西北偏湿背景下青海省夏季降水的统计降尺度方法研究

本文研制建立了一个预测青海省夏季降水的动力—统计相结合的组合降尺度预测方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction，HSDP），该方法综合利用了气候模式Climate Forecast System 2.0版本（CFSv2）实时预测的高可预报性环流信息及前期观测的与青海夏季降水具有高相关性的气候因子，采用年际增量方法，基于气候变量的年际增量规律建立统计模型，从而实现对青海夏季降水进行动力—统计相结合的气候预测。根据全球气候因子的年际增量与青海省夏季降水年际增量的相关系数，以及CFSv2预测产品对实况模拟能力的评估，选取以下关键区气候变量的年际增量作为预测因子：（1） CFSv2模式预测当年夏季包含贝加尔湖脊、乌拉尔山脊和新疆脊区域的500 hPa高度场；（2） CFSv2模式预测青藏高原以西200 hPa纬向风场；（3）观测资料中前1 a秋、冬季热带太平洋地区海表面温度场；（4）观测资料中前1 a秋、冬季西伯利亚地区的海平面气压场，对青海省夏季降水进行统计降尺度预测。统计降尺度模型利用1983—2011年进行建模，回报2012—2018年夏季青海省降水的空间分布和时间变化，并对该模型对1983—2011年的夏季青海省降水的回报能力进行了交叉检验。回报结果表明该统计降尺度模型对CFSv2的青海省夏季降水预测能力有显著的提高，能够很好地再现青海省夏季降水西北部的高原地区偏少，而在东南部偏多的特点。该模型预测所得2012—2018年夏季青海省降水的时间变化也与实况有着较高的相关系数（0.76），对于降水显著偏少的年份（如2015年）和显著偏多的年份（如2012、2018年）的降水预测都有很好的表现。对于建模时段的交叉检验结果（相关系数为0.46，比模型回报结果与实况的相关系数0.48略低）表明，该模型具有较高的稳定性和可靠性。     

基于C4.5算法的长江中下游地区夏季降水预测模型研究及应用

为了对长江中下游夏季降水进行短期气候预测,利用国家气候中心提供的74项环流指数和NOAA整编的西太平洋型WP指数、MEI指数、ENSO指数等多种全球环流指数资料,归纳整理了影响长江中下游夏季降水的34个前期春季因子,讨论了前期春季因子与夏季降水的关系,并利用这34个前期春季因子通过数据挖掘中的C4.5算法对1951—2013年(63 a)长江中下游夏季降水,建立判别降水偏多以及偏少的两类决策树预测模型,并分别得到5条和7条综合判别规则。随机选取80%左右历史年份数据作为模型的训练集,两模型的训练集准确率分别为94.12%和93.88%,剩余20%年份数据作为模型测试集,模型的测试预测准确率分别达91.67%和85.71%。模型预测应用也显示结果正确。模型研究和应用显示,基于C4.5算法的长江中下游夏季降水预测模型具有较高的预测准确率,模型构建合理有效,判别规则依据大数据理论,广泛考虑相关因子以及因子的排列组合,智能化选择关键因子,易于客观化、自动化实施,为长江流域汛期降水的短期气候预测提供了新的思路与方法。     

1961—2013年通辽市夏季雷暴日数变化及与降水相关分析

文章利用通辽国家基本气象站1961—2013年夏季雷暴日数、降水量、降水日数等资料,计算了各要素的线性变化趋势,分析了降水量、降水日数与雷暴日数的相关关系。结果表明:(1)通辽站53a夏季雷暴日数年平均为20d,阵雨日数平均为34d,≥0.1mm的降水日数为32d,其中,75%为小雨日数;(2)夏季雷暴日数和降水日数的年际波动较大,最多年与最少年相差3倍,53a雷暴日数和降水日数均呈波动减少变化趋势,但没有通过显著性信度检验。(3)通辽站夏季降水量、小到中雨日数、阵雨日数与雷暴日数存在显著的正相关关系,均通过了0.01信度的显著性检验。但大雨及以上日数与雷暴日数相关不显著。近7a来该地雷暴日数、降水量、降水日数明显偏少,但强对流天气时有发生,做好灾害性天气的监测、预报预测和预警服务,对地方防灾减灾有重要意义。     

