支持向量机(SVM)及其在场预测中的应用

介绍一种新的非线性回归分析方法--SVM回归.利用EOF能分解数据场和SVM回归分析可建立因子与预报量非线性关系的优势,设计预报方案：（1） 将因子场和预报场分别用方差标准化、EOF场展开,提取两场时间系数;（2） 用SVM回归分析实现因子场时间系数对预报场时间系数非线性预测;（3） 由预测的预报场时间系数与对应空间函数反演原场.用交叉检验的方法,对1960～2003年1月热带海表温度场预报汛期（6～8月）华中区域降水场进行试验.SVM回归44年独立预报平均技巧评分10.4%,较随机预报具有明显的技巧水平,优于经典回归.     

华南汛期降水趋势的特征及预报方法的初步研究

近年来,ＥＯＦ分析方法被广泛应用于气象统计分析以及短期气候预测中［１］。本文利用ＥＯＦ对华南前、后汛期降水距平百分率进行分析,提取主要的降水分布形势,然后对各特征场的时间系数序列与前期因子场进行相关分析,建立时间系数的预报方程,从而建立华南汛期降水趋势的客观预报方法。１　资　料　　本文所用降水资料为１９５７～１９９４年华南三省区（广东、广西、海南）分布比较均匀的６５个测站,前汛期（４～６月）和后汛期（７～９月）降水量。初选因子场为前期北半球５００ｈＰａ高度场、１００ｈＰａ高度场、海平面气压场和北…     

全国各省市气象科技期刊文章摘编(26)

1动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用《气象与环境学报》2006年第12期周德平基于1961年～2000年辽宁53个测站40a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因     

时空投影法在上海地区梅汛期降水延伸期预报中的应用

本文基于2001—2010年上海市11个基本气象站的逐日降水量和澳大利亚气象局的逐日大气低频振荡(MaddenJulian Oscillation,MJO)指数(包括RMM1和RMM2)资料,选取MJO指数作为预报因子,上海地区梅汛期降水量作为预报对象,建立了基于时空投影法(spatial-temporal projection model,STPM)的上海地区梅汛期降水延伸期预报模型。利用该模型对近6年(2011—2016年)的梅汛期降水进行回报试验,其预报技巧评估结果表明:该模型对未来10～25 d的降水具有较好预报效果,可较准确地预报出梅汛期3/4左右的降水量级和降水发生时段。其中,预报时效为10～20 d的预报技巧较高,而提前21～25 d的预报技巧略有下降。总体而言,基于MJO活动的STPM预报模型在上海地区梅汛期延伸期降水预报中具有较好的参考价值。     

长江三角洲汛期预报模式的研究及其初步应用

在短期自忆气候模式的基础上 ,着重考虑了区域性降水特点 ,组合均生函数时序模型 ,构造了区域降水预报模式。以降水预报为实例 ,计算表明 ,它能滚动制作月、季、年降水预报 ,尤其对汛期 (6～ 8月 )降水预报 ,具有相当好的预报能力。     

均生函数场预报模型对降水预报的试验研究

基于均生函数的处理原则,运用经验正交分解方法,将正交展开的时间系数俄为预报因子,并引入逐步算法进行因子筛选建立预报模型。将均生函数场预报模型用于云南省汛期雨量及５月雨量预报试验。结果表明：用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性,并可作多步预测,是一咱滚动客观预报方法。     

气候场主分量逐步回归模型预测粤中西部汛期降水

运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县(市)前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。     

场对场预报模型及其对降水的预报试验

用经验正交函数对预报因子场和预报对象场分别进行分解，将正交展开的时间系数作为预报因子和预报对象，提出了一种场对场预报模型，该模型考虑了预报系统的时变性，并利用云南５月份的雨量资料进行了预报试验。结果表明，用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性。     

基于集合经验模态分解和傅里叶分析的风场预测试验

采用集合经验模态分解(EEMD)和滑动傅里叶分析方法,建立了非线性气候序列的统计预测模型。针对气候要素距平场,对EOF分解得到的各模态时间系数进行EEMD分解,对得到的各IMF分量构建滑动傅里叶(Fourier)分析预报模型,提取出控制当前复杂气候信号的主要傅里叶频谱组合作为IMF分量的主要成分,即确定当前信号的主要波内频率,再将各个IMF分量和剩余项预测结果重构得到各模态时间序列的预测结果,最终通过时空重构得到预测场。将上述思想方法应用于新疆地区风场的预测试验,并采用距平相关系数(ACC),预报技巧(SS)和同号率(R)进行评估,结果表明对于区域性的风速预报,基于上述思想的算法模型能够较好地把握当前气候信号的主要变化频率,较为理想地预测了气候要素时间系数,对新疆地区风速变化的形态分布有较好的估计,使其预报时效在40侯以内均拥有一定的预报技巧,平均SS在0.5以上,36侯以内平均ACC达到0.4以上。     

