对欧洲中期天气预报中心5—8月48、72小时500毫巴数值预报性能的检验

本文对欧洲中期天气预报中心1982年5—8月逐日48与72小时的500毫巴数值预报图进行了统计检验,检验范围为欧亚地区(0°—180°E),实况图系用中央气象台的手工分析图。除了求出各月平均误差分布图和标准差分布图以外,还着重对各类天气系统分别进行预报误差的讨论,得出对各类天气系统的预报能力、预报准确率和预报偏快、偏慢、偏强、偏弱的概率,这有助于预报员了解和使用欧洲中心的数值预报产品。     

西北太平洋副热带高压强度的统计预报

本文对1982年7—9月中央气象台发布的东亚范围500百帕的48小时预报图进行了误差分析，发现40°N以北的中高纬度预报误差较小，而在35°N以南的较低纬度，尤其是副热带地区，预报误差较大。因此我们对西风带高度场和副热带高度场分别进行了车贝雪夫多项式和自然正交函数展开。分析表明，他们之间具有一定的关联。在此基础上，提出了一个用车贝雪夫系数去预报同一时刻副热带高压系数（时间系数），从而获得48小时副热带高度场的统计预报方法。通过独立样本检验并与B模式的预报结果进行对照，证明本文的预报方案具有参考和应用价值。     

2017年冬季内蒙古气候异常偏冷成因分析

2017年冬季内蒙古气温偏低,冬季各月气温偏低持续时间长,影响范围广。利用107站1961—2017年冬季各月气温资料、NECP环流场和NOAA海温场资料,从欧亚环流特征和赤道中东太平洋海温异常影响角度,分析了2017年冬季气温异常偏低特征及其成因。结果表明:(1)2017年冬季气温以偏低为主,且东部地区持续异常偏低特征比较突出;(2)北半球500hPa高度距平场上,欧亚中高纬度环流形势呈现出与异常偏冷年的环流特征;(3)赤道中东太平洋海温异常偏冷、东亚冬季风偏强均是导致内蒙古东部地区冬季异常偏冷的主要成因。     

潍坊市暖冬气候分析

利用潍坊市丘陵、平原、沿海三种下垫面地区自有气象记录以来冬季（12-2月）平均气温、平均最高气温、平均最低气温等资料，对潍坊市不同下垫面地区近50年的冬季气温变化特征作了较全面的分析，结果表明：20世纪50-60年代为偏冷期，70-80年代为振荡期，90年代以来为偏暖期；冬季和冬季各月气温有增温趋势，特别是平均最低气温升高最显著；统计潍坊市的冷、暖冬年，发现：潍坊市暖冬年冬季海平面气压为负距平，东亚500hPa位势高度为正距平，西太平洋海温为正距平。     

冬半年北半球100百帕月平均环流型与北疆同期气温的关系

一、提要本文通过对1956年—1987年冬季(11—3月)100百帕月平均环流型的统计分类,部份关键区的变高统计分析以及部份纬圈高度场的波谱分析等工作,发现冬季各月100百帕月平均环流型与同期北疆地区气温的变化有很好的对应关系。具体地说,北疆气温偏高(月距平≥1.5℃)时常常对应100百帕3波型;北疆气温偏低(月距平≤-1.5℃)时常常对应100百帕2波型。并且还根据这一观点制作了1987年3月100百帕环流型及北疆气温预报,取得了初步成功。     

国家气象中心区域台风模式预报性能分析

为了更好发挥区域台风模式GRAPES_TYM在业务预报中的参考作用,利用2017年GRAPES_TYM升级版本对2014—2016年的回算结果同美国国家环境预报中心的全球模式（NCEP-GFS）以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的中期预报模式(EC-IFS)进行了对比分析。结果显示:两个全球模式的预报路径平均误差小于区域台风模式GRAPES_TYM的平均路径误差;GRAPES_TYM和NCEP-GFS的路径预报均存在明显的移向正偏差,EC-IFS移向偏差不明显;GRAPES_TYM对我国近海登陆的热带气旋120 h路径预报误差小于NCEP全球模式,同ECMWF差别不大;区域模式的强度（近地面最大风速）预报平均误差在72 h前小于两个全球模式,而三个模式在强度预报上存在明显负偏差,负偏差主要存在于25 °N以南（这一区域为强台风和超强台风主要区域）。      