基于CART算法的夏季干旱预测模型研究及应用

利用标准化降水蒸散指数(SPEI)作为判断干旱是否发生的标准,基于数据挖掘方法中的CART算法探究夏季西太平洋副高北界、夏季西太平洋副高强度指数、准两年振荡(QBO)、东亚夏季风指数、夏季北大西洋涛动(NAO)、夏季太平洋年代际振荡(PDO)、厄尔尼诺指数等多项气候因子与干旱的关系,构造分类决策树,得到干旱预报规则集,从而建立干旱的预报模型。预报模型以各项气候因子为输入变量,是否干旱为目标变量。根据1955—2012年商丘月平均气温和月总降水资料计算出商丘夏季58 a的SPEI指数作为干旱判定指标;以同期的多项气候因子数据作为输入变量,随机选取46 a的数据得到7条分类规则集,分类准确率为86.96%。使用剩余12 a的数据验证,准确率高达91.67%。结果有力地证明了基于CART算法建立干旱预报模型的可行性、科学性、有效性以及与干旱研究理论的一致性,为干旱模型的研究及季节性预测提供了科学有效的新思路。     

近42年辽宁极端降水事件分析

利用辽宁 51个台站的逐日降水资料 ,分别计算出 1961～2002年 51个台站的年降水量、年降水日数、年平均降水强度、年暴雨日数、年大暴雨日数、年最大连续降水量、年最长连续降水日数、年最长连续无降水日数的 8个时间序列 ,用极值法对上述时间序列极端偏多 (大)和极端偏少 (小) 2种极端情况的年际变化进行分析。结果表明 :辽宁年降水量极端偏小、降水日数极端偏少和连续无降水日数极端偏多均有增加的年际变化趋势。     

近42年辽宁极端降水事件分析

利用辽宁51个台站的逐日降水资料，分别计算出1961～2002年51个台站的年降水量、年降水日数、年平均降水强度、年暴雨日数、年大暴雨日数、年最大连续降水量、年最长连续降水日数、年最长连续无降水日数的8个时间序列，用极值法对上述时间序列极端偏多(大)和极端偏少(小)2种极端情况的年际变化进行分析。结果表明：辽宁年降水量极端偏小、降水日数极端偏少和连续无降水日数极端偏多均有增加的年际变化趋势。     

近55 a中国西北地区夏季降水的时空演变特征

利用1961—2015年中国西北地区274个气象观测站点的日降水数据和再分析大气资料,采用EOF分析及累积距平等方法,研究了近55 a中国西北地区夏季降水的时空演变特征。结果表明：1）1961—2015年中国西北地区夏季降水的演变可分为三个时段,1961—1975年,该区域降水普遍偏少;1976—1996年,西北地区的东部降水偏多,西部降水偏少;1997—2015年,其东部降水偏少,而西部降水偏多。2）1976—1996年,西北地区东部降水偏多,是因为该地区夏季降水强度和降水频次明显增加,而西部降水偏少,则是该区域小雨与中雨的频次减少,降水强度偏弱造成的;1997—2015年,由于有效降水日数减少,降水强度偏弱等原因导致西北地区东部降水偏少,与此同时,西北地区的西部却因降水强度明显增强,持续降水日数和极端降水事件增加使得该区域降水呈现偏多的态势。3）降水区的转移,伴随着北半球对流层中层中纬度波列的演变,同时来自东欧与印度季风的水汽输送也对降水的异常起到了关键作用。     

