山东省气候年型预测与作物布局决策研究

利用灰色预测中的ＧＭ（１，１）模型，对温度，降水分别进行数列预测和灾变预测，然后通过对比分析得到预测年度温度与降水的季节分布。根据预测的年型特点，结合山东省不同气候年型下作物布局的科研成果，提出预测年度的山东省作物优化布局意见和建议，为农业生产服务。     

辽宁省近10年短期气候预测质量评估检验

参考了现阶段国内外的短期气候预测质量评估办法，根据短期气候预测业务的发展需要，提出了一种新的短期气候预测质量评估办法，并对近10年（1994年以结果表明：新办法的指导思想、评分原理以及预报评分规则和标准等方面均优于来）辽宁省短期气候预测资料进行客观评定，把原办法的评定结论与之对比分析。原办法，更符合实际，客观性更强，突出了气候预测的趋势性，提高了异常事件趋势的预测能力，能更好地反映当前短期气候预测业务水平。在绝大多数情况下，新办法评定的月、季、年尺度气候预测质量较原办法有明显提高，其中，全年降水预测质量平均提高4％，平均气温预测质量平均提高9％，所以新办法客观地评定更有利于促进短期气候预测质量和服务水平的提高。     

汛期预测的集合预告模拟研究

本文介绍一个跨季度汛期降水预测的集合预测模拟试验，以1987年为例，用2月1日～26日每隔5天的观测资料作初值进行了6个积分，取其平均作为集合预测，共有7个预测结果，计算了7个预测与观测场的同号率，计算了6个预测的标准差，结果表明:集合预测比个别试验更为合理，这6个试验的结果在大尺度分布上是相近的，其差别也是不大的。集合预测值得继续进行试验。文中也讨论了一些由于大气运动固有的动力学特性，其集合预测与经典的数学考虑有所区别，对集合预测提出了一些新的看法，许多问题还需要继续深入探讨，以期能对该方法作出恰当的评     

沈阳市短期气候预测改革的探讨

1引言短期气候预测是气象部门“九五”期间的重点研究课题，如何将短期气候预测业务提高到一个新的水平，需要各级业务部门共同努力。我们在1997年1月沈阳市年度气候预测交流会上，以沈阳为例汇报了对市地级的短期气候预测改革的体会和认识，和同志们一起探讨。2气候预测的时空概念1995年国家气候中心明确了月、季、年和数年的预测为短期气候预测，气候预测和天气预报有什么共同点和不同点，值得深入探讨。我们认为，首先预报的时空概念是不同的，天气预报以地球自转一周，即以天为基本时间单位，在一天内又分白天夜间和24小时，预报对象和…     

美国第25届气候诊断与预测年会

文章介绍了2000年美国第25届气候诊断与预测年会。着重讨论了如下8个问题：最近的ENSO特征，气候异常的诊断，季风降水，ENSO预测，ENSO影响的模拟，陆面过程，模式预测与可预报性，气候预测业务。     

电子表格在短期气候预测评分工作中的应用

介绍了怎样利用电子表格进行短期气候预测评分：首先统计其本参数，建立基本参数表格，然后录入预测结果和实况资料，最后再建一个过渡表格。另外，以水城2003年1月降水趋势预测为例，详细介绍了具体怎样利用气候预测来评分的。     

SEAS5模式对新疆月尺度气温和降水的预测性能评估

检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。     

新疆阿勒泰地区山绵羊死亡率灰色马尔柯夫预测

灰色ＧＭ（１，１）预测与马尔柯夫预测的优点可以相互补充，将两者结合起来对随机性和波动性较大的数据序列进行预测，精度更高。本文采用灰色与马尔柯夫两种预测的组合模型，对新疆阿勒泰地区山绵羊死亡率的时间序列进行了分析，并预测了１９９２的可能死亡率情况，为该地区畜牧业生产发展和防灾减灾提供了科学依据。     

CFSv2模式对新疆夏季降水的预测评估及EOF订正

基于美国国家环境预报中心CFSv2模式1982-2019年2月起报的预测数据和新疆99个气象站的降水资料，利用EOF方法对模式预测结果进行误差订正，并评估了订正前后模式对新疆夏季降水的预测能力。结果表明：CFSv2模式能够预测出新疆夏季降水前三个模态的空间结构，对第一模态时间系数的预测能力较好，对第二、三模态预测较差；对新疆夏季降水的总体预测性能较差，对降水趋势和量级有一定的预测能力；对降水异常偏少年的预测性能好于异常偏多年；空间上对南疆降水预测性能较好，北疆西部较差。EOF订正能够显著提高模式的降水预测能力，改进了主模态方差贡献、第一、二模态空间结构的中心位置和时间系数的预测性能；独立预报评分ACC、Pc、Ps比原始模式分别提高了0.19、18%、12%；对异常年预测性能的提高好于正常年；全疆除东疆外预测性能均有所提高，尤其是北疆西部。     