冬季行星波异常与青藏高原及周边地区温度降水的初步关系

利用1971~2010年NCEP/NCAR再分析资料和中国752个基本站温度距平与降水距平百分率资料,计算了三维E-P通量,借助谐波分析和合成分析方法分析行星波的整体特征,探讨行星波异常与青藏高原及周边地区气温、降水的初步关系。结果表明:行星波的传播主要有亚欧、北美和北大西洋3个垂直传播中心,在水平方向上主要以50°N为界分别向低纬度和极地地区传播。行星波异常与青藏高原及周边地区气温、降水有一定的相关关系。冬季,当低纬度波导偏强时,青藏高原、中国西北、长江中游和两广地区气温偏低,西南地区、黄土高原和内蒙古中部地区气温偏高;青藏高原中东部、中国西北地区南部、西南地区北部、长江中游和两广地区降水偏多,内蒙古西部及云南降水减少。当低纬度波导偏弱时,青藏高原东北部、长江流域和两广地区气温偏低,西南大部气温偏高;内蒙古降水增多,其他地区降水减少。     

区域数值预报系统在北京地区的降水日变化预报偏差特征及成因分析

为了研究北京快速更新循环同化预报系统(BJ-RUCv2.0)在北京地区降水日变化的预报偏差特征及其成因,利用2012—2015年夏季BJ-RUCv2.0系统第2重区域(3 km分辨率)预报结果和北京地区122个自动气象站逐时观测数据以及观象台探空观测资料,分析模式对北京地区降水日变化预报偏差的区域性特征和传播特征,研究模式局地环流预报偏差特征及其对降水预报偏差的可能反馈机制。研究结果表明,BJ-RUCv2.0系统多个更新循环的预报在北京平原地区均存在夜间降水漏报问题,降水预报偏差表现为模式预报降水在西部山区降水偏多,预报降水雨带难以在平原地区增强发展,造成了模式降水在傍晚山区偏多而夜间平原地区降水明显偏少。通过分析模式局地环流预报偏差及其响应机制发现,由于白天平原地区近地层偏暖偏干,山区底层偏冷中层偏湿,造成了山区-平原地区间的温度梯度强度偏强且强温差出现时间提前,西部山区午后降水偏多;由于平原地区地面气温预报持续偏高,入夜后偏北风难以到达平原地区,造成了山区-平原间的地形辐合线位置偏北,影响山区降水雨带向平原地区移动,同时平原地区近地层内水汽持续偏低,抑制降水雨带在东移过程中的发展,造成模式在平原地区夜间降水预报容易出现漏报。模式冷启动所用的GFS资料土壤湿度在北京平原地区明显小于实际观测,是模式预报偏暖偏干的可能原因之一。     

数值预报产品应用中的问题分析

多年应用日本数值预报产品的实践表明，数预报的形势预报优于主观预报，但也有不足之处。首先是数值预报对天气系统移速的预报比实际偏慢，而波长越短，偏慢越多，这是因为数值预报由微分方程进行计算时采用差分格式造成的；其次，对青藏高原和太平洋对大气环流影响的考虑与实际情况存在偏差，５００ｈＰａ预报图上，亚洲大陆高度偏低，高原东北侧预告值和实况值偏低４０￣８０位势米，而太平洋洋面上预报值却偏高；此外，对有些天气     

气候变化背景下宁夏冬季气温月尺度变化特征

基于宁夏20个气象站1961—2018年气象观测资料,利用季节经验正交函数(S-EOF)分析宁夏冬季气温月尺度变化特征。结果表明:宁夏冬季气温S-EOF分析第1模态各月空间型均表现为全区一致型;第2、第3模态各月空间型呈冷暖交替的分布特征。其中第2模态12月空间型表现为偏冷(暖)时1、2月表现为偏暖(冷)特征;第3模态12月及1月空间型偏暖(冷)时2月为偏冷(暖)特征。第2、第3模态时空分布与12月至次年2月乌拉尔山高压脊、西伯利亚高压、东亚大槽月尺度上的强弱调整过程存在很好的对应关系,当乌拉尔山高压脊和东亚大槽偏强、西伯利亚高压增强时,有利于对应月份气温偏低,反之亦然。     

乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 预报性能客观检验

数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET（Model Evaluation Tools）检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0，简称RMAPS-CA V2.0）在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估，主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素，并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。（1）2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差，在夏季和秋季整体为正偏差；各个季节的平均预报偏差均在2℃以内，预报性能秋季最优，冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大，平均误差在0.5-1.0 m/s之间，预报性能秋季最优，春季最差。（2）高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差，在其余季节整体为正偏差，预报性能冬季最优，春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差，400hPa以上为负偏差；夏季和秋季整体为负偏差，预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差，其余季节整体为正偏差，预报性能春季最优、夏季最差。（3）降水晴雨预报效果较好，但除夏季外以空报为主；随降水阈值增大、TS评分减小，多以漏报为主，降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看，24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升，逐6h累计降水TS评分略有提升。（4）RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似，预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。     

2006年北半球大气环流及对中国气候异常的影响

2006年，赤道中东太平洋经历了一次从La Nina状态到El-Nino事件的过程。500hPa高度场上，欧亚中高纬度地区前冬为经向型环流，后冬亚洲地区盛行纬向环流；夏、秋季，亚洲高纬度地区为经向型环流而中纬度为纬向环流，这种环流形势不利于冷空气南下，导致我国2006年的夏、秋季变得异常暖。2006年西太平洋副热带高压面积偏大、强度偏强且西伸脊点异常偏西。夏季没有出现持续性的较强的阻塞形势，从而使长江中下游地区降水较常年同期偏少，梅雨较弱。东亚夏季风异常偏强。2005／2006年冬季，青藏高原温度异常偏高，各季的高度场也较常年同期偏高，这有利于副高的加强西伸，而7-8月、10月太平洋暖池区对流活动强盛，为热带气旋的生成发展提供了有利的动力条件，并在副高的引导下多为西行路径。     

东亚地区春冬季与夏季大气环流异常相互关系的研究

利用1951~2000年共50年的北半球500 hPa月平均高度距平场资料和奇异值分解技术（SVD），重点对东亚地区季节间大气环流异常的相互关系进行了初步探讨。结果表明，东亚地区季节间大气环流异常存在着较为密切的关联，并且这种明显的非同步联系具有时空相关显著的特点，尤其是夏季大气环流异常与其前冬和前春大气环流异常的联系更为密切。当前冬和前春北半球东亚大槽和北美大槽及蒙古高压偏强（或偏弱），极涡偏弱（或偏强），中高纬度盛行经向环流（或纬向环流），以及低纬和热带地区高度正距平（或负距平）明显时，则对应于夏季东亚地区西太平洋副高和鄂霍次克海阻高强度偏强（或偏弱），位置偏南（或偏北），贝加尔湖阻高强度也偏强（或偏弱），但位置偏西（或偏东）的大尺度环流形势出现。当春季北半球大气环流具有上述特点以及夏季鄂霍次克海阻高和西太平洋副高强度偏强（或偏弱），位置偏南（或偏北），且极涡较弱（较强）时，则东亚地区秋季大气环流对应于蒙古高压加强（或较弱），西太平洋副高减弱（或加强），并向南和向东移动（或移动较慢），极涡向南扩散（或扩散减弱），大气环流向冬季过渡加快（或减慢）。另外，大气环流异常还具有一定的持续性特征。     

近40年青藏高原东侧地区云、日照、温度及日较差的分析

统计分析了半个世纪以来，气候变冷区域青藏高原东侧地区云，日照，温度和日较差的变化及相互关系。结果表明，青藏高原东侧地区气候变化具有显著的区域特征,总云量与日照比全国平均情况有更密切的反相关系，并且都与日较差有很好的线性相关。在春，夏季，它们都与温度有，但秋，冬季相关不明显。最后指出了云和日照可能是青藏高原东侧地区春，夏季温度变化的重要原因，而秋，冬季则与亚洲范围大气环流及青藏高原影响等有关。     

1998年大气环流异常及其对中国气候异常的影响

１９９８年受ＥＮＳＯ事件和青藏高原冬春季积雪多等因素的影响,北半球大气环流的主要特征是：５００ｈＰａ西太平洋副高强大,夏季副高脊线位置偏南;冬、夏季风均较弱;赤道辐合带偏弱,在西太平洋生成和登陆影响我 斩台风和热带风暴异常偏少;夏季亚洲中高纬度经向环流发展,其它季节则以纬向环流为主;环流异常是影响１９９８年中国气候极其异常的主要原因。     

GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降现象的初步研究

利用2016年4月1日—2018年12月31日GRAPES_GFS模式的业务预报数据,将GRAPES_GFS模式在东亚地区144小时预报500 hPa高度场的距平相关系数小于0.4,均方根误差大于60 gpm的事件定义为模式在东亚地区的中期预报技巧极端下降事件,据此标准筛选出29个个例进行了研究。结果表明,GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降事件的高发期主要在春秋季,春季和秋季分别占比31.03%、41.38%,预报技巧极端下降事件通常表现在对于东亚大槽、西伯利亚槽脊、副热带高压的预报失败,四个季节合成的模式偏差均与该季节影响东亚地区主要天气系统的预报偏差大有关系。进一步通过典型个例的研究表明,东亚地区中期预报技巧极端下降事件的误差来源在不同季节表现出不同特征。冬夏季的预报偏差来源于高纬极区,多与模式在极区存在较大预报误差关联;春秋季的预报偏差主要来源于上游地区,与模式在东亚上游预报误差向下游的传播有关,未能合理预报台风活动也是预报偏差来源之一。      

青藏高原不同季节地表温度变化特征分析

基于欧洲中尺度气象预报中心(ECMWF)提供的ERA-Interim地表温度,利用经验正交函数(EOF)等方法,分析了青藏高原四季地表温度的时空变化特征.结果发现:青藏高原春、夏、冬季地表温度变化以整体型为主,并且大部地区地表温度呈现升高的趋势;秋季地表温度略有下降趋势,并且以东部和西部地表温度的反向型异常变化最为显著.此外还发现,青藏高原不同季节地表温度的异常变化具有一定的联系,其中整体型变化可以持续3个季节.     

ECMWF业务预报模式地面气温预报的不一致性特征研究

为探讨ECMWF业务预报模式(以下简称ECMWF)的地面气温预报不一致性问题,本文利用2015年12月1日—2016年11月30日业务预报中常用的地面气温预报数据,研究ECMWF地面气温预报产品在不同季节里的不一致性指数分布及变化特征。结果表明:各个季节不一致性指数有不同的特点,冬季不一致性指数最大,大值区主要分布在除华南和青藏高原外的大部分区域;而夏季不一致性指数最小,在青藏高原地区不一致性指数相对较大;春、秋两季不一致性指数大小均处于冬、夏季之间。此外,研究还发现冬季地面气温预报不一致性指数单日变化较大,而夏季较小。夏季不同起报时间的地面气温预报比较稳定。     

青藏高原四季开始日期随海拔高度和纬度变化

利用中国气象局国家气象信息中心提供的青藏高原60个测站1961~2007年逐日气温资料, 分析了青藏高原近47年来四季开始日期随海拔高度和纬度的变化趋势。结果表明, 春季和夏季开始日期是整体提前, 而秋季和冬季开始日期是整体延迟的, 春季和冬季开始日期的变化相对夏季和秋季更为明显;四季开始日期随海拔高度变化分布明显不同, 海拔越高, 春夏季开始日期来临越晚, 秋冬季开始日期来临越早, 海拔越低, 春夏季开始日期来临越早, 秋冬季开始日期来临越晚;海拔越高, 春夏开始日期提前的天数越多, 秋冬开始日期推迟天数越多, 反之低海拔地区相对更小, 由此得知高海拔地区的季节开始日期对当地气温的增温更为敏感;春季开始日期在36°N以南基本随纬度递增而开始日期推后, 36°N以北地区春季相对偏早, 夏季、秋季、冬季开始日期随纬度的变化和春季变化基本相似;四季开始日期来临的早晚受到多种因素包括气温、海拔和纬度共同影响, 季节延迟率也受到气温和海拔的影响, 但是纬度对季节延迟率影响不大;四季开始日期的提前和延迟变化和当地气温的变化几乎一致, 秋冬季节的开始日期对气温变化更为敏感, 高海拔地区的季节开始日期对气温变化更为敏感。      

GRAPES_GFS 2.0模式系统误差评估

通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小。误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征。误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似。温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S~30°N附近地区。纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现。结果表明:模式对冬季中高纬度地区和边界层及对流层顶的模拟技巧尚需提高。明确GRAPES_GFS 2.0的系统误差分布特性,有助于有针对性地进行模式订正,改善误差大值区域的模式预报方法。