基于年际增量方法的云南省普洱雨季开始期气候预测

基于普洱雨季开始期年际增量变化规律和影响雨季开始期的环流形势及物理过程,采用年际增量方法和多元线性回归分析方法,选取5个具有物理意义的预测因子(包括前期1月南半球绕极环流、前期2月南太平洋高压、前期4月孟加拉湾至南海海平面气压、前期冬季加拿大北部海冰和前期冬季伊朗高原积雪深度),建立了普洱雨季开始期的预测模型,并对预测模型进行1967—2017年的交叉检验和1998—2017年的逐年独立样本检验。交叉检验中,雨季开始期预测值和观测值年际增量的相关系数为0.84,相对均方根误差为24%;独立样本检验中,雨季开始期年际增量的相对均方根误差为15%,模型对雨季开始期异常年份的预测误差小于7 d,表明该预测模型能很好再现1967—2017年雨季开始期的变化趋势。     

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。      

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。     

不同时间尺度上黄淮地区夏季降水异常成因及预测研究

利用1961—2006年中国降水资料、NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海表温度资料,分析了黄淮地区夏季降水的年代际和年际变化特征,研究了不同时间尺度上降水异常成因。结果表明,年代际尺度上,当太平洋年代际振荡处在暖(冷)位相时,南方涛动偏弱(强),黄淮地区夏季降水偏多(少)。在年际及以下尺度上,当印度洋北部海温偏高、南部偏低时,500 hPa位势高度场上,中高纬乌拉尔山以东和鄂霍次克海附近出现明显的双阻塞高压,副热带高压偏强;200 hPa风场上,西风急流略偏南,黄淮流域上空西风偏强,为反气旋环流;850 hPa风场上,黄淮流域上空出现西南—东北风的切变,使得急流出口区右侧次级环流的异常上升支恰好位于黄淮流域上空,高低空环流的这种配置导致了黄淮流域上空降水偏多。进一步分析发现,利用印度洋海温作为预测因子,建立预测模型,对黄淮流域降水年际变率有较高的预测能力。     

山西省夏季降水与赤道东太平洋海温关系初探

利用山西省58个台站1960-2009年有观测记录的50年夏季降水资料和NCEP/NCAR再分析逐月位势高度场和海温场资料,研究了山西省旱、涝年大气环流特征差异,并进一步讨论了山西省夏季降水异常与赤道东太平洋（Nino区）海温异常的关系。研究结果表明：山西省夏季降水异常年从前期春季到同期夏季,欧亚中高纬度500hPa位势高度的大气环流存在异常,尤其是乌拉尔山高压脊、贝加尔湖低槽及西太平洋副热带高压等大尺度环流系统都有明显的变化;850hPa风场上蒙古气旋南部纬向风的异常,以及我国东部到华北地区经向风（东亚夏季风）的异常,是直接影响山西省夏季降水的重要环流因子;赤道东太平洋秘鲁冷水舌和太平洋东岸暖水舌均是山西省夏季降水的敏感区,其中Nino区域前期春季海温异常对山西省夏季降水的环流系统有显著的影响,即Nino区域前期海温偏低有利于山西省夏季降水偏多。     

淮河流域夏季极端降水事件的统计预测模型研究

采用年际增量预测方法, 通过考察与淮河流域夏季极端降水事件发生频次(HRF)年际增量相关的环流, 确定了5个预测因子:冬季北太平洋涛动、12月南极涛动、春季3～4月南印度洋气压、春季3～4月白令海气压、春季3～4月印尼—澳洲附近经向风垂直切变;然后利用这5个预测因子, 通过多元线性回归方法建立HRF年际增量的预测模型, 进而预测HRF。交叉检验表明, 在1962～2005年的后报中, 这个预测模型对HRF显示了较高的预测技巧, 预测结果与实测间的相关系数为0.67, 表现出较高的预测潜力, 对淮河流域夏季极端降水事件的预测具有较大的应用价值。     