ENSO对中国夏季降水可预测性变化的研究

众多研究表明,ENSO对东亚夏季风尤其是中国夏季降水存在很大影响,已成为中国夏季降水首要的预测因子。传统的预测模型认为,当前期ENSO为暖位相状态时,夏季中国主要雨带位置偏南,长江流域降水偏多;反之,当前期ENSO为冷位相状态时,夏季中国主要雨带位置偏北,长江流域降水偏少。基于1951—2003年中国160站月平均降水资料和同时段的NOAA ERSST海表温度资料,讨论了中国夏季降水和前冬Nino3区海温关系的年代际变化。分析结果显示,近20年来二者相关性已大大衰减。作为中国夏季降水的主要预测指标,ENSO的指示意义也相应减弱。在1951—1974年,依据前冬Nino3区SSTA预测夏季降水符号准确率在67%以上的站数有43站,但在1980—2003年,同样准确率的站数只有15站。在前一个研究时段,这43站呈区域性分布于东北地区、黄河和长江流域,但后一个研究时段内的15站分布分散,不利于区域性预测。相关分析结果表明,在20世纪70年代中期之前,当前冬赤道东太平洋海温偏高时,华北和江南南部的多数测站夏季降水偏多,淮河流域降水偏少,同时梅雨开始偏晚。反之,当前冬赤道东太平洋海温偏低时,华北和江南南部夏季降水易偏少,淮河流域降水则偏多,同时梅雨开始偏早。但在20世纪80年代之后,上述对应关系较难成立。因此,在汛期预测业务中参考ENSO的作用时必须充分考虑年代际背景的差异。     

近54年阿勒泰地区夏季极端降水事件气候特征

本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960～2013年)夏季(6～8月)的日有效降水量（20～20h降水量≥0.1mm）资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明：阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多（强）和偏少（弱）的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县（市）均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少（最差）的年代.并通过周期分析（小波分析）可知,均有对应的显著变化周期。     

1997年夏季我区气候影响评价

1气候概况今夏（6～8月）气候特点：全区气温偏高，高温日数多，持续时间长。降水量集二线以西大部地区偏多，集二线以东大部地区偏少，呼盟地区接近常年或略多。由于降水分布不均，出现了不同程度的旱、涝、雹灾。1．1气温夏季全区平均气温普遍偏高1～2℃，≥30℃的日数比常年     

基于LSTM网络的中国夏季降水预测研究

基于BCC-CSM季节气候预测模式系统历史回报数据和国家气象信息中心提供的中国地面降水月值数据,通过多方法对比并讨论了影响预测结果的因素,利用长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络预测2014年和2015年中国夏季降水。结果表明:LSTM网络的预测效果较逐步回归、BP神经网络及模式输出结果有一定优势。参数调优对于LSTM网络预测效果影响较大,重要参数有隐含层节点数、训练次数和学习率。选择合适的起报月份数据有助于提升季节预测的准确性,利用4月起报的数据预测夏季降水效果较好。海冰分量因子对降水季节预测有正贡献。在2014年、2015年夏季降水回报试验中,LSTM网络对降水整体形势有一定的预测能力,Ps评分分别为74分、71分,距平符号一致率分别为55.63%、55.25%,Ps评分的均值高于同期全国会商及业务模式。     

年际增量方法在西南夏季降水预测中的应用

利用中国西南地区80站逐月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料等,采用降水预测新方法——年际增量法,考察影响中国西南地区夏季降水年际增量的前期冬、春季大气环流年际增量状况,并选取5个关键影响因子,采用多元回归法建立中国西南夏季降水年际增量预测模型。对降水年际增量进行预测,在1971—2010年的建模阶段,预测模型的拟合率为0.78,在2011—2017的后报检验7年中,有6年与实况值同位相。后报检验2011—2017年的降水距平百分率,均方根误差为16%。为考察对降水异常分布型的预报效果,逐站建立回归方程,并进行趋势预报检验,近5年的趋势异常综合评分高于发布预测,预报效果较好。因此,该方法的应用及模型的建立对提高西南地区夏季降水预测水平有重要意义。      

