COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have beenrespectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstratesthat in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamicalforecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statisticalforecast.     

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。     

降尺度法在海南省降水趋势预测中的应用

从动力和统计相结合的角度,利用国家气候中心研制的动力气候模式输出的月、季平均500hPa高度场及其派生变量场作为预测因子,制作海南省月、季降水量趋势预测。月降水量经22个独立样本试验、季降水量经17个独立样本试验,趋势预报评分均超过国家局业务考核标准和同期业务发布评分,表明建立的预测模型可在海南省短期气候预测业务中参考使用。     

MM5模式移植及业务应用系统

MM5模式是国际上应用比较广泛的一种中尺度气象模式，因为它采用了非静力平衡动力框架、可选择的多种物理过程以及四维同化(FDDA)等先进技术，在气象科研和业务预报领域取得了广泛的应用。由于技术的原因，MM5模式一直运行在UNIX系统之下，直接在Windows系统下运行的个例还不多。作者尝试将MM5模式由UNIX系统移植到Windows系统并据此建立了微机业务应用系统。详细介绍了模式在移植过程中所要注意的几个问题、微机业务技术系统的结构及预报方案。     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

集合模式定量降水预报的统计后处理技术研究综述

集合数值模式预报已在定量降水预报业务中广泛应用,以获得预报不确定性、最可能预报结果以及极端天气预警。由于集合系统的数值模式不完善,且不能提供所有的不确定性信息,常表现出系统性偏差以及欠离散或过离散（如对于多模式集合）。为此,需要发展统计后处理技术,在尽量保持集合预报解析度的条件下,提高预报的技巧和可靠性。近年来,各种集合预报统计后处理技术得到快速发展。针对定量降水预报,依据技术方法的途径和成熟度将后处理研究归纳为3方面进行总结,包括:（1）不基于统计模型的非参数化后处理,包括集合定量降水预报偏差订正、多成员或模式信息集成以及基于空间分析的对流尺度模式后处理;（2）基于概率分布统计模型的参数化后处理,包括集合模式输出统计和贝叶斯模型平均两种方法框架;（3）考虑预报量的时间、空间和多变量间依赖关系或结构的处理方法,包括参数化和经验连接概率法。最后,讨论发展统计后处理技术需要关注的问题,包括考虑不同来源、不同尺度的多模式信息集成;提供高质量、高分辨率的降水分析资料;发展再预报技术扩充训练样本;基于不同的订正目的和应用场景来使用不同的后处理技术;发展面向海量预报数据、捕捉极端降水以及考虑预报量结构的新技术。      

兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

北京市城六区2018年空气质量数值预报效果评估

为更好地改进提高模式预报性能,评估了新一代WRF-CMAQ（Weather Research and Forecasting model-Community Multi-scale Air Quality model）模式系统的不同网格分辨率预报产品对2018年北京市城六区空气质量预报结果的影响。分析表明:（1）基于首要污染物为PM2.5的预报数据集,模式系统1 km网格分辨率（BJ01）和3 km网格分辨率（BJ03）等级准确率优于官方预报结果,模式系统BJ01和BJ03区域4天内预报等级准确率均达到50%以上,24 h内准确率达60%以上,官方预报24 h内等级准确率为59%。本文引入预报综合评分法,基于IAQI（Individual Air Quality Index）和等级级别正确性双因素的预报综合评分结果显示,模式系统BJ03得分75.0分最高,BJ01次之,优于官方预报结果,模式9 km网格分辨率（BJ09）得分69.1分最低。（2）基于模式系统2018年长时间序列预报结果分析表明:模式系统预报的PM2.5浓度与实测的变化趋势较为一致,其中模式系统BJ03结果与实测PM2.5浓度相关系数达0.76,覆盖区域较大的BJ03和BJ09对PM2.5浓度峰值模拟较好。中重度污染过程的PM2.5浓度峰值模式预测误差表明,不同分辨率模式预报峰值误差的变化趋势基本一致,覆盖区域更大的粗分辨率模式预报结果高于覆盖区域小的细分辨率模式预报结果。与预报综合评分结果一致,统计分析结果也表明BJ03区域预报效果最好,平均偏差为0.83 μg/m3;而BJ01区域预报整体偏低,BJ09区域预报整体偏高。（3）基于不同网格分辨率预报效果的空间差异性分析表明:同一站点在不同分辨率上表现不一致,BJ01区域中农展馆站表现最好,BJ03区域中万柳站表现最好,BJ09区域中东四站表现最好。     

基于季节内振荡的延伸预报试验

2～4周的延伸预报是近年来国际上天气和气候业务预报发展的一个重要方向。本文以江淮梅雨区降水为例, 在利用集合经验模态分解 (EEMD) 及多变量EOF方法获取梅雨区降水及其影响系统低频信号的基础上, 采用最优子集回归方法、 经验波传播 (EWP) 方法及全球海气耦合模式产品, 对梅雨季节内演变的延伸期预报方法进行了预报和试验, 以期为建立延伸期预报业务提供科学依据。试验结果表明: (1) 大气季节内振荡对梅雨区降水的延伸预报具有重要的应用价值, 可能是联系天气过程和异常的重要系统。(2) 通过EEMD方法提取前期降水演变及影响因子的季节内振荡信号, 采用最优子集回归统计学方法对梅雨区逐候降水量演变进行超前30天预报是有可能的。(3) EWP经验动力方法对热带ITCZ活跃异常的未来40天东传可能具有较好的预报效果, 还可能较好地预报出延伸期的梅雨区风场距平演变, 具有一定应用价值。(4) 全球海气耦合动力模式输出产品在延伸期环流形势趋势预报及20天左右的MJO指数预报方面有一定的参考价值。     

