基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验

本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。     

IAP数值气候预测系统对2004年中国夏季气候的预测

通过1980～2000年共21年的集合后报试验,考察水平分辨率提高至2°×2.5°的IAP短期数值气候预测系统对中国夏季气候异常的预报技巧.后报试验结果表明:该预测系统对中国夏季气温异常具有较好的预报能力,此外对夏季降水异常也具有一定的预报能力.利用IAP ENSO预测系统,较好地预报出2004年3月以后热带太平洋海温的演变情况,并在此基础上,对2004年中国夏季气候进行了实时预测.与实况比较表明,IAP数值气候预测系统总体上较好地预报出2004年夏季我国大范围的降水和温度异常分布,特别是较好地预测出夏季我国北方大部、华南沿海等地区气温偏高,而黄淮以及长江中上游地区气温偏低的观测事实.预测的温度距平与中国地区160个站观测实况的距平相关系数可达0.39.     

中国夏季月际—季节平均降水动力和统计结合实时预测模型

中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6～8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型,之后根据月际尺度降水预测,开展季节平均降水预测。首先,基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统（CFSv2）预测结果,选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子,分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型,并采用奇异值分解（SVD）误差订正方法对其改进;之后,利用多因子择优集合方案,研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型,进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983～2022年夏季（6～8月）中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明：逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%,多年平均的空间相关系数分...     

强厄尔尼诺背景下2015/2016年冬季气候预测的不确定性分析

2015/2016年冬季的主要气候特征为：（1）全国大部地区气温接近常年,季内,气温阶段性起伏波动大,极端天气气候事件频发;（2）全国平均降水量较常年明显偏多,为1951年以来历史同期最多,多雨带主要位于长江以南及北方大部地区;（3）东亚冬季风阶段性变化明显,前弱后强。综合考虑年代际背景、超强厄尔尼诺事件、秋季北极海冰偏少等因素的影响以及数值模式的预测结果,预测2015/2016年冬季全国气温总体以偏暖为主与实况较为一致;冬季我国东北、华北北部、新疆东北部、长江以南大部降水偏多和长江黄河之间降水偏少的预测正确;主要气象灾害与衍生灾害的预测与实况基本一致,预测取得了较好的服务效果。但对冬季我国低温区域的预测较实况偏小,尤其对内蒙古中西部、西北地区东北部、西南东南部和华南南部气温偏低及2016年1月偏冷的情况估计不足。虽然均是在强厄尔尼诺背景下,1982/1983年及1997/1998年和2015/2016年冬季气候仍存在较大差异。通过对强厄尔尼诺影响的不确定性分析,2015/2016年冬季没有准确把握冬季风后期偏强的程度,对北极涛动季节内变化特征的预测分析能力有限,对海冰影响冬季环流的研究还需进一步加强。     

中国东部冬季降水的动力结合统计预测方法研究

针对中国东部6个气候关键区,首先,通过相关分析指出,冬季降水既与前期气候因子有关,又受同期大气环流的影响。因此,有必要采用动力与统计相结合的方法进行气候预测研究。然后,从实时预测的角度出发,综合考虑前期预测因子的观测信息和具有数值可预测性的同期气候因子的数值模式结果,使用多元线性回归分析方法就各区域平均冬季降水逐一建立了短期气候预测模型,并在预测模型中考虑了模型结果中系统误差的订正。交叉检验分析结果表明,所建立的各区域预测模型普遍具有较好的预测效果,预测优势主要表现在对冬季降水的变化趋势、年际变化、以及异常符号的预测准确率上。就6个区域平均而言,1982—2008年交叉检验结果与实况间的相关系数和距平同号率分别为0.69和78%,表明该预测思想具有可行性。     

基于多种集合的中国冬季气温逐月滚动预测

利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。     

利用高原积雪信号改进我国南方夏季降水预测的新方法及其在2014年降水预测中的应用试验

2014年夏季我国南方出现严重洪涝、北方大部干旱,国内绝大多数预测模型在三月起报的汛期预测中均未能抓住位于南方地区的异常雨带,导致预测准确率明显偏低。基于模式对东亚地区夏季海平面气压场的高预报技巧和青藏高原冬季积雪与南方地区夏季降水的高相关性,本文提出一个针对我国夏季降水异常的组合统计降尺度预测新方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction,简称HSDP）,该方法综合利用了气候模式输出的高可预报性环流信息和前期观测的高原积雪异常信号,从而实现对我国南方夏季降水进行动力-统计相结合的改进预报。据此方法建立了一个基于国家气候中心气候预测模式的统计降尺度模型。对我国南方夏季降水进行跨季节预测的交叉检验结果显示,HSDP方法对于南方地区多年平均空间距平相关系数从模式原始预报的-0.006提高到0.24,且在大多数年份均有改进。基于HSDP方法于三月份制作的2014年夏季降水预测,能够很好地抓住南涝北旱的基本形势和我国南方的降水大值区,空间距平相关系数达到0.43。这表明,该方法对于我国夏季降水预测具有较好业务应用前景。     