利用深度神经网络和先兆信号的江苏夏季降水客观预测方法

利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。      

耦合模式FGOALS-s2海洋同化试验模拟的西北太平洋海气相互作用特征

观测发现,西北太平洋区域夏季降水—SST存在显著的负相关,主要是由于El Ni?o衰减年西北太平洋异常反气旋持续至夏季,该过程是检验耦合模式性能的重要参照标准。本文利用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,通过海洋同化试验、大气模式AMIP试验与观测结果的比较,评估海洋同化试验对西北太平洋夏季局地海气相互作用特征的模拟影响。结果表明,海洋同化试验能够模拟出西北太平洋区域夏季降水—SST负相关,但负相关区域范围偏小。其与观测之间的最大差异出现在8月,西北太平洋负降水异常及异常反气旋位置偏东,强度偏弱。这是由于其模拟的El Ni?o衰减年夏季赤道东印度洋正降水异常偏弱且移动至赤道南侧,对流层增温偏弱,对西太平洋的遥相关作用偏弱。AMIP试验未考虑大气对海洋的反馈作用,不能再现西北太平洋降水—SST负相关,无法模拟出El Ni?o衰减年夏季西北太平洋异常反气旋。研究表明,海洋同化试验对西北太平洋区域局地海气相互作用特征的模拟能力较AMIP试验有所提升,其对8月西北太平洋降水与环流场的模拟偏差与东赤道印度洋降水模拟偏差有关。     

广东大尺度大气水汽汇的年际及年代际变化特征

用1958～2004年实测降雨量和NCEP／NCAR再分析资料，分析了广东地区大尺度水汽汇的年际和年代际变化特征及其与水汽通量变化的关系。结果表明，气候平均而言，广东春夏季大气向地面输送较多水资源，秋季地气间相互交换的水分相当，冬季由地面向大气输送较多的水资源。四季和年水汽汇的年际分量方差贡献均占主导地位，秋、冬季水汽汇的年际分量有约3年的显著周期。除了显著的年际分量外，冬、春季和年水汽汇的年代际分量方差贡献也较显著，占总方差的40％以上，以30多年的长周期变化为主，目前正处于由正位相向负位相转变的过渡期，预示今后广东有偏旱趋势。广东冬春季水汽汇的异常有显著的同相关系。另外，夏、秋季水汽汇的年代际分量有10～15年的显著周期。广东各季大气水汽汇偏强（弱）是由于从热带低纬输送到南海北部至华南地区的水汽增强（减弱），并伴随着水汽通量的辐合的增强（减弱）造成，但各季水汽通量异常分布型是有差别的。     

INTERANNUAL AND INTERDECADAL VARIATIONS OF LARGE-SCALE MOISTURE SINKS OVER GUANGDONG

The interannual and interdecadal variations of moisture sinks over Guangdong are discussed with the NCEP/NCAR reanalysis data and observed precipitation data from 1958 to 2004. The results indicate that climatically, the amount of precipitation is larger than that of evaporation in spring and summer.Precipitation and evaporation almost balance each other in autumn and the amount of evaporation is larger than that of precipitation in winter. The interannual signal dominates the variations of moisture sinks in all seasons in Guangdong with a period of three-year oscillation in autumn and winter. Remarkable interdecadal signal characterized by a period of three-decade oscillation can be identified for winter and spring from seasonally averaged moisture sink data and from annually moisture data, with variance percentage larger than 40%. This result indicates that Guangdong is at a transitional stage from positive anomalies to negative anomalies. The moisture sink anomalies in winter and following spring over Guangdong are usually in-phase. Besides, there exist periodic oscillations with periods of 10 to 15 years in summer and autumn. The positive (negative) anomalies of moisture sinks over Guangdong are due to the intensified (weakened) moisture from the tropical areas being transported to the Southern China, accompanied by an intensified (weakened) moisture convergence.     