区域性气候变化的预测

从三个方面阐述了区域气候变化预测及其预测可信度。第一部分为现代气候变化，简要介绍了现代气候变化研究的历史及预测未来气候变化的几种方法。第二部分分别说明了大气温度和降水的区域变化和预测情况，通过分析认为冬季温度的区域变化预测精度比夏季温度的情况要好，区域降水的预测在近期（廿一世纪初期）有较高的可信度，但时间较长时（60－70年以后）则可信度降低。最后，该文讨论了温室气体浓度对气候变化及其预测的影响。     

用奇异谱分析作汛期降水的中期气候预测

用奇异谱分析方法对哈尔滨汛期降水进行中期气候预测。其结果表明，此方法对汛期降水趋势有较好的预测能力，并且预报效果比较稳定，经5次试报的平均准确率达76％，说明奇异谱分析模式是一种有效的中期气候预测手段，其趋势预测结果可信度高。     

吉林省10天～2月气温预测系统简介

该预测系统能对我省作物生长季内任意滑动段（10天～2月）气温，利用常规的统计方法和对影响我省气温的物理因子进行综合分析和预测，目前是短期气候预测人员对任意滑动段气温预测的主要依据，通过1年来试用，效果较好。     

沈阳市短期气候预测改革的探讨

短期气候预测是气象部门“九五”期同的重点研究课题，如何将短期气候预测业务提高到一个新的水平，需要各级业务部门共同努力。我们在1997年1月沈阳市年度气候预测交流会上，以沈阳为例汇报了对市地级的短期气候预测改革的体会和认识，和同志们一起探讨。     

对短期气候预测有关问题的探讨

本文提出了短期气候预测的基本时间单位应是年，这样可以与天为基本时间单位的天气预报进行对比分析；将天气预报中的某些思路和方法引进短期气候预测中来，如突出灾害性天气的预报思路，多种方法相配套的预报思路，以天气过程为主要预报对象的预报思路和用概率表示预测结果的方法等，要大大开阔知期气候预测的思路和方法。经沈阳地区的预测试验，证明是可行的。     

气温,降水气候预测的灰色拓扑方法

本文应用ＧＭ（１，１）建模方法，对四川地区的年平均气温和年降水分别建立了气候预测模型。该模型对气温的预测效果令人满意，但对降水的预测效果不够理想。进而改做不同阈值下的ＧＭ（１，１）拓扑预测，得出各年份对应的要素值，使降水的预测精度有明显的提高。     

第二松花江流域夏季降水年际增量预测模型研究

利用1980—2016年第二松花江流域（SSR）夏季（6—8月）平均降水量资料、NCEP/NCAR再分析月平均环流场资料、NOAA的月平均海温场资料，采用年际增量预测方法，通过分析与SSR夏季降水年际增量相关的环流及海温，确定了超前12个月内的6个预测因子，包括：11月东亚200hPa纬向风、12月西藏高原-2指数、12月赤道中东太平洋200hPa纬向风、2月印度洋海温、10月西太平洋暖池海温、4月东亚100hPa经向风。在此基础上利用这 6个预测因子，利用1980—2010资料建立SSR夏季降水年际增量的统计预测模型，最后根据年际增量给出SSR夏季降水的预测结果。经检验，1981—2010年，SSR夏季降水年际增量的预测拟合系数是0.83，SSR夏季降水预测结果拟合系数为0.67，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差为15%，均通过了显著性检验；对2011—2016年进行试报实验，该模型也很好的预测出降水的年际增量变化趋势，除2014年以外，SSR夏季降水预测结果相对均方根误差绝对值都控制在23%以内，2016年仅为-9.9%。因此，通过预测降水的年际增量，进而再预测降水的方法，具有一定的预测技巧，可作为有效方法投入实际业务应用。     

汛期降水的拓扑预测

运用灰色预测方法对汛期总降雨量未来波形变化进行预测，该方法特点是建立多个（10个）含预报量信息的模型，进行的是模型群预测，模拟变化趋势效果较好。     

BP神经网络模型在重庆伏旱预测中的应用研究

采用气象要素定义伏旱指数，利用小波分析等方法分析重庆地区伏旱变化特征，最后采用BP神经网络模型对伏旱进行预测试验，结果表明，重庆伏旱变化具有明显的阶段性特征，而基于BP神经网络模型的伏旱预测模型预测效果良好，可以应用于实际预测。     

未来的天气气候预测体系

天气气候预测中的不确定性是不可避免的。它一方面给用户或有关决策者带来很大的困难，同时也给科学工作者提出了新的研究课题。文章较为系统地评述了近几年出现的关于如何发展未来气象预测体系的若干观点，根据风险经济学和决策理论，构建了一个未来天气气候预测体系的概念模型。其主要思想是将气象预测过程同用户决策过程有机地结合起来，充分利用来自用户的知识和风险管理经验，形成一个相互作用协同发展的预测体系。     

汛期降水的拓扑预测

运用灰色预测方法对汛期总降雨量未来波形变化进行预测，该方法特点是建立多个（１０个）含预报量信息的模型，进行的是模型群预测，模拟变化较。。