基于年际增量法的卷积神经网络模型对中国夏季降水的预测研究

将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的非线性预测模型,对中国160个测站夏季降水展开预测研究,并与基于线性奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数(ACC)分别为74.33和0.12,比SVD高2.15和0.06,说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中,CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显,对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差,订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明,基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。     

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。     

基于年际增量法的广西6月月降水量预测

利用广西87个气象站6月月平均降水量及NCEP/NCAR再分析资料,通过普查1960—2021年广西6月月降水量年际增量与前期500 hPa位势高度场的相关性,选取影响广西6月降水异常相关性较高的前期预测因子,研究其主要影响机制,并采用模糊神经网络与熵度量相结合的方法构建月降水年际增量的集合预报模型,对预测模型进行1960—2013年的拟合检验和2014—2021年的独立样本预报检验。结果发现,该模型的预测准确率较高,独立样本的回报年份同号率为87.5%,拟合平均绝对误差为26.64 mm,拟合平均相对误差为9.06%,预报效果优于利用逐步回归方法构建的预测模型,而且模型性能比较稳定,具有较好的业务应用前景。     

东亚夏季风的自然变率——NCARCam3模拟结果分析

利用季节循环的全球观测海表温度及海冰驱动NCARCam3全球大气环流模式的100a模拟结果,通过定义东亚夏季风指数,分析了模拟的大气内部变化中东亚夏季风的变化特征。结果表明：模拟的东亚夏季风自然变率主要表现为3—7a较显著的年际周期,并具有较明显的年代际变化特征。在弱夏季风年代,亚洲大陆海平面气压增强,日本附近及东亚沿海地区海平面气压降低;500hPa位势高度上,欧洲地区为负高度距平,里海附近地区为正高度距平,日本及其以东太平洋为负高度距平,易形成类似欧亚（EU）型的遥相关波列。在强夏季风年代,其环流异常分布基本与弱夏季风年代相反。模拟的东亚夏季风变化与夏季大气内部500hPa高度场上EU型遥相关波列的关系密切。     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

云南1月降水异常的气候成因分析

在云南旱季降水稀少的气候背景下发生的异常旱涝气候事件是短期气候预测面临的难点之一。开展旱季降水异常的气候成因分析,对于提高气候预测准确率具有重要意义。1月是云南隆冬季节的主要时段,降水变化具有明显的偏态分布特征,年际波动非常显著。云南1月降水偏多年与偏少年大气环流有明显差异,500 hPa高度场上有四个区域位势高度与云南1月降水显著相关,中高纬的三个区域分别与斯堪的纳维亚(SCA)型遥相关的三个活动中心对应,低纬阿拉伯海的高度异常与孟加拉湾印缅槽活动有密切联系。当SCA为正(负)位相且阿拉伯海高度负(正)异常时云南1月降水偏少(多)。海洋上两个显著海温影响区域分别位于东南太平洋和北大西洋中西部,海温异常主要通过影响东亚和南亚地区的环流进而对云南1月降水产生影响。利用高度场和海温场的关键区域的数据分别合成高度场和海温场的组合序列,组合序列与云南1月降水有更高的相关性和更好的距平符号对应关系。在高度场和海温场组合序列的散点图上,近80%的年份位于第一和第三象限,这两个区域高度场和海温场的配置对云南1月降水作用一致,落区位置与降水距平符号对应关系很好;其余约20%的年份位于第二和第四象限,高度场和海温场的作用相反,落区位置与降水距平符号对应关系较差。     