PJ遥相关型对长江中下游夏季降水影响的不对称性

利用1979-2015年海洋和大气再分析资料,基于夏季太平洋-日本遥相关型(PJ)指数,讨论了PJ指数在极端正负年份长江中下游降水位置和强度异常的不对称响应及其可能原因。结果表明:在PJ负位相年(对应El Niňo次年),长江中下游降水显著偏多,中心分别位于江淮流域和日本南部;而在PJ正位相年(对应La Niňa次年),长江中下游降水减少却不明显。研究发现:在PJ负位相年,中东太平洋、印度洋、南海地区海温明显偏暖,菲律宾海上空有异常反气旋响应,长江中下游地区有异常气旋响应;而在PJ正位相年则反之。在PJ负(正)位相年,菲律宾海异常反气旋(气旋)和长江中下游地区异常气旋(反气旋)明显偏强(偏弱),由此导致长江中下游降水位置和强度异常存在不对称响应。基于大气环流模式ECHAM4.8的敏感性数值试验结果表明,即使印度洋海温偏暖与偏冷程度相当,但由偏暖印度洋海温激发的菲律宾海异常反气旋也明显偏强,从而造成长江中下游地区降水偏多程度大于偏少程度。由此印证的事实是:El Niňo次年(PJ负位相年)长江中下游夏季降水偏多的预测技巧高于La Niňa次年夏季降水偏少的预测技巧。     

影响中国夏季降水的前冬北半球中高纬大气环流年际变异主模态

本文利用观测和再分析资料,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)分析,发现北极涛动(Arctic Oscillation, AO)是显著影响中国夏季降水年际异常的前冬中高纬大气环流变异的主模态。AO在冬季发展成熟,在春季衰亡,在夏季发生位相反转。AO会导致华北、东北、长江中下游和华南夏季降水异常呈现三极型分布。伴随正位相的AO,在黄海至日本海上空的异常低压伴随的东北风异常引起华北和东北水汽通量异常辐散及降水减少,而西北太平洋的异常高压不仅增强其北侧的西南风水汽输送,和北部异常低压共同作用导致长江中下游水汽通量异常辐合及降水增加,而且使得华南水汽通量异常辐散,降水减少。因此,本文发现的前冬AO模态与我国夏季三极型异常降水分布的关系可为我国夏季旱涝预测提供一个重要的中高纬前期因子。     

Indian summer monsoon rainfall predictability and variability associated with Northwest Pacific circulation in a suit of coupled model hindcasts

The Northwest Pacific (NWP) circulation (subtropical high) is an important component of the East Asian summer monsoon system. During summer (June–August), anomalous lower tropospheric anticyclonic (cyclonic) circulation appears over NWP in some years, which is an indicative of stronger (weaker) than normal subtropical high. The anomalous NWP cyclonic (anticyclonic) circulation years are associated with negative (positive) precipitation anomalies over most of Indian summer monsoon rainfall (ISMR) region. This indicates concurrent relationship between NWP circulation and convection over the ISMR region. Dry wind advection from subtropical land regions and moisture divergence over the southern peninsular India during the NWP cyclonic circulation years are mainly responsible for the negative rainfall anomalies over the ISMR region. In contrast, during anticyclonic years, warm north Indian Ocean and moisture divergence over the head Bay of Bengal-Gangetic Plain region support moisture instability and convergence in the southern flank of ridge region, which favors positive rainfall over most of the ISMR region. The interaction between NWP circulation (anticyclonic or cyclonic) and ISMR and their predictability during these anomalous years are examined in the present study. Seven coupled ocean–atmosphere general circulation models from the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center and their multimodel ensemble mean skills in predicting the seasonal rainfall and circulation anomalies over the ISMR region and NWP for the period 1982–2004 are assessed. Analysis reveals that three (two) out of seven models are unable to predict negative (positive) precipitation anomalies over the Indian subcontinent during the NWP cyclonic (anticyclonic) circulation years at 1-month lead (model is initialized on 1 May). The limited westward extension of the NWP circulation and misrepresentation of SST anomalies over the north Indian Ocean are found to be the main reasons for the poor skill (of some models) in rainfall prediction over the Indian subcontinent. This study demonstrates the importance of the NWP circulation variability in predicting summer monsoon precipitation over South Asia. Considering the predictability of the NWP circulation, the current study provides an insight into the predictability of ISMR. Long lead prediction of the ISMR associated with anomalous NWP circulation is also discussed.