上合青岛峰会期间延伸期气候趋势预测与检验

利用青岛1961—2017年5—6月逐日降水量、平均气温和大雾等气象资料,采用年代际气候背景分析、相似分析结合数值模式客观预报方法,于2018年5月制作了上合青岛峰会期间包括月尺度在内的延伸期气候趋势预测。主要预测结论为:5月中旬至6月上旬降水偏多,延伸期(主要时段6月上旬)降水正常略少;气温正常略高。根据中国气象局印发的《月、季气候预测质量检验业务规定》检验,降水延伸期气候趋势预测评分为67~100分。峰会期间天气过程预测采用韵律法,对开幕式日(6月9日)前后有一次冷空气或降水过程的预报把握较好,为决策气象服务争取了主动。对大雾趋势预测也进行了尝试,采用统计分析、环流形势分析与海雾数值模式预报相结合方法,对10d内预测较准确;对延伸期(6月上旬)趋势预测出现偏差。     

CFSv2对2018年浙江梅雨降水多尺度预测的性能评估北大核心

从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。     

月动力延伸预报产品在阿勒泰地区预报中的应用检验

利用2005年7月—2009年12月阿勒泰地区7个气象观测站逐月和旬的降水和温度实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式的图形资料,采用预报评分法(P)和距平符号异同评分法对内插预测结果进行检验。结果表明:月动力延伸预报产品对各月温度距平同号率要明显高于降水距平百分率预报与实况同号率,对各月温度距平的预报评分比较稳定,而对各月降水距平百分率的预报评分差异较大。     

月动力延伸预报产品在新疆月尺度降水预测中的应用检验

利用新疆101个气象观测站点逐月降水实况资料和2001~2010年国家动力气候模式产品,进行月动力延伸预报产品的应用预测检验。采用PS评分和同号率对内插预测结果进行效果评估,并与业务评分进行对比。结果表明：月动力延伸预报产品对新疆地区月降水趋势预测Ps评分高于业务评分,而对各月降水距平百分率的同号率差异较大。夏、秋季Ps评分较高,冬、春季PS评分较低,季节转换时预测Ps评分变率较大。     

模式预测产品在乌兰察布市的应用检验

利于距平和距平百分率符号一致率,检验分析了国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统、美国环境预报中心的第二代气候预报系统和东京气候中心预报系统模式产品对乌兰察布市月气温和月降水趋势预报情况,结果表明,各家模式产品预测能力不稳定,预测水平各有优劣;对气温的预测能力高于对降水的预测。     

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。     

动力气候模式降水预测能力初步评估

利用1982-2002年陕西省94个气象观测站逐月降水实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式集合预报500hPa高度场资料,降尺度内插出94个站点月降水预测值,采用预报评分法（P）和距平符号异同评分法对内插预测结果检验。结果表明：预报评分法（P）评价结果较距平符号异同评分法评价结果整体偏高,二者在评分趋势上基本相同,尤其体现在降水较少的月份。     

气候平均倾向边界的RegCM2区域气候模式应用与评估

气象模式与农业气象模式的集成系统用于我国冬小麦区域土壤水分预报和灌溉管理预报。集成系统的气候模式采用NCAR的区域气候模式（RegCM2），为农业气象模式提供实时的降水、气温、比湿、风速等气象要素场预报。RegCM2模式的预报能力关系到农业气象模式预报的效果，文中针对该系统在2000年3－5月冬小麦主要生长期的预报结果，按照国内现行的短期气候预测的评估方法，对系统的动力模式部分进行检验和评估。评估结果表明，降水距平预报评分接近和略超过发布的国内业务预报评分，其中以淮河、新疆、内蒙古预报得分最高。月平均气温距平预报评分超过业务预报得分，3月的月降水和4月、5月的月均气温距平相关系数均超过业务预报，3月和4月的月降水异常级TS评分略高于业务预报评分。月尺度的初步评估结果显示RegCM2模式有一定的月预报能力，可以用作跨月的温度降水预报。     

CFSv2模式产品对贵州一次区域暴雨过程的预报能力分析

基于美国国家环境预报中心提供的CFSv2未来45 d的气候模式产品资料、NCEP/NCAR再分析逐日资料和贵州省85个地面气象观测站的逐日降水资料,评估了CFSv2延伸期时段降水量预报产品对贵州省2019年6月5—9日区域暴雨过程的预报能力。结果表明,CFSv2在提前15～10 d时段对贵州区域暴雨过程的预报能力较好,对6月8日最大降水日的预报信号稳定、持续。通过500 hPa环流形势的预报场与实况场的对比分析,发现影响暴雨过程预报量级偏小的原因主要在于西太平洋副热带高压预报的强度偏小、位置偏南。     