BCC_CSM1.1(m)模式对初夏东北冷涡的模拟及应用

利用1991-2017年BCC_CSM1.1（m）模式模拟数据和NCEP/NCAR逐月再分析资料,评估了BCC_CSM1.1（m）对初夏东北冷涡的模拟能力。结果表明：BCC_CSM1.1（m）模式可以对500 hPa位势高度场气候态进行模拟,均方根误差显示该模式对中国东北南部地区500 hPa位势高度场的模拟要优于东北北部地区。EOF第一模态结果显示,该模式可以较好地模拟出500 hPa位势高度场的主要时空变化特征。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出近27 a东北冷涡指数的上升趋势和年际变化,但模拟的上升趋势较实况偏强,年际变率较实况偏弱。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数的年代际突变,但是对突变开始时间的模拟较实况偏晚。BCC_CSM1.1（m）模式能够模拟出东北冷涡指数和500 hPa位势高度场在东北及其附近地区的显著正相关,不能模拟出东北冷涡指数与东北初夏降水之间的显著负相关。此外,模式东北冷涡指数对东北初夏降水的预测能力十分有限。     

Statistical Downscaling for Multi-Model Ensemble Prediction of Summer Monsoon Rainfall in the Asia-Pacific Region Using Geopotential Height Field

The 21-yr ensemble predictions of model precipitation and circulation in the East Asian and western North Pacific （Asia-Pacific） summer monsoon region （0°-50°N, 100° 150°E） were evaluated in nine different AGCM, used in the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center （APCC） multi-model ensemble seasonal prediction system. The analysis indicates that the precipitation anomaly patterns of model ensemble predictions are substantially different from the observed counterparts in this region, but the summer monsoon circulations are reasonably predicted. For example, all models can well produce the interannual variability of the western North Pacific monsoon index （WNPMI） defined by 850 hPa winds, but they failed to predict the relationship between WNPMI and precipitation anomalies. The interannual variability of the 500 hPa geopotential height （GPH） can be well predicted by the models in contrast to precipitation anomalies. On the basis of such model performances and the relationship between the interannual variations of 500 hPa GPH and precipitation anomalies, we developed a statistical scheme used to downscale the summer monsoon precipitation anomaly on the basis of EOF and singular value decomposition （SVD）. In this scheme, the three leading EOF modes of 500 hPa GPH anomaly fields predicted by the models are firstly corrected by the linear regression between the principal components in each model and observation, respectively. Then, the corrected model GPH is chosen as the predictor to downscale the precipitation anomaly field, which is assembled by the forecasted expansion coefficients of model 500 hPa GPH and the three leading SVD modes of observed precipitation anomaly corresponding to the prediction of model 500 hPa GPH during a 19-year training period. The cross-validated forecasts suggest that this downscaling scheme may have a potential to improve the forecast skill of the precipitation anomaly in the South China Sea, western North Pacific and the East Asia Pacific regions, wh     

A Seasonal Prediction Model for the Summer Rainfall in Northeast China Using the Year-To-Year Increment Approach

Using the year-to-year increment approach, this study investigated the relationship of selected climatic elements with the increment time series of the summer rainfall between successive years in Northeast China, including the soil moisture content, sea surface temperature, 500 hPa geopotential height, and sea level pressure in the preceding spring for the period 1981–2008. Two spring predictors were used to construct the seasonal prediction model: the area mean soil moisture content in Northwest Eurasia and the 500 hPa geopotential height over Northeast China. Both the cross-validation and comparison with previous studies showed that the above two predictors have good predicting ability for the summer rainfall in Northeast China.     

1999年中国夏季气候的预测和检验

利用改进的中国科学院大气物理研究所短期气候预测系统（IAPPSSCA）,结合IAPENSO预测系统所预测的1999年热带太平洋地区的海温异常,对1999年中国夏季气候进行了适时集合预测。预测结果表明：IAPPSSCA较好地预测出了1999年夏季北半球大尺度环流场的异常情况,并较好地预测出1999年中国南涝北旱的大范围降水形势。IAPPSSCA对长江下游的强降水中心、中国南方大部夏季多雨的特征以及中国北方大部的干旱少雨形势的预测,与实测较相符。但IAPPSSCA预测的南方大范围雨带的北界比实测的略为偏北,北方的小范围的降水正距平区域也没有能预报出来。另外,对于月平均降水距平的预测亦存在较大的不确定性。这说明我们的预测系统还有待于进一步的改进和完善。     

