基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验

基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。     

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。     

四川盆地夏,伏旱区未来6—10天降水量的数值预报产品统计延伸预报

以复相关系数法、距平法，利用ECMWF500hPa48—144小时的预报资料，寻找历史上同期的相似环流，在此前提下，用不同的集合统计进行外延预报，通过1995—1996年5—8月的检验分析结果表明，夏旱区以集合预报（D）结果较稳定，而伏旱区以距平相似方法（A）所得结果较好。     

动力延伸预报产品在东北地区月尺度气候预测中的释用及评估

针对东北地区53站的降水距平百分率和温度距平这两个基本业务要素,运用李维京等在1999年提出来的动力统计相结合和典型相关回归这两种方案,对国家气候中心T63动力延伸集合预报的500hPa月平均高度距平进行释用,对释用结果采用PS评分和同号率进行预测效果评估．结果表明：这两种方法有较好的应用价值。     

神威中期集合数值预报产品的业务应用

目前神威中期集合数值预报产品包括 500 hPa 集合平均预报图、850 hPa 温度距平概率分布图、不同降水级别的降水概率分布图。 其中 500 hPa 集合平均预报场对欧亚大型环流形势演变趋势、春季风沙天气、降水天气过程以及夏季副热带高压变化趋势等的预报中得到应用, 850 hPa 温度距平概率分布图对未来气温变化趋势以及冷空气过程的预报有很好的使用价值, 而降水概率分布图可供预报员在做降水预报时参考。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

基于集合经验模态分解的新疆地区温度场预测评估

综合运用经验正交分解法(EOF),集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机（LS SVM）,构建新疆地区候平均温度距平场预测模型。采用EEMD分别对经过EOF分解得到的前3个模态的时间系数进行分解,对分解得到的结果运用最小二乘支持向量机进行预测并重构得到了各个时间系数的预测结果,将时间系数预测的结果与空间场重构得到了候平均温度距平场的计算结果,在候平均的基础上计算得到了旬平均的结果,在旬平均的基础上计算得到了月平均的结果。通过采用距平相关系数(ACC〖WTBZ〗),预报技巧(SS)〖WTBZ〗和同号率对结果进行评估显示,对于候平均预测,其在前20候内的预测较为理想,平均ACC〖WTBZ〗达到了0.32,平均SS〖WTBZ〗达到了0.70,平均同号率达到了0.80。对于旬平均的预测,其在前10旬内较为理想,10旬以内平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.50。对于月平均的预测,3个月的预测平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.80。3个月内的短期气候预测具有较高的水平。     

近40a江苏省气温年较差异常的演变及其海气背景场特征

通过1961—1998年江苏省11个站点7月～8月平均气温与12月～次年1月平均气温之差值场时间序列的EOF分析，探讨江苏省气温年较差异常的演变特征，并在此基础上利用合成分析，对其前期及同期500hPa高度距平场、海温距平场的特征进行研究，得到了一些对本地气温年较差有预测意义的结果。     

T63月动力延伸预报产品的检验

采用NCEP/NCAR再分析资料和T63谱模式月动力延伸预报产品资料,对200、500hPa高度场及200hPa、700hPaU、V风场进行相关系数、距平、距平同号率、距平相关系数的分析,得出如下结论:月动力延伸预报产品对极涡、南亚高压、副热带高压预报能力较强,夏季副热带系统预报偏强,西风带系统预报偏弱;冬季西风带系统预报偏强,副热带系统预报偏弱。西风带和副热带系统的距平误差基本反映出影响我国年季气候变化主导系统的进退及预报误差。      

T63月动力延伸预报产品的检验

采用NCEP／NCAR再分析资料和T63谱模式月动力延伸预报产品资料,对200、500hPa高度场及200hPa、700hPaU、V风场进行相关系数、距平、距平同号率、距平相关系数的分析,得出如下结论：月动力延伸预报产品对极涡、南亚高压、副热带高压预报能力较强,夏季副热带系统预报偏强,西风带系统预报偏弱;冬季西风带系统预报偏强,副热带系统预报偏弱。西风带和副热带系统的距平误差基本反映出影响我国年季气候变化主导系统的进退及预报误差。     

CMA-GFS与ECMWF模式预报产品不一致性特征

为讨论CMA-GFS模式与ECMWF模式对不同要素预报性能的差异,选用2019—2021年500 hPa位势高度、地面气压、地面2 m气温、12 h降水量的4种要素为对象,采用跳跃指数为评价指标,对比分析了不同区域CMA-GFS、ECMWF模式预报的不一致性特征。结果表明：1） 在形势产品（500 hPa位势高度、地面气压）预报方面,两种模式多日平均预报跳跃指数和频率（即预报不一致性）随预报时效的延长而逐渐增大,总体而言CMA-GFS模式预报不一致性比ECMWF模式略显著。2） 在要素产品（地面2 m气温、12 h降水量）预报方面,ECMWF模式预报的跳跃指数、频率都随预报时效的延长而逐渐增大;CMA GFS模式预报的跳跃指数、频率随预报时效的延长出现“两头大、中间小”的变化;CMA-GFS模式预报不一致性比ECMWF模式显著,尤其短预报时效差异更明显。3） 除CMA-GFS模式12 h降水预报外,同一模式相同要素预报区域范围越大预报跳跃指数越小,两者呈反比关系。4） 两种模式的500 hPa位势高度、地面气压、地面2 m气温预报的跳跃指数分布均呈自南向北逐渐增大趋势,而12 h降水量预报的跳跃指数分布呈自北向南逐渐增大趋势,另外12 h降水量预报的跳跃指数分布与特殊地理位置有关。     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

