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。     

一种改进我国汛期降水预测的新思路

1998年1月赤道东太平洋海温为正异常、1月黑潮－西风漂流区海温为负异常、青藏高原冬春积雪为正异常。通过对1998年汛期降水的预测实践分析研究指出，当此三因子同时异常时，利用其中任何一个单因子都难以较好地同时预测出1998年发生在我国长江中下游和东北嫩江流域的多雨区和华北平原的少雨区。而通过EOF分解和动力模式对三因子异常进行综合集成所作的预测和实况基本一致。对多因子异常的综合集成是改进和提高汛期降水预测水平的有效手段，沿着这一新思路，利用EOF筛选出前明显异常的重要因子，选择一个较好的区域气候模式，有希望通过综合集成作出比较可信的预报。     

陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。     

我国粮食产量综合预测系统

介绍了我国粮食产量综合预测方法及其预测系统的结构与特性。系统的模型体系包括气象预测模型、社会经济因素预测模型、社会经济和气象因子综合预测模型,通过实例分析了这３个不同预测模型的历史拟合情况和预报效果。结果表明,综合模型的预测效果比单一模型好,但其业务化程度较低,需要进一步改进。     

2006／2007年冬季气温特征及其预测

分析了影响我国冬季气温的主要环流因子,介绍了2006/2007年冬季气温的分布特征及其预测。结果表明:从直接影响我国冬季气温的高低纬大气环流异常因子着手,结合外强迫因子,综合考虑环流因子和外强迫作用对气温进行预测,有一定的可行性。     

吉林省10天～2月气温预测系统简介

该预测系统能对我省作物生长季内任意滑动段（10天～2月）气温，利用常规的统计方法和对影响我省气温的物理因子进行综合分析和预测，目前是短期气候预测人员对任意滑动段气温预测的主要依据，通过1年来试用，效果较好。     

基于MOS方法的风向预测方案对比研究

基于MOS方法的数值预报产品释用技术是要素预测较好手段,风向的释用预测方案一般采用标量式的释用预测方案,效果并不理想。本文给出一种基于MOS方法的风向矢量预测方案,利用相关系数和逐步回归方法分别得到u风和v风在不同站点和不同时效的风向模型,根据模型预测u风和v风合成风向。试验选择风向矢量、风向标量和模式的直接输出三种方案进行对比。试验选择T639模式逐日多个物理量观测场,其中建模样本选择2008-2012年每年5月15日至9月15日的数据,验证样本选择2012年6月1-30日的数据,数值试验预测北京地区20个站点未来4个时次的定点定时风向。结果表明：基于MOS方法的风向矢量预测方案12、24、36h和48h的准确率比基于MOS的风向标量观测方案的各时效准确率分别提高了85.0%、26.3%、113.0%和19.9%,比模式直接输出结果方案的各时效准确率分别提高了35.3%、20.2%、43.6%和21.0%。总体来看,基于MOS方法的风向矢量预测方案在风向方面有较好的预测能力。对于个别站点,可能对因子模型的估计不理想或风向变化较为频繁,导致预测难度较大。     

ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。     

钦州市甘蔗产量年景气象预测方法研究

应用模糊综合评判的方法,建立了钦州市甘蔗产量年景与前期关系较密切的5个大气环流因子在不同的预的备选因素,然后,根据不同年份的及因子权重A～报等级下各个因子区间的隶属度矩阵,以此作为模糊变换矩阵R～,应用模糊数学的运算法则,得到甘蔗产量年景的预测结果。和A～因子值来构造R～     

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.     

前期高度场和海温场变化对我国汛期降水的影响

利用1952～2001年我国160个测站汛期降水和前期500 hPa高度场和太平洋海温场资料以及三因子最佳子集回归求最大复相关系数的方法,把前期不同时间步长、不同时段的高度场和海温场同时作为预报因子与汛期降水求相关.结果发现:前期两个场共同作为预报因子比把其中某场单独作为预报因子的相关要好.并且存在着较好的"隔多季度相关"现象.预报因子具有实际预报意义的最佳时段为上一年的6～9月.影响我国汛期降水的最佳预报因子主要集中于高度场和海温场具有重要天气气候意义的关键区域.汛期降水可预报性在北方和长江以南均较好.     