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。     

我国华东地区月尺度气候动力预测的研究:(Ⅱ) 嵌套模式的回报评估

采用数值模式方法对我国华东地区进行月尺度短期气候预测。预测框架由改进的低分辨率全球环流模式T63 L9嵌套并入了水文模型VXM的区域气候模式RegCM3构成,根据嵌套气候模式的积分结果,经剔除系统误差后制作短期气候预报。本文利用国家气候中心的评分方法对2003、2004两年的降水和地表气温回报结果作了评估;还将本系统的预报结果与CMAP降水资料、NMC温度资料及全国160站的观测资料进行了对比。结果表明,该系统可以比较稳定地对我国华东地区的降水和温度进行月尺度预测。     

卡尔曼滤波方法在动力延伸预报产品释用中的应用

根据月时间尺度上的降水与大气环注之间的关系,利用国家气候中心Ｔ６３模式动力延伸预报产品,应用卡尔曼波波方法对月时间尺度上降水进行了预测试验。结果表明该种模式动力产品释用方案在气候预测中具有较好的应用前景。     

四川盆地初夏干旱期人工增雨气候背景和1997年趋势预报

对初夏四川盆地水稻栽插关键期与人工增雨作业有关的气候背景、降水场分布特征从不同角度作了分析，同时试用前期500hPa月平均高度场与后期水稻栽插关键期（5月11日—6月20日）的相关性，制作了1997年水稻栽插关键期的降水趋势预报，是制作飞机人工增雨作业趋势预报的一种尝试。     

DERF2.0模式对江西月尺度气候预测能力的检验评估

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式(DERF2.0)输出的环流场、地面气象要素场和NCEP/NCAR全球再分析场以及江西省83站气象观测数据,利用空间距平相关系数(ACC)、距平符号一致率(PC)、趋势异常综合评分(PS)三种方法,检验了DERF2.0模式对1983—2018年江西月降水和气温的预测能力,并进一步分析了模式对江西主汛期(6月)异常降水事件预测能力及造成偏差的可能原因。结果表明:1)月气温ACC总体上高于降水,冬季气温和春季降水ACC预报技巧相对较高;模式预测结果总体上能够反映出气温和降水的主要趋势,月气温、降水距平符号一致率均高于55%;模式对江西月降水和气温异常有一定的预测能力,降水PS评分比气温稍好,基本保持在70分左右。2)江西主汛期降水异常偏少时,模式的预测能力较好,而降水异常偏多时,则相对较差,这可能与模式对东亚阻塞高压系统的低估,以及对西太平洋副热带高压模拟的西伸脊点偏西、脊线偏北、强度偏强有关。     

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...     

月动力延伸预报产品在陕西月降水预测中的释用

应用1983-2005年国家动力气候模式产品,进行了月动力延伸预报产品解释应用预测试验。结果表明：月动力延伸预报产品解释应用对青藏高原东北侧的陕西地区月降水趋势有较好的预测能力,但夏、秋季PS评分较高,冬、春季PS评分较低,对大气环流季节突变月份预测的准确率具有不稳定性。     

基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型

利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义.     

CFSv2模式资料在成都市延伸期降水预测中的应用评估

将CFSv2模式的延伸期预测资料应用于成都市14个国家站的延伸期降水预测,采用距平相关系数ACC、趋势异常综合检验Ps及Cs/Zs评分对2016年1月至2020年12月的预测回算进行预测效果评估,通过改进的消除偏差一元线性回归方法对模式预测进行订正和预测再回算、再评估。结果表明,CFSv2的延伸期预测与成都地区实际降水的ACC为0.13,略高于目前省级和国家级发布的月预测平均成绩,对成都西南部和东南部的预报效果较好; Ps评分平均为65.7分;期间主要降水过程的Cs评分为0.48,Zs评分为0.64,空报率为38%,漏报率为34%。经过订正后,预测效果的空间差异无明显变化,ACC提高0.04,Ps评分提高4.3分,Cs评分提高0.05分,Zs评分提高0.14分,空报率降低22%,漏报率降低5%,预测准确率明显提升。     

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。     

陕西气象广域网OSPF路由设计与实现

1动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用 阵风锋在适时大风预报中的应用 2002年-2005年T213数值降水预报产品分析检验 MODIS监测雾的方法及分析