动力延伸预报产品在广西月尺度降水滚动预测中的释用

对广西88个站全年各旬月尺度降水距平百分率作自然正交展开(EOF分解),选取累积方差贡献接近75%的前几个主成分为预报量.利用1982年至今的国家气候中心月动力延伸集合预报资料或回算实验资料,从月尺度平均500hPa位势高度、700hPaU、V向水平风速延伸预报场中选取初选预报因子,并运用EOF分解构建成综合预报因子,分别选取其中与各个预报分量相关程度高的主成分建立预报方程,滚动制作广西月尺度降水量预报.91个独立样本试验和实际应用证明,预报效果较好.     

遂宁市寒潮客观预报方法及效果检验分析

利用1981～2018年地面实况资料、高空观测资料、遂宁地区观测站地面气象要素数据以及2013～2018年欧洲中心数值预报产品,采用最小二乘法和MOS法两种方法建立遂宁地区寒潮客观预报方法。结果表明:遂宁地区寒潮客观预报方法能够明显提高欧洲中心温度预报的准确率,并且极大的降低欧洲中心预报寒潮过程的空报率和漏报率,投入实际预报业务以来使用效果较好,准确预报了2018年4月～2019年4月的5次寒潮天气过程,对遂宁地区寒潮和降温天气过程的预报具有较高的指导作用。      

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...     

秦岭及周边地区夏季降水的主模态分析

基于秦岭及周边地区394站气象观测资料、欧洲中期数值预报中心(ECMWF)再分析ERA-Interim数据,利用小波和回归等分析方法,讨论了秦岭及周边地区夏季降水年际变化的主模态以及与其相联系的大气环流异常。结果表明:1)在年际变化的时间尺度上,秦岭及周边地区夏季降水主要表现为秦岭南北降水的气候差异性变化(EOF1)、黄土高原第二地形抬升带与其两侧降水的反位相振荡(EOF2)、秦岭西南部降水正异常和其东北部降水负异常变化(EOF3)和关中平原的地形降水贡献(EOF4)4个模态,其解释方差总贡献为73%,并且具有显著的2~4 a周期,其中EOF3和EOF4还具有4~8 a左右的年际变化周期。2)回归分析表明,EOF1正位相环流特征表现为200 hPa急流偏弱,中纬度槽填塞,西太平洋副热带高压强度偏弱,有来源于东海的水汽输送,使得秦岭北部降水偏多;EOF2和EOF3分别具有显著的蒙古低压和东北冷涡环流特征;EOF4的500 hPa环流异常不显著。3)根据新定义的秦岭季风指数回归分析表明,回归场的季风指数和降水模态的时间系数显著相关,秦岭北部降水偏多(少),南部降水偏少(多),反映了强(弱)季风年的年际转换。反之则具有多态性,不同年份强(弱)秦岭回归季风指数的环流形势存在较大的差异,可能触发多种降水模态和位相振荡。     

2006年12月至2007年2月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

针对2006年12月至2007年1月T213模式96小时中期数值预报产品进行了天气学检验,并与ECMWF、日本模式96小时预报性能做了对比分析。结果表明,T213、ECMWF、日本模式对亚洲中高纬度地区大尺度环流形势演变和重大调整过程均有较好的预报能力,因此对重大灾害性天气的预报有较好的指示意义。三种模式相比,ECMWF模式对西风指数、850hPa温度、南支槽东移的预报较为准确。     

ECMWF集合预报产品在广西暴雨预报中的释用

基于最大相关最小冗余度算法和随机森林回归算法,该文提出一种对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品进行暴雨预报的释用方法。该方法采用最大相关最小冗余度算法,对ECMWF集合预报的51个成员进行筛选,选取若干个与预报对象相关性最大、相互间冗余度最小的成员作为随机森林回归算法的输入因子。利用ECMWF集合预报降水量平均值对建模样本进行分类,使预报模型的建模样本更具有针对性。通过2012年4月—2015年12月的交叉独立样本试验预报和2016年1—9月的业务预报试验的统计结果表明:该释用方法的暴雨预报TS和ETS评分,均比采用ECMWF集合预报产品51个成员降水量预报进行插值后取平均值的释用方法分别提高了0.07和0.05以上,显示了较好的数值预报产品释用效果。     

T213模式对强冷空气短期预报能力的分析检验

利用T213模式的500hPa高度、地面气压、850hPa温度预报格点资料和客观分析实况格点资料，对2001—2002年冬半年我国出现的8次强冷空气天气过程的主要影响天气系统进行了预报能力的客观分析检验。所得结果有利于数值预报产品的释用及实时预报业务。