判别分析在华南前汛期旱涝预报中的应用

本文根据雨量资料划分出华南前汛期发生旱涝的年份。提出用前期北半球500百帕的月平均环流特征作为预报因子,采取二次判别函数建立预报方程.所得方程的历史拟合率高,可供预报业务工作应用。      

福建汛期降水主分量逐步回归预测模型研究

建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。     

黑潮OLR距平指数与华南西部主汛期降水的关系

OLR距平场与华南西部主汛期降水的相关分析场显示,在黑潮区域有强烈的高相关信号反映。黑潮区OLR距平指数与华南主汛期降水的遥相关分析显示,前期黑潮区OLR距平指数的异常,可以成为预测主汛期降水有一定指示意义的前兆信号。并在此基础上建立主成分降维分析方法,对1989~2000年主汛期降水作预测及回代检验,检验结果准确率达75%,说明用黑潮区OLR距平指数作为预报因子可以取得良好的预报成绩。     

长江中下游旱涝中期预报方法及其业务应用

介绍了双层多因子综合相似的长江中下游旱涝中期预报模型。该模型引入了具有明确动力学和热力学意义的地转西风动量经向输送和经向温度梯度诊断量，同时强调了西太平洋副热带高压对长江中下游夏季降水的关键作用，并考虑了对流层中、低层500hPa高度和850hPa温度的大尺度环流背景场。与过去业务应用的单层相似预报模型相比较，不仅物理意义和天气学含义明确，而且更符合对具有复杂动力和热力机制的降水预报的考虑。5年的预报试验和业务应用结果表明，该方法对长江中下游地区旱涝的中期趋势预报有较好的预报能力。     

Long-range prediction of Indian summer monsoon rainfall using data mining and statistical approaches

This paper presents a hybrid model to better predict Indian summer monsoon rainfall. The algorithm considers suitable techniques for processing dense datasets. The proposed three-step algorithm comprises closed itemset generation-based association rule mining for feature selection, cluster membership for dimensionality reduction, and simple logistic function for prediction. The application of predicting rainfall into flood, excess, normal, deficit, and drought based on 36 predictors consisting of land and ocean variables is presented. Results show good accuracy in the considered study period of 37years (1969–2005).     

临沂市汛期暴雨与旱涝

根据临沂市１９６１－１９９７年逐日降水资料,计算了汛期暴雨日数,相当蚶日 与旱涝级别和汛期总降水量的关系。得出：汛期暴雨多少对汛期降水多少具有决定性作用。在某种意义上讲,汛期旱涝预测主要是汛期暴雨预测。     

流域洪涝预报研究

提出了一个应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝有关资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小。在实际预报业务中,利用流域的实况面雨量和预报面雨量计算出未来流域某日的有效综合面雨量,对其值与已确定的各级洪涝指数的有效综合面雨量大小进行比较分析,最终判断未来流域可能出现的洪涝等级和强度。     

基于哨兵1号的洪水淹没面积监测

准确及时得到洪水淹没区域及淹没面积,对于抗洪救灾有着重要意义。洪涝灾害时基本为阴雨天,光学遥感无法监测到洪水淹没有效区域,使时效性和准确性下降,利用星载合成孔径雷达(SAR)则不受云雨影响、可全天候观测,及时获得下垫面洪水淹没区域及面积,可为洪水监测提供有力保障。本文以2016年7月长江流域洪水为例,应用哨兵1号(Sentinel-1)星载合成孔径雷达结合阈值法和伪彩色合成等方法,在GIS工具下对长江流域部分湖泊和长江干流等提取水体区域,得到淹没范围和分县淹没面积,进行洪水淹没区变化分析,并与同期MODIS影像监测结果进行对比验证。结果表明基于哨兵1号的水体提取方法和淹没面积的计算可行。     

农业旱涝指标及在江淮地区监测预警中的应用

该文提出了一个可业务应用的农业旱涝监测预警气象指标———累积湿润指数。该指标以相对湿润度指数为基础, 用作物需水量取代参考作物蒸散量, 并考虑前期旱涝程度对当前旱涝状况的累积影响, 具有农业意义。为方便农业气象业务应用, 采用FAO Penman-Monteith模型的简化方法计算参考作物蒸散量, 用气温资料对简化式进行校准, 将误差减小到可满足应用要求; 通过求算不同区域农田作物系数的加权平均值, 得到宏观农田作物需水量, 并确定了该指标分区域的旬旱涝等级标准。该指标用于旱涝监测, 与土壤墒情的定性符合率为80%~90%, 定量符合率为60%~70%, 在旬时间尺度比土壤墒情指标更符合旱涝实况; 用于下一旬旱涝预警, 尽管受到中期降水量预报准确度影响, 但由于含有前期旱涝实况信息, 预警趋势大体正确, 提高了旱涝预警的准确度。