Effects of a Dry-Mass Conserving Dynamical Core on the Simulation of Tropical Cyclones

The accurate forecasting of tropical cyclones(TCs) is a challenging task. The purpose of this study was to investigate the effects of a dry-mass conserving(DMC) hydrostatic global spectral dynamical core on TC simulation. Experiments were conducted with DMC and total(moist) mass conserving(TMC) dynamical cores. The TC forecast performance was first evaluated considering 20 TCs in the West Pacific region observed during the 2020 typhoon season. The impacts of the DMC dynamical core on forecasts o...     

10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展

10~30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。     

动力延伸预报产品释用方法的研究

目前以数值形势预报为基础的动力产品释用方法主要有模式输出统计法（ＭＯＳ）和完全预报方法（ＰＰＭ）。由这两种方法建立的预报方程缺乏明确的物理意义,所以文中提出了一种动力与统计相结合的方法。该方法从大尺度大气动力学方程组出发,推导出月降水距平百分率与月环流场的关系,从而建立了月降水距平百分率预报方程,随后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百分率预报方程的系数。该方程经过独立样本检验,表明这种方法对利用动力延伸集合预报的环流形势作月降水距平预报具有一定的能力。     

降尺度技术在月降水预报中的应用

着重介绍月动力延伸数值预报模拟技巧较高的大气环流在局域降水方面的降尺度（downscaling）应用。克服动力降尺度和统计降尺度技术的缺点，从动力与统计相结合的角度，给出月尺度大气环流与局地降水之间的关系，该联系有清楚的动力学背景和天气学意义。120个月的历史实况资料回报试验证明了该关系的合理性。T63/NCC月动力延伸形势场集合预报进行中国降水的降尺度应用亦取得了较好的结果。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。     

中国近30年来气象统计预报进展

近30年来，多元统计分析方法有了长足的进步，涌现出不少新方法、新技术。文章着重介绍了近30年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展，主要从多元统计分析和时间序列分析上来选材，将非统计意义的模糊集方法、人工智能(人工神经网络等)、灰色系统、车贝雪夫多项式展开等也归入到统计方法中。另外，近年来气象界用得较多的卡尔曼滤波、分形、分维等也被涉及。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

集合预报统计学后处理技术研究进展

近年来,随着集合预报的广泛应用,大量新颖的集合预报统计学后处理方法层出不穷,因此有必要对其进行系统地回顾。首先,对单变量集合预报统计后处理方法进行分类介绍,包括基于特定数学分布的参数化方法:逻辑回归、非均匀回归、贝叶斯模型平均、集合敷料法,以及灵活的非参数化方法:排序直方图订正、可靠性曲线订正、衰减平均偏差订正、分位数映射、分位数回归、概率匹配、频率匹配、最优百分位、最优评分法、逐成员订正、相似法、邻域法、基于对象的概率预报方法和虚拟降水法。其次,拓展到须考虑变量依赖性结构的多变量集合预报统计后处理方法,包括参数化的连接方法,以及非参数化的集合连接耦合和Schaake洗牌法。再次,介绍多模式集合和机器学习方法。最后,总结并讨论了常用的集合预报统计后处理方法使用中需要注意的问题。     

AN IMPROVEMENT OF STATISTICAL PREDICTION OF TYPHOON TRACKS

In this paper, a statistical interpretation composite forecast model for typhoon track is set up by using numerical forecast products and several forecast schemes. Tested in 1994 typhoon season, its forecastperformance is much better than that of a previous statistical forecast model. The test shows that it is aneffective method that sufficiently Anproves objective forecast of typhoon track using the numerical forecast output products obtained in forecast and adopting several schemes in composition.     

STUDY OF THE EFFECTS OF REDUCING SYSTEMATIC ERRORS ON MONTHLY REGIONAL CLIMATE DYNAMICAL FORECAST

A nested-model system is constructed by embedding the regional climate model RegCM3 into a general circulation model for monthly-scale regional climate forecast over East China. The systematic errors are formulated for the region on the basis of 10-yr (1991-2000) results of the nested-model system, and of the datasets of the Climate Prediction Center (CPC) Merged Analysis of Precipitation (CMAP) and the temperature analysis of the National Meteorological Center (NMC), U.S.A., which are then used for correcting the original forecast by the system for the period 2001-2005. After the assessment of the original and corrected forecasts for monthly precipitation and surface air temperature, it is found that the corrected forecast is apparently better than the original, suggesting that the approach can be applied for improving monthly-scale regional climate dynamical forecast.