夏季东亚季风区500 hPa月环流异常及与我国降水关系的向量EOF分析

利用NCEP/NCAR1980～1997年夏季月平均风场及同时期我国160个测站月平均降水资料，讨论了运用向量经验正交展开(EOF)方法得到的流场月距平主要模态的时空变化特征。分析了主要模态与中国夏季降水(雨型)的相关分布，指出EOFl及EOF2模态与中国夏季降水最主要分布型式有很好的对应关系。用小波变换方法对主要模态的时间系数进行了分析，揭示了各模态的多时间尺度性质，发现3～6年周期振荡是主要的。     

春秋季环流的季节性调整对湖北省夏季洪涝的影响

洪涝是湖北省的主要气象灾害，文章在对湖北省汛期降水气候特征分析的基础上，定义出9个湖北持续性暴雨洪涝年，这些洪涝年主要发生在中国东部出现南方类或中间类雨型。通过对湖北省东部地区汛期降水与500 hPa高度场的相关分析，认为春秋季节的环流调整异常，是预测湖北省汛期降水的重要前期因子，典型洪涝年和干旱年前期3月份在55°~65°N的纬圈上，其高度距平合成显示，在130°E~120°W范围内和90°~10°W范围内距平变化相反。通过对上年春季3月、秋季10月及当年3月500 hPa高度场上环流季节性调整的分析，找出对湖北夏季降水异常偏多具有指示意义的指标，建立了湖北省夏季洪涝年的短期气候预测模型。模型首先用两个因子将大涝这种小概率事件（9/49=18%）转变为大概率事件（9/13=70%），然后，分两步进行判断。其模型对湖北大涝年（共9年，1954，1969，1980，1983，1987，1991，1996，1998，1999年）的识别率为100%，2000~2002年预报试验结论正确。     

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。     

基于海气耦合模式的山西省夏季降水统计降尺度预测研究

基于中国气象局国国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)预测产品和山西省50站夏季降水资料,利用典型因子回归的方法(CCA),建立了山西省夏季降水的统计降尺度预测模型。该预测模型选取了CGCM/NCC模式夏季500 h Pa高度场和海平面气压作为预测因子,分别选取了长江中下游地区和热带中东太平洋作为预报关键区。统计降尺度模型对2007~2014年山西省夏季降水的回算较模式原始结果有显著提高,除2008年外,空间距平相似系数(ACC)均通过了0.01的显著性检验,时间相关系数(TCC)在山西省大部分地区都有显著提高,最大可达0.6,降水预测(PS)评分在70分以上。检验结果显示,基于CCA降尺度方法建立的预测模型对山西省夏季降水模态预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。     

海气相互作用与湖北大涝的关系分析

利用1951~1994年北太平洋海温、副热带高压环流特征量、湖北大涝资料,通过对北太平洋海温场和副热带高压(以下简称副高)的特征指数与湖北大涝的相关普查,发现几个关键区域的海温异常分布与湖北大涝有密切关系;特别春季和初夏的副高异常分布是影响湖北大涝的主要因素;海温和副高两者之间的异常变化密切关联;海温异常变化早于副高异常变化约1~3个月。利用统计预报方法分别建立了利用海温因子、副高环流特征量因子预报湖北大涝的模型,并在汛期进行了试验。验证表明:湖北大涝与海气相互作用密切相关,北太平洋海温异常引起副高异常,副高异常导致湖北大涝的出现。     

Predictability of Indian Ocean sea surface temperature using canonical correlation analysis

There is strong evidence that Indian Ocean sea surface temperatures (SSTs) influence the climate variability of Southern Asia and Africa; hence, accurate prediction of these SSTs is a high priority. In this study, we use canonical correlation analysis (CCA) to design empirical models to assess the predictability of tropical Indian Ocean SST from sea level pressure (SLP) and SST themselves with lead-times up to one year. One model uses the first twelve empirical orthogonal functions (EOFs) of SLP over the Indian Ocean using different lead-times to predict SST. A CCA model with EOFs of SST as the predictor at the same lead-times is compared to SLP as a predictor and shows the auto-correlation of the system. A CCA using the first five extended empirical orthogonal functions (EEOFs) of sea level pressure over the Indian Ocean basin for an interval of two years combined with SST EOFs as predictors is found to produce the greatest correlation between forecast and observed SSTs. This model obtains higher skill by explicitly considering the development in time of SLP anomalies in the region. The skill of this model, assessed from retroactive forecasts of an 18 year period, shows improvement relative to other empirical forecasts particularly for the central and eastern Indian Ocean and boreal autumn months preceding the Southern Hemisphere summer rainfall season. This is likely due to the limited domain of this model identifying modes of variability that are more pronounced in these areas during this season. Finally, a nonlinear canonical correlation analysis (NLCCA) derived from a neural network is used to analyze the leading nonlinear modes. These nonlinear modes differ from the linear CCA modes with distinct cold and warm SST phases suggesting a nonlinear relationship between SST and SLP over the tropical Indian Ocean.     