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。     

厄尔尼诺与单站气象要素异常的统计

厄尔尼诺（ＥＩｎｉｎｏ）是指赤道东太平洋大范围洋面海水温度异常升高现象,它的发生、发展必然伴随着全球性大气环流和天气气候的异常。ＥＩｎｉｎｏ与我国天气的关系已有不少的分析研究［１—６］。这些研究指出：ＥＩｎｉｎｏ年我国夏季气温容易偏低,而冬季气温容易偏高,即所谓的“冷夏暖冬”。ＥＩｎｉｎｏ年夏季降水容易偏多,登陆我国的热带气旋较常年偏少。本文通过统计分析本站１９５８～１９９７年冬夏气温、降水、热带气旋影响个数与ＥＩｎｉｎｏ之间的关系,为本站以后作气温、降水、热带气旋影响个数的预报提供一些信息和依…     

基于CFS模式的中国站点夏季降水统计降尺度预测

本研究针对中国夏季站点降水,研制建立了基于Climate Forecast System(CFS)实时预测数值产品及观测资料的统计降尺度预测系统。此预测系统选取了CFS模式中当年夏季500 hPa高度场和观测资料中前一年秋、冬季海表面温度场作为预测因子,两因子的关键区分别为泛东亚地区和热带太平洋地区。统计降尺度模型对1982~2011年中国夏季降水的回报效果较CFS模式原始结果显著提高,空间距平相关系数由0.03提高到0.31,时间相关系数在中国大部分地区显著提高,最大可达0.6。均方根误差较CFS模式原始结果明显降低,同时,此降尺度模型较好的回报出2011年汛期降水的距平百分率的空间分布型。     

Monthly Extended Predicting Experiments with Nonlinear Regional Prediction. Part I: Prediction of Zonal Mean Flow

Systematic errors have recently been founded to be distinct in the zonal mean component forecasts,which account for a large portion of the total monthly-mean forecast errors. To overcome the difficulty of numerical model, the monthly pentad-mean nonlinear dynamic regional prediction models of the zonal mean geopotential height at 200, 300, 500, and 700 hPa based on a large number of historical data (NCEP/NCAR reanalysis data) were constituted by employing the local approximation of the phase space reconstruction theory and nonlinear spatio-temporal series prediction method. The 12-month forecast experiments of 1996 indicated that the results of the nonlinear model are better than those of the persistent, climatic prediction,and T42L9 model either over the high- and mid-latitude areas of the Northern and Southern Hemispheres or the tropical area. The root-mean-square of the monthly-mean height of T42L9 model was considerably decreased with a change of 30.4%, 26.6%, 82.6%, and 39.4%, respectively, over the high- and mid-latitudes of the Northern Hemisphere, over the high- and mid-latitudes of the Southern Hemisphere, over the tropics and over the globe, and also the corresponding anomaly correlation coe cients over the four areas were respectively increased by 0.306-0.312, 0.304-0.429, 0.739-0.746, and 0.360-0.400 (averagely a relative change of 11.0% over the globe) by nonlinear correction after integration, implying that the forecasts given by nonlinear model include more useful information than those of T42L9 model.     

与非线性区域预测方法结合的月延伸预报试验Ⅰ:纬向平均环流的预报

为克服数值模式普遍存在的纬向平均环流预报误差,文中在36a NCEP/NCAR再分析高度场资料的基础上,应用非线性时空序列预测理论的局域近似法构建了200,300,500和700hPa4个等压面上的月尺度逐候纬向平均高度距平场非线性动力学区域预报模型.对1996年12个月所做的预报试验表明,无论是南、北半球中高纬度地区还是低纬度地区,非线性模型的候纬向平均高度预报结果均优于持续性预报、气候预报和T42L9模式动力预报.用非线性结果对T42L9模式月平均高度场预报结果进行订正,则使该谱模式系统性预报误差显著减少,也大大减少了其预报高度场的均方根误差,相应地,高度场距平相关评分也有一定程度的提高,表明纬向平均高度的非线性预报比谱模式动力预报包含了更多的有用信息.     

