基于小波分解的西太平洋副热带高压模糊推理预测

基于NCEP/NCAR再分析资料,讨论了西太平洋副高脊线与其前期位置的相互关系,并在此基础上用小波分解和自适应模糊推理方法,对副高脊线进行集成建模和预测.基于小波分解重构的副高脊线短期活动集成预测结果表明,该方法可有效降低预报难度,明显改进和提高了副高脊线短期活动的预报准确率.     

ECMWF模式副热带高压指数释用产品的应用

应用2006年6—8月欧洲中心数值预报资料,从计算出的副热带高压面积指数、强度指数和西伸脊点、脊线位置及北界位置分析入手,对副热带高压的特征预报进行统计学检验和误差对比分析。结果表明:基于欧洲中心数值预报模式的计算产品对于副热带高压的预报在96 h内误差较小,120—168 h误差较大,副热带高压的预报总体上呈现强度偏强、面积偏大、西脊点偏西和脊线及北界偏北的误差特点。     

东海区域热带气旋路径客观综合集成预报方法

本文介绍一种采用条件概率排序原则对预报因子进行重新分类,制作东海区域热带气旋路径客观综合集成预报的方法,试报表明集成方法具有较强的综合预报能力,预报距离误差明显低于参加集成的子方法。     

集成方法在热带气旋路径和强度预报中的应用

利用多元线性回归、递归正权决策和算术平均方法,分别建立热带气旋路径和强度多模式集成预报方程,并用2004年西北太平洋和南海生成的热带气旋资料进行预报试验,同时对各家预报和集成预报进行了检验分析。结果表明,用集成预报方法作热带气旋路径和强度预报是可行的,预报年总平均误差有一定程度的减小,最大预报误差也有所减小,出现较大预报误差的概率明显减小。集成方法的预报能力一般好于集成方法中采用的任意单一预报,体现了集成方法的优越性。     

江西暴雨期间T639模式的短期预报效果检验

选取2010年江西汛期(4-6月)11次暴雨天气过程,对T639模式的短期预报效果进行检验.结果表明,T639模式能准确反映亚洲中、高纬度大尺度环流的演变趋势和调整,对蕈大天气过程有较强的预报能力.模式对副高脊线位置预报误差较小.对副高强度和西脊点位置的预报随着季节转变存在系统性误差,4-5月预报的副高强度较实况明显偏...     

一种由单值预报生成定量降水概率预报的方法及初步应用

利用1981年1月1日至2003年12月31日淮河流域59个站的降水观测及同时段美国GFS集合预报模式回算的24 h降水量集合平均预报资料,建立条件亚正态分布函数的概率预报模型并得到集成预报.针对淮河流域子流域的试验结果表明:新方法生成的集成预报的均方根误差在所有子流域和各个季节的误差都有显著降低,其中蚌埠至洪泽湖流域6月的均方根误差降低了3.11 mm.4个子流域通过该模型得到的集成预报的Brier技巧评分在0.16～0.61,说明该集成预报在整年都具有一定预报价值.在淮河上游大坡岭至息县流域,当实际日面雨量阈值为0.00～7.82 mm的预报时,夏季的集成预报出现不同程度的低报;但当实际日面雨量阈值为18.12 mm时,夏季的集成预报表现出较好的可靠性.百分位评估则进一步表明该集成预报能较好地预报出小量级的面雨量,而对30.00 mm以上面雨量的预报能力相对较弱.     