东北夏季降水预测技巧偏低的原因探讨

1978～2018年全国夏季降水实时业务预测技巧显示东北地区明显偏低,尤其是近几年在对全国夏季旱涝的总体分布预测效果明显提高的情况下,对东北地区的预测却与实况相反,因此有必要分析该区域预测技巧偏低的原因。利用站点资料、再分析格点数据、实时预测历史数据及统计诊断等方法,探讨了动力气候模式预测能力以及东北夏季降水预测的认识缺陷。通过系统地回顾东北夏季旱涝的气候特征、影响因子及预测方法等方面的研究进展,以及东北夏季降水实时预测检验,得出预测技巧偏低的可能原因:（1）东北初夏降水主要受东北冷涡活动的影响,盛夏主要受西太平洋副热带高压、东北南风和中高纬环流型的共同作用,而业务常用的国内外主要动力气候模式无法准确反映与东北初夏和盛夏降水相联系的关键环流系统;（2）东北夏季降水与全球海温的关系较弱且不稳定,尤其是与ENSO的关系较为复杂,年际关系随年代际变化而波动,即ENSO不是预测东北夏季降水的强信号;（3）东北夏季降水具有明显的季节内、年际和年代际等多时间尺度变率,夏季降水受到多种时间尺度信息的叠加和调控,不同尺度变率的贡献相当,且影响系统不同,导致预测难度较大。最后,进一步探讨了东北夏季降水预测存在的科学问题及可能的解决途径,以期为夏季业务预测提供参考。     

近13a影响甘肃省夏季旱涝因子的几点思考

给出了1991年以来甘肃省夏季降水的实况和预测评估,对甘肃省夏季降水的影响因子作了多方面的分析和思考,指出对甘肃省汛期预测影响较大的因子是北半球极涡活动、太平洋海温、西太平洋副热带高压、夏季登陆的热带风暴数、越赤道气流与季风、夏季东亚地区阻塞高压等;西太平洋副热带高压的影响,最重要的是其阶段性的综合演变特征;夏季高原高度场持续偏高的态势已经削弱了它的信号作用;太阳活动对甘肃省夏季旱涝的影响比较复杂,不能一概而论。     

山西省夏季年际气候异常研究1.山西省一致多雨或少雨型

利用美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料以及山西64个测站的月降水量等资料,采用EOF分解和合成分析方法研究了1960-2003年山西夏季降水的年际变化异常以及时空特征.利用EOF方法分析山西夏季降水,第一类雨型是山西省夏季一致多雨型,并给出此类异常雨型的时空分布和相应的典型年份.山西省夏季降水趋势分析表明,自1960年以来山西省夏季降水趋于减少.从500hPa位势高度场、纬向风、850hPa风场、700hPa水汽场、海温场等物理量场分析表明,山西夏季一致多雨年对应偏强的东亚夏季风,一般出现在La Nina事件(冷水事件)发生的当年和El Nino事件(暖水事件)发生的来年,中高纬度地区易出现纬向排列的 - -环流异常纬向分布型,大陆地区为一个异常槽和两个异常脊,乌拉尔山以东地区和鄂霍次克海是异常高压脊,而贝加尔湖地区是一个异常低压槽.山西省夏季一致少雨年对应偏弱的东亚夏季风,一般出现在El Nino事件(暖水事件)发生的当年和La Nina事件(冷水事件)发生的来年,与一致多雨年相反,中高纬度地区通常呈现纬向排列的- - 环流异常纬向分布型,大陆地区出现两个异常槽和一个异常脊.山西省夏季第一类雨型的发生与中高纬度地区纬向排列的环流异常分布和赤道太平洋海温异常有关系.     

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。     

湖北省春季降水低频特征及其与海温的联系

利用1961—2018年湖北省68站逐日降水资料和美国国家海洋和大气管理局（NCEP/NCAR）环流、海温资料，分析了湖北省春季降水低频特征，并讨论了其年际变化与海温的联系。结果表明：①湖北省春季降水存在显著的准双周低频周期。春季涝（旱）年，准双周活动活跃（不活跃）。②春季印度洋和黑潮海温分别通过影响中低纬、日本海附近不同区域上空的环流，进而影响湖北省春季降水的低频活动。③2018年受黑潮海温异常偏暖的影响，日本海附近500 hPa高度场呈正距平，具有明显的低频振荡特征，其后部东南气流和华南上空的西南气流构成了暖切，从而给湖北省带来低频降水，造成当年春季降水准双周活动指数异常。