。     

DERF2.0模式对宁夏不同时间尺度降水的预测评估

基于DERF2.0 1983—2013年回报和2016—2017年预测的降水资料以及宁夏19个评分站降水实测资料,采用短期气候预测业务中常用的检验方法,对DERF2.0预测的宁夏未来1～50d月、候尺度降水及持续性异常降水过程进行了检验评估。结果表明:DERF2.0对月降水趋势异常预测综合评分(Ps)平均为53.2%,超前1～10d预测效果相差不大;Ps超过60%的仅有4月和11月,且年际间波动较大,最差年与最好年相差近30%。DERF2.0对月异常少雨预测Ps高于异常多雨,春、秋季Ps较高,夏季相对较低;对多雨年份降水预测Ps高于少雨年份。DERF2.0超前30d之内预测的候降水和实况以正相关为主,第1候相关最好,9月至次年3月相关系数相对较大;超前30d之内预测的候降水较实况偏大30%左右;对未来1～6候降水趋势预测正确率为40.8%,偏多趋势正确率达79.5%,明显高于偏少趋势;1月趋势预测正确率最小,8月最大;候降水偏多趋势预测正确率冬季高于夏季,偏少趋势则相反;随着超前时间的增长,趋势预测正确率下降;趋势预测正确率自北向南增大。DERF2.0对持续性异常降水过程预测的正确率为60.3%,超前时段为4～14d,对全区性过程预测效果较好,同一次过程南部预测效果好于北部,预测的降水量小于实况降水量。     

基于DERF的SD方法预测月降水和极端降水日数

针对动力气候模式对区域或更小空间尺度内的日降水预测技巧偏低的问题,应用最优子集回归 (OSR) 方法对国家气候中心业务化的月动力气候模式 (DERF) 输出的高度场、风场和海平面气压场进行降尺度处理用于降水预测,旨在提高预测准确率。1982—2006年交叉检验结果表明:OSR方法能显著提高降水预测技巧,其中11~40 d改善效果最为显著。在此基础上,应用一步法和两步法两种统计降尺度方法预测极端降水日数,交叉检验结果表明:两种方法均优于随机预测,冬季两步法预测技巧略高于一步法,夏季一步法略优于两步法。综合认为OSR,OSR结合随机天气发生器 (WG) 两种统计降尺度方法对月尺度降水或极端降水日数的预测均具有较高的技巧,可作为短期气候预测的重要参考信息。     

月尺度动力模式产品解释应用系统及预测技巧

从短期气候预测业务面临的实际问题出发,针对月尺度气候预测,利用国家气候中心月动力延伸预报(DERF)模式资料,开发了集多种统计预测方法、多种解释应用技术于一体的业务系统。利用该系统的多种预测方法对广西88个站点2005-2008年6月降水距平百分率的独立样本检验结果表明:在解释应用方法中,基于模式输出统计假设方法(MOS)的预报结果优于完全预报法(PP);利用预测站点附近的环流关键区构建的预测因子预报效果最好;经验统计函数法(EOF)和动力与统计相结合的解释应用方法的预测准确率较高且较稳定;同时满足模式预测资料中预测因子和预测对象的高相关关系,以及再分析资料中预测因子和预测对象之间高相关关系确定关键区,并在此基础上建立预测模型的预测效果更佳。解释应用预测准确率一般都在70分以上,高于传统的物理统计预测结果。