基于旋转经验正交分解的流域降水气候预测误差订正方法

流域尺度的降水短期气候预测水平对流域的防灾减灾具有重要价值。为了进一步提高中国科学院大气物理研究所新一代大气环流模式IAP AGCM 4.1在淮河和长江流域夏季降水预测效果,利用旋转经验正交分解（Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF）方法对两个流域夏季降水区域特征进行分析的基础上,建立了一个适用于流域的分区经验正交分解（Empirical Orthogonal Function, EOF）订正方案,并利用IAP AGCM 4.1气候预测系统在两个流域的夏季降水共30年（1981～2010年）的集合回报试验结果进行了订正试验。结果表明分区订正方法明显改进了模式对淮河流域的夏季降水预测水平,淮河流域的流域平均相关系数从0.03提高到了0.22。对长江流域的季度降水预报也有显著的改进效果,平均相关系数从-0.05提高到0.24。分区订正结果明显优于流域整体订正方案,证明了基于REOF分析确定降水具有强局地性特征的订正区域,能够很好地提高EOF订正方法的效果稳定性,这对其他流域降水预测的订正研究具有很好的借鉴意义。     

南京信息工程大学气候预测系统1.0版简介

南京信息工程大学气候预测系统1.0版(NUIST CFS1.0)是基于日本海洋科学技术开发机构(JAMSTEC)的SINTEX-F模式发展而来,可以实现对全球气候异常的季节-年际预测。对过去近40 a的集合历史回报预测试验结果的评估发现,该预测系统对热带太平洋和印度洋海温异常具有良好的预测技巧,并且该系统能提前1.5~2 a对ENSO(Nino3.4指数)做出有技巧的预测(即相关系数达0.5),同时也可以提前1~2个季节对印度洋偶极子(IOD)做出有较高技巧的预测,展现了对主要热带气候信号的良好预测技巧。但是与国内外所有动力模式预测系统类似,该系统对东亚地区的气候异常预测还存在较大的不足。考虑到ENSO对东亚地区气候异常的强烈影响,本文尝试去除与ENSO预测相关的系统偏差来初步订正东亚地区夏季温度异常和降水距平百分率的预测结果。对比订正前后的结果表明,这一简单的订正方法有助于提高我国气候异常的预测准确率。同时选取2019年夏季气温异常和降水距平百分率的实时预测结果作为个例进行分析,发现订正能够提供一定的技巧改善,但与观测结果相比仍存在较大偏差,需要在今后的工作中不断改进完善。此外,本文也初步评估了NUIST CFS1.0对我国冬春季的气候预测技巧,并提供了经简单订正后的2019/2020年冬季和2020年春季的实时预测结果。     

我国近年来短期气候预测研究的若干进展

回顾了近年来我国短期气候预测研究的若干进展,主要是在中国科学院大气物理研究所完成的以气候模式为基础的短期气候预测方面工作.第一个基于气候数值模式开展短期气候预测试验的是曾庆存等人,他们所采用的是IAP AGCM耦合一个热带太平洋环流模式(OGCM);1997年,基于耦合气候模式基础上的ENSO预测系统建立起来;同时开展了东亚区气候可预测性研究;利用气候变动的准两年信号提出了对模式预测结果进行有效修正的方案;为了考虑初始土壤湿度异常对夏季气候的影响,建立了气象变量和土壤湿度的经验关系;还系统地研究了1998年海面温度异常和大气春季异常对夏季气候(特别是发生于中国的大水)预测的影响.     

几年来我国气候年际变异和短期气候预测研究的一些新成果

为了热烈庆祝中国科学院大气物理研究所成立80周年(1928～2008年),作者谨就五年来中国科学院大气物理研究所的科学家们完成的关于我国气候变异和气候预测方面的研究工作若干新成果作一些非常概要性的介绍,个中也包含一点所外科学家的工作。不周和不当之处只有请读者海涵和批评指正了。本文介绍的主要进展有三个方面:关于我国气候年际变异的研究、ENSO预测研究和数值气候预测研究。     

BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正

采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。     

剔除“系统误差”对月尺度区域气候动力预测影响的研究

通过大气环流模式提供侧边界条件,单向嵌套并入了水文模型VXM的区域气候模式RegCM3对我国华东地区进行月尺度气候预测。根据嵌套模式1991～2000年10年各月的积分结果与美国气候预测中心的降水综合分析资料(CMAP)、美国国家气象中心(NMC)的温度资料建立了一组针对各月的“系统误差”,对2001～2005年5年各月的回报结果进行订正,通过对原始回报结果和订正结果进行评估发现,经剔除“系统误差”后的预测结果较原始预测结果改进较为明显,表明该方法可有效提高月尺度区域气候动力预测的准确率。     

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.     

跨季度气候距平数值预测研究小结

中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统,包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面,以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常,例如中国东部的严重旱涝,我们能够作出很好的预测;对于比较弱的夏季降水异常,预测技巧较低。另外,预测效果有明显的地区差异,比如,中国东部比西部好,东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理,提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法,并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论     

跨季度动力气候预测系统IAP DCP—Ⅱ

概述中国科学院大气物理研究所研制的跨季度动力气候预测系统(IAP DCP-Ⅱ)，及其在我国夏季降水距平预测业务中的应用情况。该系统的试用始于1988年，1998年定型为现今版本(即IAP DCP-Ⅱ）。1998年起至今，每年预测的检验说明，该系统有较好的跨季度预测能力，能预报出夏季降水距平的大范围分布形势。     

IAP-DecPreS年代际气候预测系统及其预报技巧

针对未来1~10 a气候状态的近期气候预测(年代际预测)是当前国际气候领域的研究热点。本文综述了中国科学院大气物理研究所发展的基于耦合气候系统模式的年代际气候预测系统IAP-DecPreS相关的研究进展。IAP-DecPreS系统的核心部分是耦合模式海洋分量初始化方案,“集合最优插值-分析增量更新”(EnOI-IAU)方案,该方案将集合最优插值(EnOI)和增量分析更新(IAU)结合起来,能够同化原始的海洋次表层温度廓线观测资料,对耦合模式进行初始化。系统的年代际回报试验表明,IAP-DecPreS对太平洋年代际振荡和大西洋多年代际变率的预测技巧与耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)技巧较高的模式相当。IAP-DecPreS系统被广泛应用于气候预测相关研究,包括火山气溶胶对年代际预测技巧的影响,全场同化和异常场同化两种不同的初始化方法对ENSO、印度洋偶极子模态和印度洋洋盆模态等的预测技巧的影响。最后,结合国际发展态势,对未来IAP-DecPreS的发展进行了讨论。