我国地温梯度场特征及在汛期降水预报中的应用

对中国中、东部区域１月１．６～０．８ｍ平均地温垂直梯度距平场进行ＥＯＦ分析显示,地温垂直梯度距平场具有大尺度特征,并有孤立系统结构。在此基础上进一步研究了地温垂直梯度距平场与北半球大气环流之间的相互关系,结果表明,北半球大气环流异常与地温垂直梯度距平场异常是相互联系、相互维持的。通过对中国中、东部１．６～０．８ｍ地温垂直梯度距平场对中国东部汛期降水相关性的研究,并用中国中、东部１．６～０．８ｍ地温垂直梯度距平场对中国东部汛期降水做了预报及拟合和独立预报,初步显示,用地温垂直梯度距平场预测汛期降水是可行的。     

IAP PSSCA 两组预测试验的评估及比较Ⅰ.降水部分

利用中国科学院大气物理研究所研制的短期气候距平数值预测系统（ＩＡＰ ＰＳＳＣＡ）,采用两种版本的大气环流模式：ＡＧＣＭ１．１和ＡＧＣＭ１．２,分别以２月１１～１９日的９天大气观测值为初始场,以给定海温边界场,对１９８０～１９９４年的１５年的降水异常进行了两组集合后报试验。对试验结果进行定量评估表明：ＩＡＰ ＰＳＳＣＡ对降水异常具有一定的预测能力,特别是在中国东部受东亚季风及海温异常影响的地区,ＩＡ     

青海省夏季降水气候预测评估

本文运用预报评分（Ｐ）、技巧评分（Ｓｓ０和距平相关系数（Ａｃｃ）三各方法、对青海省近十几年业务上使用的２０个代表站１９８８～１９９７年１０年夏季（６～８月）降水距平百分率预报的准确程度进行了评估。结果表明：虽然青海省的地理环境特殊、各地气候差异较大,但青海省的预报质量仍较全国平均水平略高;用Ｐ方法比用以往评分方法（Ｔｓ）进行预测评定的质量高出近６个百分点;１９９８年夏季的预报质量远较前十年的平均质     

P-σ全球模式的月尺度动力延伸预报试验

用P－σ混合坐标系原始方程模式（Nju-PσM)，以观测的瞬时气象要素场作为模式初始场，作了24个月动力延伸预报试验，利用距平符号一致率（P）、距平相关系数（AC）和均方根误差（RMS）对预报结果进行了评估和分析。试验表明Nju-PσM对月平均环流有一定的预报能力，气候漂移证正和预报结果的线性、势力的线型两种合成方法都对预报效果有明显的改进，把动力延伸预报与年际和月际持续性预报进行对比后，表明动力预报结果的各项评估分均为最高。预报场和实况场的空间滤波和经验正交函数（EOF）分析表明，模式对大尺度天气系统的预报能力较强，而对较小尺度天气系统的预报能力则差一例。     

月平均气温预报的神经网络BP型多层映射模式

采用神经网络ＢＰ多层映射模式，利用１９４６～１９７９（１９８０）年南京月平均气温资料序列，计算得到系统的分维数Ｄ＿０＝２．８，确定三层模式形式ｉ×ｊ＝３×２，ｋ＝１，由此作出１９８０（１９８１）年１～１２月平均气温预报值。它与实测值的相关系数为０．９７（０．９８）。如按各月资料建立序列，作１～１２月各月平均气温预报与实测值的相关系数为０．９９（０．９９）。     

青藏高原地面拖曳效应对春季大季环流影响的数值研究

用一个在ＮＣＡＲ的气候模式基础上改进和发展起来的ＣＣＭ１（Ｒ１５Ｌ７）－ＬＮＷＰ长期数值预报模式，以国家气象中心１９９２年４月１日客观分析资料和ＮＣＡＲ的固定个例（１９７５年１月１６日）为初始场，进行当期数值预报试验，研究了青藏高原地面拖曳效应对春季大气环流的影响，结果表明，当月平均的青藏高原地面拖曳系数与全球其他陆面月平均拖曳系数之差由０．０００８增大至０．００４时，预报效果得到了明显改进。青藏     

贵州春季深层地温与夏季降水的分布特征及夏季降水预报

用因子分析方法＾「１」分析了贵州省春季深温层地温（３．２ｍ）与夏季降水的主要特征,发现春季深层地温距平特征场的时间系数与夏季降水特征的时间系数间相关性较好,相关系数的绝对最高可达０．７１。空间分布上第一特征场的分布比较一致;第二、第三特征场则存在反位相关系,高温区对应多雨区,低温区对应少雨区。在此基础上用春季３．２ｍ地温距平场资料作贵州夏季水预报,历史拟合率最高可达到８２．４％,初步显示用前期春季     

