区域气候自忆预测模式的计算方案及其结果

区域气候预测的自忆模式是由描写温度、降水变化的差分-积分方程构成的。文中推导了用EOF展开的预测方程组,给出了该方程组的数值计算方案和递推格式。运用我国1951~1992年的月温度、降水场和区域500 hPa高度场格点资料,对6~8月汛期预测作了回报试验,结果表明该模式的预测能力是很高的。     

区域气候模式对华北夏季降水的气候模拟

使用美国ＮＣＡＲ区域气候模式ＲｅｇＣＭ２对１９９１和１９９４年我国华北夏季降水进行了气候模拟研究,以检验ＮＣＡＲ区域气候模式对华北夏季降水的气候预测能力。模拟结果表明,该模式能较好地模拟华北夏季降水的主要分布特征,对华北少水年（１９９１年）和我水年（１９９４年）夏季降水的模拟都比较成功。模式还能罗好地模拟夏季季风的发展过程,地环流场的模拟也与分析场比较一致,因而该模式可以用于研究物预测华北夏季降水     

RegCM4.4对中国夏季气候的回报和2014年预测

利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。     

基于区域气候模式未来气候变化研究综述

随着全球气候变化愈加剧烈,区域气候的差异化特征越来越明显,单单利用全球气候模式对区域气候进行研究已经不能满足时空尺度的要求。由于区域气候模式具有更高的空间分辨率等优势,使用区域气候模式能够有效解决这一问题,目前区域气候模式已在全球范围内得到广泛应用。本文简述了区域气候模式发展历程、最新研究进展以及全球主流的动力降尺度区域模式,归纳了气候情景发展;分别从气温和降水两方面着重总结了区域气候模式在全球不同区域不同情景应用情况,分析了未来全球不同区域气候变化趋势,尽管不同研究者所使用模式存在差异,对未来降水预估不尽相同,区域性比较明显,但几乎所有研究一致认为未来全球仍将经历一个持续增暖过程。文章最后对区域气候模式模拟过程中存在的问题进行了概述并对未来区域气候模式发展方向进行了展望,给出中国区域气候模式未来发展方向。     

华南区域短期气候模式月尺度降水预测性能分析

大量研究表明月尺度的短期气候模式预测有着明确的可能性［１～２］。区域气候模拟更是给出了令人振奋的结果［３～５］,实际的区域气候模式预测已提到议事日程。本文用新开发的“华南区域短期气候预测模式”作月尺度模拟预测试验,并分析了模式的预测性能［６～７］。降水预测被公认为气候预测中最困难和重要的,因此,本文专门对模式的降水预测性能进行详细分析,了解模式的成功和不足之处,为模式最终投入业务运行提供依据。１　模式、方案简介　　模拟预测取用广州热带海洋气象研究所新近开发建立的“华南区域短期气候预测模式系统”。…     

夏季降水趋势分布预测新方法的研究及其预测试验

简要介绍了近几年来有关夏季降水趋势分布预测方法的一些研究成果，其中包括以统计学为基础的降水场预测模型、动力与统计相结合的区域气候模式及集成预测方法。     

区域气候模式对中国夏季平均气温和降水的评估分析

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM-NCC)对1983-2002年中国夏季平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年夏季进行实时预报.从模式20年回报的平均状况来看,模式基本上能够反映出中国夏季气候的平均状况.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等五个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国夏季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力,部分地区有较好的预报效果.区域气候模式20年夏季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,回报夏季降水量的分布形态与实况有一定的差异.近25年区域气候模式夏季平均气温预报P评分为67.9分,降水为67.6分.     

p-·RCM模式对中国区域气候季节变化的模拟

通过对区域气候季节变化的模拟,对p-·坐标系区域气候模式的模拟能力进行了检验。模式较准确地再现了中国区域气候系统的季节性变化特征及中国东部降水带的季节性进退,模拟的各气候区降水的季节变化趋势也与实况基本相符,但模式低估了华东和华南地区的春季降水,而高估了华东、西南和西北地区的秋季降水。     