城市空气污染数值预报试验

采用城市空气污染数值预报模式系统, 并结合天津市部分气象资料和浓度监测资料对１９９８ 年１ 月１～１５ 日的ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度进行数值模拟和试预报。结果表明,该模式运行稳定, 计算满足预报时效要求, 对ＳＯ２和ＮＯｘ日均值预报的准确率可分别达到６４％ 和７０％ , 对ＳＯ２逐时预报的准确率为５５％ ～６２％ , 对ＴＳＰ预报的准确率低于ＳＯ２和ＮＯｘ。此次预报试验说明,该模式可作为城市空气污染数值预报的基本模式进行初步应用,但仍需进一步的研究、发展和完善     

Monthly Extended Predicting Experiments with Nonlinear Regional Prediction.PartⅠ:Prediction of Zonal Mean Flow

Systematic errors have recently been founded to be distinct in the zonal mean component forecasts, which account for a large portion of the total monthly-mean forecast errors. To overcome the difficulty of numerical model, the monthly pentad-riean nonlinear dynamic regional prediction models of the zonal mean geopotential height at 200, 300, 500, and 700 hPa based on a large number of historical data (NCEP/NCAR reanalysis data) were constituted by employing the local approximation of the phase space reconstruction theory and nonlinear spatio-temporal series prediction method. The 12-month forecast experiments of 1996 indicated that the results of the nonlinear model are better than those of the persistent, climatic prediction, and T42L9 model either over the high- and mid-latitude areas of the Northern and Southern Hemispheres or the tropical area. The root-mean-square of the monthly-mean height of T42L9 model was considerably decreased with a change of 30.4%, 26.6%, 82.6%, and 39.4%, respectively, over the high- and mid-latitudes of the Northern Hemisphere, over the high- and mid-latitudes of the Southern Hemisphere, over the tropics and over the globe, and also the corresponding anomaly correlation coefficients over the four areas were respectively increased by 0.306-0.312, 0.304-0.429, 0.739-0.746, and 0.360-0.400 (averagely a relative change of 11.0% over the globe) by nonlinear correction after integration, implying that the forecasts given by nonlinear model include more useful information than those of T42L9 model.     

国家气象中心中期集合预报系统概况

随着对大气初值及数值模式存在不确定性的认识以及计算机技术的飞速发展，集合预报已经成为数值预报发展的重要方向之一。本文介绍集合预报的基本概念及初值扰动的特点和国家气象中心集合预报系统的概况。     

2002年夏季气候及汛期实时预测与检验

简要介绍了中国科学院大气物理研究所2002年汛期预测的结果.作者首先利用IAP ENSO预测系统,较好地预测出2002年夏季将有一个强度偏弱的El Nno事件发生;IAP动力学气候预测系统(IAP DCP-Ⅱ)的跨季度预测结果则表明2002年夏季我国华北和东北大部将持续干旱少雨,长江下游和南方大部地区降水较常年偏多;在数值预测的基础上,结合其他的动力统计预测方法,最终得到中国科学院大气物理研究所2002年夏季旱涝趋势的跨季度集成预测结果.与实况比较表明,IAP DCP-Ⅱ预测和集成预报均较好地预测出我国夏季旱涝的大范围形势分布,特别是动力数值预测的效果在我国东部略优于集成预测.至于汛期(6～8月)每天的天气分析研究和数值天气预报,则表明国内外现有的中高分辨率数值天气预报模式均有很好的预测能力,并给出了我国长江流域和华北地区2002年持续性降水的天气学模型.     

利用全球环流模式进行我国汛期短期气候预测的试验

利用OSU/NCC全球大气环流模式耦合全球混合层海洋与海冰模式,采用集合预报的方法,对中国汛期降水进行了1982~1995年共14年的跨季度综合性回报检验研究。结果表明,该模式对我国汛期降水具有一定的跨季度预报能力,对部分地区（江淮至华东沿海、东北部分地区等）有较强的预报能力。     

集合数值天气预报的研究进展

集合预报是目前国外广泛应用的一种新的数值预报技术,国内由于计算条件的限制,集合预报的研究应用起步较晚,目前虽已取得了一些研究成果,但还没有广泛的应用到实际的业务预报之中。集合预报的应用,在天气预报上主要是概率预报,另外在“目标观测”、资料同化等方面也有广泛应用。集合概率预报的一系列适用的验证,增加了概率预报的信度。     

与非线性区域预测方法结合的月延伸预报试验I:纬向平均环流的预报

为克服数值模式普遍存在的纬向平均环流预报误差 ,文中在 3 6aNCEP/NCAR再分析高度场资料的基础上 ,应用非线性时空序列预测理论的局域近似法构建了 2 0 0 ,3 0 0 ,50 0和 70 0hPa 4个等压面上的月尺度逐候纬向平均高度距平场非线性动力学区域预报模型。对 1996年 12个月所做的预报试验表明 ,无论是南、北半球中高纬度地区还是低纬度地区 ,非线性模型的候纬向平均高度预报结果均优于持续性预报、气候预报和T 42L9模式动力预报。用非线性结果对T42L9模式月平均高度场预报结果进行订正 ,则使该谱模式系统性预报误差显著减少 ,也大大减少了其预报高度场的均方根误差 ,相应地 ,高度场距平相关评分也有一定程度的提高 ,表明纬向平均高度的非线性预报比谱模式动力预报包含了更多的有用信息