云南月气候要素场预测的业务技术研究

考虑到气候系统的非线性特性以及有关变量之间的物理关系,同时考虑到有关变量场随时间的空间演变特征,并从云南短期气候预测的业务技术出发,提出了云南月气候要素场业务预测的一种相空间投影技术。从该技术对云南１９９７年１—９月的月气温距平场和月雨量距平百分率场预测的实况检验结果得出,该技术对云南月气温和月雨量预测的距平符号相关准确率可分别达到５５２／７２０＝７６．７％和５１７／７２０＝７１．８％。     

偃师县春雨趋势预报

统计偃师站近２１年来的资料,发现７月、８月的平均气温与第二年春雨的多少有很好的对应关系,在此基础上建立了预报指标。１　预报因子７月和８月月平均气温的距平之和为正时称“夏热”,为负时称“夏凉”。２　预报对象第二年４～５月两个月的降水量。两个月的降水量之和大于７０ｍｍ时为春雨多,两个月的降水量之和小于７０ｍｍ时为春雨少。３　对应关系从１９７４～１９９４年２１年资料来看,夏热春雨少的为６／９＝６６．７％,夏凉春雨多的为９／１２＝７５．０％。４　业务运用１９９５年７月、８月两个月的月平均气温距平之和为０…     

云南8月气温与春季气温场的典型相关分析

利用典型相关理论,分析了云南８月低温与当年春季气温场之间的关系,得出了一些有意义的结果。春季影响云南的西风带南支槽、副热带高压和北方南下冷空气等天气系统的强弱（南支槽的强和弱用滇西气温的负距平和正距平表示,副热带高压的强和弱用滇东南气温的正距平和负距平表示,冷空气的强和弱用滇东气温的负距平和正距平表示）与８月份云南是否出现低温天气关系较大,８月份云南北部和西部出现低温天气与２月份冷空气和南支槽的强     

江淮下游6～7月雨量趋势的预测

对１９５１～１９９４年６～７月江淮下游（６站平均）雨量距平进行小波变换,结果表明：该区域６～７月雨量存在着两个明显的周期振荡,一个是２８～２９年的长周期,另一个是８～９年的中周期．文中分析了两个周期的不同位相所对应的雨量特征,提出６～７月雨量趋势的预测思路,预测结果与实况对比表明,对雨量偏少年及连续两个干旱年有较好的预测能力     

多时次资料的EOF迭代在云南夏季气候预测中的应用

多时次资料的EOF迭代预测方法能较好地应用历史资料中的信息，并能将经验法则、观测事实和气候规律等引入到实际的短期气候预测过程中，特别是随着我们对影响短期气候变化的物理过程和因子认识的深入，这种预测方法将会得到更加有效地改进和实际应用。本文考虑4个区域月平均海表水温的多时次历史资料，基于EOF迭代方案，建立了云南夏季气候变化的一种多时次EOF迭代预测模型。在对云南分5个区域，每个区域16个气象观测站点的夏季降水和气温趋势的预测中，该模型对云南1995－1999年的夏季6－8月总雨量和平均气温趋势预测检验的最新业务标准评分平均分别达到79．6％和87．0％。该评分成绩表明，这种容纳多时次资料，基于EOF迭代的物理一统计预测方法是一种有效的短期气候预测途径。     

云南月气候变化的一种多时间序列预测模型

为了充分利用过去和现在对气候系统进行定时观测而积累的大量数据 ,本文提出了月气候变化的一种多时间序列逐月滚动预测模型 ,并从与云南月气候变化有某种物理关系的 2 0多个时间序列出发 ,实际建立了一个云南月气候变化的多时间序列逐月滚动预测模型。在提前预测的时间尺度为 2个月的条件下 ,该模型对云南 80个气象观测站点 1995年 1月— 1999年 10月的逐月雨量和气温预测结果检验的最新业务标准评分平均可分别达到 6 6 .7%和 79.0 %。该评分成绩已明显高于云南省气象台目前的实际业务预测水平 ,并达到了“九五”攻关的目标要求 ,因此该模型的建立具有重要的实际意义     

MODES系统对贵州月气温、降水预测初步评估

通过对2013年1月—2015年6月(MODES)发布的最优月预测产品在贵州省月平均气温距平和降水距平百分率的预测检验评估,发现MODES对全省平均气温有较好的预报,分析时段内预测与实况的相关系数为0.24,距平同号率为65.5%,且对气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。相比于气温,MODES对降水预测能力较弱,参考性也相对较低,其中对贵州全省平均降水偏多趋势的预测技巧要优于对全省平均偏少趋势的预报技巧。逐站分析显示,MODES对贵州气温预测效果较好的地区在西部、北部和东部,对降水偏多的预测效果较好的地区位于除西北部和北部边缘地区外的其余大部地区。通过对MODES与预报员综合预报的结果评估发现,MODES月预测总体效果较预报员好,且稳定性高于预报员,可为预报员提供参考信息。     

