机器学习方法在湖南夏季降水预测中的应用

利用湖南97个国家站的逐月降水资料、国家气候中心130项气候指数集以及国家气候中心和美国国家环境预报中心两套季节预测模式的降水预测资料,采用递归特征消除法确定预测因子并使用多层前馈神经网络、支持向量回归和自然梯度提升三种算法建立了两种湖南夏季降水统计预测方案的模型,检验了预测效果.结果表明:基于机器学习的预测模型对湖南...     

最优多因子动态配置的东北汛期降水相似动力预报试验

基于中国气象局国家气候中心季节预报业务模式27a(1983—2009年)预报结果和同期美国气候预报中心组合降水分析(CMAP)资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和NOAA40个气候指数(1951—2009年),提出了客观定量化的最优多因子动态配置汛期降水相似-动力预测新技术,并对中国东北地区汛期降水进行了预报试验。利用历史资料有用信息估算模式预报误差原理,选取4个历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差。通过单因子交叉检验距平相关系数确定主导因子及演化相似因子,结合当前及前期优化多因子组合配置确定预报因子集,最后利用历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差并订正国家气候中心季节预报业务模式的预报结果,得到预报的汛期降水。对2005—2009年进行独立样本检验的结果表明,此技术对中国东北地区汛期降水有一定预报技巧。证实了利用历史资料估计业务模式预报误差的另类途径是可行的,显示了在业务预报应用中的潜在能力。     

基于两种机器学习方法的广西后汛期降水预测模型

使用1991-2021年7-9月广西90个地面气象观测站降水量、NCEP/NCAR月再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1气候模式回报资料,研究建立基于粒子群-神经网络、随机森林算法的广西后汛期降水气候预测模型,并对2016年—2021年预测进行应用试验.结果表明,基于粒子群-神经网络、随机森林算法的后汛期降水预...     

区域气候模式RegCM3在华东地区夏季的10年回报和2010年业务预报

利用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行了近10年(1998-2007年)夏季回报及2010年华东夏季实时业务预报。从10年回报的模拟平均状况来看,模式基本能反映出中国东部夏季的平均状况,模式回报的夏季气温分布与实况较为相似,但回报的夏季降水量分布形态与实况有一定差异。使用国家气候中心六级Ps评分及简化的Ps评分对模式10年回报进行了评估。结果表明,该模式对华东地区夏季气温和降水有一定的跨季度预报能力,温度和降水10年平均Ps评分分别为69.9和60.9;对华东地区南部的气温及其东南部的降水有较好的回报效果。利用该模式进行了2010年夏季实时业务预报,预报检验表明,模式预报的2010年夏季温度距平和降水距平百分率分布与实况较为一致,夏季温度和降水的Ps评分分别为71.4和55.3;对影响较为严重的气候事件如江西降水极端偏多等也进行了准确预报。     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。     

延伸期暴雨过程的神经网络预报技术应用初探

利用DERF2.0延伸期环流预报数据资料,首先使用暴雨过程信号指标就一般降水和暴雨过程进行分类,结果延伸期逐日降水分类预报准确率为65%。最后利用逐步回归和粒子群-神经网络方法就延伸期暴雨综合强度进行建模预报,逐步回归方法在F=3条件下对广西暴雨综合强度预报误差最小;粒子群-神经网络预报误差均小于逐步回归方法,相对误差较逐步回归方法预报效果最好的方程减小了32.5%,可见粒子群-神经网络在延伸期定量化预报中具有很好的应用前景。     

区域气候模式对中国夏季平均气温和降水的评估分析

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM-NCC)对1983-2002年中国夏季平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年夏季进行实时预报.从模式20年回报的平均状况来看,模式基本上能够反映出中国夏季气候的平均状况.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等五个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国夏季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力,部分地区有较好的预报效果.区域气候模式20年夏季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,回报夏季降水量的分布形态与实况有一定的差异.近25年区域气候模式夏季平均气温预报P评分为67.9分,降水为67.6分.     

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。     

基于DERF2.0的华南前汛期降水订正

针对我国华南前汛期(4-6月)降水,基于国家气候中心第2代月动力延伸模式(DERF2.0)结果,利用非参数百分位映射方法将模式预测结果转化为概率预报,并进行概率订正.分别选用交叉建模与独立样本建模两种订正方法,并利用偏差、偏差百分率、时间相关系数、均方根误差等统计方法检验订正效果.结果表明:订正方法对预报技巧的改善与起...     

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。     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的LASGη模式对1991年4月16-23日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力.     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的ＬＡＳＧη模式对１９９１年４月１６－２３日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力。     

准噶尔盆地西南缘霜冻灾害的特征分析

兵团农七师春、秋季气温变化很不稳定,秋霜冻往往过早来临,春霜冻也常常结束较晚,致使历年均有不同程度的霜冻害发生。本文利用该区域霜冻灾害的特征资料进行分析,并提出防御霜冻的措施。     

2004年黔西南州"6.4"暴雨中尺度形成条件分析

对造成黔西南州暴雨的主要天气系统、物理量场资料、卫星云图和雷达回波强度进行了初步分析,并着重讨论了各种因素相互影响的作用,为此次暴雨预报提供了一些有意义的参考。     

长白山积雪酸度初步研究

本文通过1985年12月对长白山积雪的考察资料,分析了针阔叶混交林带、山地晴针叶林带,山地岳桦林带和高山苔原带积雪的pH值、电导率和雪水化学组分的差异,积雪酸度呈弱酸性,局地大气污染物对雪水影响较小。     

An analysis on the physical process of the influence of AO on ENSO

The influence of the spring AO on ENSO has been demonstrated in several recent studies. This analysis further explores the physical process of the influence of AO on ENSO using the NCEP/NCAR reanalysis data over the period 1958–2010. We focus on the formation of the westerly wind burst in the tropical western Pacific, and examine the evolution and formation of the atmospheric circulation, atmospheric heating, and SST anomalies in association with the spring AO variability. The spring AO variability is found to be independent from the East Asian winter monsoon activity. The spring AO associated circulation anomalies are supported by the interaction between synoptic-scale eddies and the mean-flow and its associated vorticity transportation. Surface wind changes may affect surface heat fluxes and the oceanic heat transport, resulting in the SST change. The AO associated warming in the equatorial SSTs results primarily from the ocean heat transport in the face of net surface heat flux damping. The tropical SST warming is accompanied by anomalous atmospheric heating in the subtropical north and south Pacific, which sustains the anomalous westerly wind in the equatorial western Pacific through a Gill-like atmospheric response from spring to summer. The anomalous westerly excites an eastward propagating and downwelling equatorial Kelvin wave, leading to SST warming in the tropical central-eastern Pacific in summer-fall. The tropical SST, atmospheric heating, and atmospheric circulation anomalies sustain and develop through the Bjerknes feedback mechanism, which eventually result in an El Niño-like warming in the tropical eastern Pacific in winter.