青藏高原地面拖曳效应对春季大气环流影响的数值研究

用一个在ＮＣＡＲ的气候模式ＣＣＭ１（Ｒ１５Ｌ１２）基础上改进和发展起来的ＣＣＭ１（Ｒ１５Ｌ７）－ＬＮＷＰ长期数值预报模式，以国家气象中心１９９２年４月１日客观分析资料和ＮＣＡＲ的固定个例（１９７５年１月１６日）为初始场，进行长期数值预报试验，研究了青藏高原地面拖曳效应对春季大气环流的影响．结果表明，当月平均的青藏高原地面拖曳系数与全球其它陆面月平均拖曳系数之差由０．０００８增大至０．００４时，预报效果得到了明显改进．青藏高原至巴尔喀什湖之间的（３００ｈＰａ和５００ｈＰａ）温度差可增大３℃，从孟加拉湾一带至青藏高原的温度差可减小１．５℃，使得在青藏高原及其北侧高空西风增强（增强中心在４０°Ｎ的２５０ｈＰａ层）．在青藏高原南侧的２５°Ｎ的２５０ｈＰａ出现西风的减弱中心，有利于晚春季节东亚南支西风急流的北移．青藏高原的地面拖曳效应有利于在春季加大其迎风坡和背风坡效应，加强北半球经向三圈环流及全球经向环流．     

集合方法在月动力预报信息提取中的应用

本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。     

全球大气多层原始方程距平谱模式的研制

距平滤波模式（ＡＦＭ）是具有独特优点的长期天气预报模式，本文推广进而设计了一类全球大气多层原始方程距平谱模式，并利用该模式对热带海温距平产生的大气响应进行了试验性模拟，结果表明多层原始方程距平模式不同于ＡＦＭ，更有别于ＧＣＭ，在短期气候异常的动力学过程研究或预报方面显示出广泛的应用价值。     

IAP短期气候距平预测系统的定量评估及订正技术的改进研究

采用一套多指标的评估方法, 对中国科学院大气物理所研制的短期气候距平数值预测系统（ＩＡＰＰＳＳＣＡ） 方案１ 的预测性能进行了定量的、系统的评估。评估表明： ＩＡＰＰＳＳＣＡ 对中国汛期大尺度的、重大的降水异常预报较好; 在不同区域,ＩＡＰＰＳＳＣＡ 的预测能力不同, 对中国东南区域显示出较高的预报准确度和可信度; 与单个预报相比, 集合预测水平稳定, 能提高总体预测水平。另外, 还对订正技术进行了改进研究, 距平百分率订正较距平订正效果为佳。     

基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验

引入主成分典型相关分析（ＰＣ－ＣＣＡ）方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列（以长江流域月气温距平场为例）各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达２５年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小     

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。     

月平均环流的动力集合预报研究

文章对１９９６年１至９月共２３次月动力延伸集合预报的情况作了总体评估，结果表明，集合预报距平相关系数比单个成员预报距平相关系数的算术平均有明显提高，因而采用集合预报方法有利于提高预报的可靠性，在此基础预报距平相关系数的季节变化及其原因作了视频的分析，解释，还从集合预报距平相关系数与集合成员离散程度之间的关系就集合预报技巧的预报问题进行了初步探讨，此外，文章还就Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式对北半球欧亚地区     

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。     

OLR与海南岛灾害天气关系的研究

利用ＯＬＲ和ＩＴＣＩ１０年（１９７４～１９８５年）气候平均资料、月平均资料及ＯＬＲ月平均距平资料［１］，针对海南岛春季干旱等灾害性天气进行分析研究，探讨ＯＬＲ场变化与海南灾害性天气的相互关系，并提出预报着眼点。     

一个考虑SST变化的月数值预报结果分析

根据陈隆勋等对海温月季变化研究的结果提出除了从冬到春的过渡月份外,ＳＳＴ距平的相邻月的月际变化不大。在此基础上,选了１９９６年６月并利用ＣＣＭ１动力气候模式作了月数值预报。在预报中,利用１９９６年６月１日００Ｚ中国国家气象中心Ｔ６４的客观分析资料作初值,利用１９９６年５月的ＳＳＴ距平加到６月气候ＳＳＴ作为６月的ＳＳＴ,作了一个月数值预报。结果表明,考虑了ＳＳＴ变化的数值预报优于用气候海温作的数值预报。前者的５００ｈＰａ高度场预报距平、８５０ｈＰａ纬向风预报距平、中国地区气温预报距平和降水预报距平分布均十分接近于实际观测分布。     

北半球夏季环流的简化模式季节预报试验

本文在对地气耦合非定常距平模式做了一些改进的基础上，进行了北半球夏季（6～8月）环流的季节预报试验。 对1982～1989年 6～8 月预报结果分析表明:预报效果优于持续性预报；但模式预报存在着明显的系统误差；距平中心向低纬度的漂移严重。用3种不同方法做了消除系统误差的试验，比较了它们的优劣。此外，针对距平模式预报的是月平均距平量这一特点，提出了两种集合预报方案:一种是用滑动的平均量做出多个5月份初始场；另一种是采用不同长度的时段平均，替代5月份初始场；用上述两种方案做了1987年6～8月的集合预报试验，结果表明优于或接近于非集合的单个预报的结果。     

MDERF产品在贵州月气候预测中的释用

基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景.     

用T42产品试作安徽12-36小时暴雨预报

采用逐步回归和三级判别方案，以Ｔ４２４８小时预报资料代替实况诊断量作汛期安徽分区暴雨预报。通过１９９３年和１９９４年试验结果表明：（１）两方案预报暴雨的ＣＳＩ评分为０．３０—０．７１，对省级分区暴雨预报有一定的参考价值；（２）逐步回归方案的预报效果优于三级判别；（３）丰梅年Ｔ４２模式的预报效果好干枯梅年。