CMA-GEPS对中国超强梅雨天气过程的预报能力分析

基于中国气象局自主研发的全球集合预报系统CMA-GEPS,针对2020年6—7月的长江中下游地区超强梅雨天气过程,开展了中国梅汛期强降水的预报能力分析。结果表明,西太副高的稳定维持及夏季风的持续增强为梅汛期强降水的发生提供了有利的动力和水汽条件。CMA-GEPS对西太副高各指数的快速调整趋势预报,可提前7～10 d在预报中呈现;对西太副高强度和面积预报技巧与NCEP集合预报相当,表现为偏弱的估计,脊线和西伸脊点预报技巧与ECMWF集合预报相当,表现为脊线位置偏南、西伸脊点偏东的偏差。CMA-GEPS对东亚夏季风指数预报技巧在9 d以上,较控制预报提前2 d。CMA-GEPS的控制预报存在强度偏弱、雨带位置偏南的系统性偏差和漏报现象;基于空间和时间权重修正的邻域方案TSWNP,明显提高了大雨预报的技巧,减少了漏报的发生,优于控制预报和传统的单点概率预报,从而表明,TSWNP方案对梅汛期大雨过程的预报是有效且合理的。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

遗传算法优化的BP神经网络在地面温度多模式集成预报的应用研究

基于TIGGE资料集中的ECMWF、CMA和JMA的数值预报产品,利用加权集成、回归集成和消除偏差集成等线性集成方式与遗传算法优化的BP神经网络(GABP)集成,对我国大部开展地面2 m温度在24 h、48 h和72 h预报时效的多模式集成预报试验。通过对2013年1—6月的预报检验,结果表明:GABP集成预报效果有较大提升,均方误差明显小于各单一模式预报。GABP集成的误差分布在新疆和华北均方误差较大,但是在预报效果改进上GABP集成在西部地区相对单一模式的误差减小更加明显。在进行几种多模式集成方式时,GABP集成相比线性方法预报结果更加精准。对于天气过程个例的预报,GABP集成预报出预报量的变化趋势,预报效果优于单一模式和线性集成预报。无论是较长时间段还是短时间的天气过程,在改进预报效果上GABP集成都起到了最佳的作用。     

基于空间检验技术的甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差分析

以6个短时暴雨过程为例,采用空间检验技术对甘肃河东地区短时暴雨预报产品误差进行分析。结果表明：降水概率预报对于系统性降水过程预报准确度明显高于突发性降水过程;短时暴雨预报方法的预报位置较实况偏东偏南,纬度偏差-2.1°～1.3°,经度偏差-0.4°～3.1°;强度较实况偏弱,61%本地预报方法雨强为实况的0%～90%;降水范围较实况偏小,偏小程度最多仅6个格点;强度误差占比最大,其次为范围误差,位移误差最小。预报员可基于本地短时暴雨预报方法对预报误差进行相应的调整。     

副热带高压自身变化周期和形态结构对入梅的影响

针对2010年江淮入梅预报出现偏差情况,利用2008、2010、2011年降水实况资料和6-7月NCEP再分析资料,分析了预报出现偏差的原因,讨论了副热带高压水平移动和垂直结构对降水落区的影响,分析了局地入梅的预报方法和参考指标.研究发现:副热带高压(以下简称“副高”)和南亚高压的自身双周振荡规律在预报中不可忽略,在对大尺度系统和较长时间系统的变化判断时,高层系统的预报可信度可能更高.另外,在对梅雨预报时,副高垂直结构的变化对降水落区有一定影响,当500 hPa副高脊线越过20°N,副高脊线自上而下向南倾斜时,底层脊线在20°N以南,不利于江淮地区降水发生.副高上下结构垂直度较大时,利于降水落区北移.副高西脊点自高空到低空呈自西向东倾斜,500 hPa西脊点偏西也不利于江淮梅雨期的开始.     