短期气候数值预测可预报性问题

该文利用 IAP L2 AGCM1 - 1模式进行 1 7年 ( 1 980～ 1 996年 )、每年 9个单个积分的集合后报试验 ,采用方差分析的方法对试验结果进行可预报性研究 .结果表明 :在热带地区 ,海表温度 ( SST)异常引起的可预报性较高 ,50 0 h Pa高度场高值区沿热带呈带状分布 ,在热带外仅有部分相对高值区 ;在中高纬度地区 ,春季的可预报性高于夏季 ;一般来说各场的可预报性海洋高于陆地 .在北太平洋春季 ,50 0 h Pa高度场、海平面气压场和表面气温场有一可预报高值区 .在中国区域 ,降水场、海平面气压场和表面气温场的可预报性从我国南海向西北递减 .     

大气再分析资料中潜在可预报性的特征及其差异

利用1957年9月—2002年8月ECMWF和NCEP/NCAR月平均再分析资料,分别讨论了冬季和夏季SLP(sea level pressure,海平面气压)、500hPa高度、200hPa纬向风和850hPa经向风年际变率的潜在可预报性特征。结果表明:热带地区的潜在可预报性较高,尤其是赤道中东太平洋地区,而中高纬地区的潜在可预报性则较低。比较两套资料潜在可预报性的异同后发现:南半球的差异均明显大于北半球,特别是南极地区;低层变量的差异均大于中高层变量;东亚大陆在冬、夏季均具有一定的潜在可预报性;冬季各变量均表现出东亚冬季风具有较高的年际变率潜在可预报性,且两套资料的差异较小;500hPa位势高度表现的东亚夏季风潜在可预报性在两套资料中较一致,而低层变量(SLP和850hPa经向风)表现的东亚夏季风年际变率潜在可预报性在两套资料中存在较大差异。     

对中国东部夏季降水有重要影响的一种东亚遥相关型

 利用重建的1880-1950年500 hPa高度场资料和1951-2004年的NCEP/NCAR再分析资料,分析了年际尺度上东亚地区夏季大气环流变化特征。结果表明：夏季在东亚沿岸存在一个明显的自北向南的正-负-正环流模态,即鄂霍次克海阻塞高压与副热带高压存在一种同向变化、而它们之间区域的高度场为反向变化的遥相关关系;同时分析了这种大气环流模态与1880-2004年中国东部地区夏季降水的关系。在年际尺度上,正-负-正的环流模态与长江中下游地区和东北的降水有很好的正相关,当夏季的环流处在阻塞高压偏强,且副热带高压偏南偏强、日本及其以东地区上空高度场偏低时,中国长江中下游地区和东北降水偏多。     

冬季各月北太平洋涛动的年际变化及其与我国降水异常的联系

利用ERA-Interim的海平面气压(Sea Level Pressure,SLP)再分析资料和中国160站的降水观测资料,分析了冬季各月(当年12月、次年1月和2月)北太平洋涛动(North Pacific Oscillation,NPO)的年际变化特征,及其与我国同期降水异常之间的联系。结果表明:1)冬季各月NPO指数的年际变化较为显著,但各月NPO指数年际变化之间的相关性较差,1979—2012年冬季12月与1月NPO指数年际变化之间的相关系数为0.09,而1月与2月NPO指数的相关系数仅为-0.003,均没有通过信度检验。2)1月和12月NPO指数年际变化与同期我国黄淮流域降水异常之间存在明显的正相关,而2月NPO指数年际变化与同期我国华北降水异常之间为明显的负相关。3)当1月(12月)NPO指数增加1个标准差时,我国黄淮流域降水量比多年平均值增加约50%(40%);而当2月NPO指数增加1个标准差时,我国华北降水量比多年平均值减少约30%。