月动力延伸预报产品在阿勒泰地区预报中的应用检验

利用2005年7月—2009年12月阿勒泰地区7个气象观测站逐月和旬的降水和温度实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式的图形资料,采用预报评分法(P)和距平符号异同评分法对内插预测结果进行检验。结果表明:月动力延伸预报产品对各月温度距平同号率要明显高于降水距平百分率预报与实况同号率,对各月温度距平的预报评分比较稳定,而对各月降水距平百分率的预报评分差异较大。     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a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子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

江西省2000年1～3月天气特点概述

２０００年１月～３月总的天气特点是 :冬有雨雪 ,春无严寒 ,光照不足 ,降水适量。２０００年１月～３月 ,赣北、赣中平均气温分别为７．９℃和８．９℃ ,比常年偏高０．５℃和０．２℃ ;赣南１０．５℃ ,比常年仅偏高０．１℃。１月份赣北平均气温为５．１℃ ,与常年持平 ;赣中、赣南各为６．７℃和９．１℃ ,比常年偏高０．４℃和１．０℃。２月份全省气温偏低 ,北、中、南３片平均气温各为６．０℃、６．８℃和８．０℃ ,分别低０．３℃、０．９℃和１．４℃。３月份全省气温明显偏高 ,北、中、南３片平均气温为１２．７℃ ,１３．２℃和…     

EMD在广西季节降水预报中的应用

气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机(SVM)算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解(EMD)算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法,并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数(IMF)分量和一个趋势分量,在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极值延拓法效果更好。对每个分量构建不同的SVM模型进行预测,并通过重构形成最后的预测结果。试验中采用不经EMD处理的反向传播(BP)神经网络和SVM算法进行对比验证,结果表明:相对于直接预测方法,该文提出的方案均方误差最小,能够较为准确地反映出降水序列未来几年的变化趋势,具有更高的预测精度和较好的推广前景。     

基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法

夏玉米是河北省主要粮食作物之一, 其生长发育及产量形成受气象条件影响很大, 开展玉米产量动态预报对河北省农业生产和粮食安全具有重要意义。该文结合夏玉米生理特性, 建立了夏玉米气候适宜度模型, 利用此模型借助于SPSS统计软件, 计算了1972—2005年河北省8个市夏玉米生育期内逐旬气候适宜度, 以此为基础, 建立了河北省8个市夏玉米不同时段产量预报模型。结果表明:夏玉米气候适宜度与产量相关显著; 1972—2005年历史预报检验和2006—2007年预报试验平均准确率分别为88.8%和96.8%, 能够满足业务服务需要。     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

连续小波变换在云南近百年气温和降水变化分析中的应用

用Ｍａｒｒ小波和Ｍａｏｒｌｅｔ小波分析了云南近百年的气温和降水变化,得了云南近百年来气温和降水变化的一些多时间尺度演变特征和突变特征,这些特征为云南短期气候预测服务提供云南近百年气候变化的多时间尺度演变规律和背景具有十分重要的实际意义。     

气候预测PS评分对业务影响

通过对中国气象局现行PS评分办法与理论PS评分的对比,发现现行评分办法对理论PS评分进行了两处修改。一处修改是扩大了预报正确的评定范围,但在PS评分办法实施后,在气候预测业务中,却出现了只预报2个等级的普遍现象,即在能获得高分的同时却降低了预报能力。另一处修改是按统一的要素距平划分等级,结果出现了预报对象的等级分布随着测站、月份变化而变化的现象。预报对象的等级分布是无技巧预报评分的决定因素,而预报技巧是由PS评分与无技巧预报评分之差决定的。在无技巧预报评分有差异的情况下,不同月份、不同区域之间的PS评分便失去了对比的基础。该文针对上述问题,对现行PS评分办法提出了修改建议。     

Study on Ensemble-Based Forecast of Extremely Heavy Rainfalls in China: Experiments for July 2011 Cases

According to the Anderson-Darling principle, a method for forecast of extremely heavy rainfall (abbreviated as extreme rainfall/precipitation) was developed based on the ensemble forecast data of the T213 global ensemble prediction system (EPS) of the China Meteorological Administration (CMA). Using the T213 forecast precipitation data during 2007-2010 and the observed rainfall data in June-August of 2001-2010, characteristics of the cumulative distribution functions (CDFs) of the observed and the T213 EPS forecast precipitation were analyzed. Accordingly, in the light of the continuous differences of the CDFs between model climate and EPS forecasts, a mathematical model of Extreme Precipitation Forecast Index (EPFI) was established and applied to forecast experiments of several extreme rainfall events in China during 17-31 July 2011. The results show that the EPFI has taken advantage of the tail information of the model climatic CDF and provided agreeable forecasts of extreme rainfalls. The EPFI based on the T213 EPS is useful for issuing early warnings of extreme rainfalls 3-7 days in advance. With extension of the forecast lead time, the EPFI becomes less skillful. The results also demonstrate that the rationality of the model climate CDF was of vital importance to the skill of EPFI.     

基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究

针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。      

上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验

以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。