上海浦西地区雾持续时间的统计释用预报

丰海浦西地区雾持续时间释用预报（PPM）的结果分析和中尺度数值预报资料基础上，应用模式输出统计（MOS）方法，构造了与上海地区成雾条件和雾的维持有一定关系的数值预报要素组成的预报因子，并进行逐步回归分析，建立了雾持续时间的统计释用预报方程，同时，提出了在小样本情况下应用交互验证分析法时克服因子不稳定的一种方法，研制了雾时业务预报的统计释用集成方案，并进行了对比分析，结果表明，统计释用预报集成方案较完全预报（PPM）的结果有明显改进。可供业务试用。     

夏季西太平洋副热带高压的客观定量化预测及其对汛期降水的指示

基于动力统计相似预报原理,将模式误差动力统计预报方案应用于西太平洋副热带高压的客观定量化预测,通过交叉检验距平相关系数,筛选出对副热带高压区域的500 hPa高度场模式预报结果订正较好的因子作为前期关键因子集.对2003-2010年的副热带高压区域的500 hPa高度场进行了回报检验,结果显示该方案在数值模式预报结果基础上有了进一步提高,显示出较高的预测水平.在此基础上,从高度场预测结果中提取出与中国降水关系最为密切的两个典型副热带高压特征指数(脊线指数与西伸脊点指数),将其投影在二维平面上,并根据不同类型的副热带高压特征下对应的雨型分类特征得到预报年副热带高压所属类型下中国夏季降水的分布类型,多年检验结果表明,预测的投影类型所对应的降水合成分布与实况的降水具有较好的一致性,进一步验证此种副热带高压与雨型分类的合理性,达到通过副热带高压的定量化预测对夏季的旱涝分布形式进行预测的目的,为进一步提高汛期降水预测水平提供一种可能的思路.     

三峡地区气候Z-R关系

在三峡地区降水条件气候均匀区域划分的基础上,用Ａｔｌａｓ一阶矩概率匹配法,分别在每一个区域建立了对流型、雷雨混合型、阵雨混合型３种雨型随测距变化的气候Ｚ－Ｒ关系。这些关系能综合订正由波束平均作用、雨区对电磁波的衰减等因素所造成的雷达测量降水的误差     

盛夏数值预报模式对副高预报性能检验及其释用

利用１９９８年６～８月Ｔ１０６和ＥＣＭＷＦ数值预报产品,对副高预报能力和产品质量进行了全面检验;通过对数值预报产品加工处理后获取的有关参数和特征量进行综合分析,在业务预报中对重大天气预报实例进行释用。结果表明,ＥＣＭＷＦ对副高增衰进退的运动趋势预报能力较强,对中期重大天气过程和雨区预报有重要指导意义。Ｔ１０６９６小时预报基本可信,１２０小时以后预报能力锐减,是模式改进的重点     

基于最小二乘支持向量机的副热带高压预测模型

采用EOF时空分解、小波频牢分解和最小二乘支持向量机（LS-SVM）交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解（EOF）方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向龟的时间系数（方差贡献96.2%）,采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS-SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1~7 d的副热带高压活动,对10~15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。     

INTERACTIONS BETWEEN SUMMER SUBTROPICAL HIGH AND SST AND PREDICTION OF SUBTROPICAL HIGH

Most of the study on correlation between the subtropical high and SST focus on the location or intensity of the former versus the latter. It is worthwhile to work on links other than what is usually addressed to identify guidelines in the prediction of the subtropical high. Based on the analysis of subtropical high in west Pacific summer and its correlation with SST in equatorial and north Pacific from previous December to subsequent November, correlation between the area index, west-extending point, location of the subtropical high ridge and SST is discussed. It is conducted by looking into the confidence level of gridpoints and their percentage in the total and examining how they vary with time. From the point of intensity and movement/expansion, feedbacks from the subtropical high to SST are also studied. The SST affects the subtropical high just as the subtropical high affects the SST. A linkage model is thus set up to assist the making of summer rainfall prediction in China's raining seasons.     

用遗传算法重构副热带高压特征指数的非线性动力模型

用遗传算法从离散时间序列资料中反演重构了非线性动力模型。首先, 用Lorenz系统的时间积分数据进行模型重构试验，随后，对十年平均的副热带高压形态指数时间序列进行动力模型参数反演和仿真预报试验。结果表明，遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够较为准确地描述和刻画副热带高压活动，能对副高活动进行较为准确的描述与建模，是诊断和预测副热带高压等复杂天气系统活动的一条有效途径。