Evaluation of CORDEX regional climate models in simulating temperature and precipitation over the Tibetan Plateau

区域气候模式对研究地形复杂的青藏高原地区气候具有高分辨率的优势。以前的相关研究主要基于单个区域模式,我们评估了CORDEX多区域气候模式对青藏高原气候的模拟能力。结果显示:(1)5个区域气候模式一致模拟出了相似的气温、降水空间模态,但产生了冷偏差和湿偏差。所有区域气候模式未能再现观测的气温、降水趋势空间模态,并且平均高估了气温趋势、低估了降水趋势。综合考虑模拟的气温、降水趋势,多模式集合的结果最优。就单个模式而言,Reg CM4所得趋势最为合理。(2)各区域气候模式结果之间的差异十分显著,表明青藏高原气候模拟具有很大的模式依赖性。这一结果建议当利用单个区域气候模式开展青藏高原气候变化研究时需要谨慎。(3)多区域模式集合预估显示,相对1986–2005年,到2016–2035年气温(降水)将增加1.38±0.09°C(0.8%±4.0%)(RCP4.5)和1.77±0.28°C(7.3%±2.5%)(RCP8.5)。这些结果从多模式角度提高了我们对运用区域气候模式研究青藏高原气候的认识。     

利用自记忆模式试报我国汛期降水

基于大气运动是一种不可逆过程的观点，引进了记忆过去时次资料的记忆函数。进一步阐明了大气运动的自记忆概念，导出了大气运动的自记忆性方程。基于自记忆原理，从大气热力学方程和水分平衡方程出发，建立了一个用于短期降水预报的数学模式。对6－8月我国汛期降水预测作了12年的回报试验，结果表明该模式的预测评分比目前的月预报有很大提高。     

我国华东地区月尺度气候动力预测的研究:(Ⅱ) 嵌套模式的回报评估

采用数值模式方法对我国华东地区进行月尺度短期气候预测。预测框架由改进的低分辨率全球环流模式T63 L9嵌套并入了水文模型VXM的区域气候模式RegCM3构成,根据嵌套气候模式的积分结果,经剔除系统误差后制作短期气候预报。本文利用国家气候中心的评分方法对2003、2004两年的降水和地表气温回报结果作了评估;还将本系统的预报结果与CMAP降水资料、NMC温度资料及全国160站的观测资料进行了对比。结果表明,该系统可以比较稳定地对我国华东地区的降水和温度进行月尺度预测。     

降尺度法在海南省降水趋势预测中的应用

从动力和统计相结合的角度,利用国家气候中心研制的动力气候模式输出的月、季平均500hPa高度场及其派生变量场作为预测因子,制作海南省月、季降水量趋势预测。月降水量经22个独立样本试验、季降水量经17个独立样本试验,趋势预报评分均超过国家局业务考核标准和同期业务发布评分,表明建立的预测模型可在海南省短期气候预测业务中参考使用。     

STUDY OF THE EFFECTS OF REDUCING SYSTEMATIC ERRORS ON MONTHLY REGIONAL CLIMATE DYNAMICAL FORECAST

A nested-model system is constructed by embedding the regional climate model RegCM3 into a general circulation model for monthly-scale regional climate forecast over East China. The systematic errors are formulated for the region on the basis of 10-yr (1991-2000) results of the nested-model system, and of the datasets of the Climate Prediction Center (CPC) Merged Analysis of Precipitation (CMAP) and the temperature analysis of the National Meteorological Center (NMC), U.S.A., which are then used for correcting the original forecast by the system for the period 2001-2005. After the assessment of the original and corrected forecasts for monthly precipitation and surface air temperature, it is found that the corrected forecast is apparently better than the original, suggesting that the approach can be applied for improving monthly-scale regional climate dynamical forecast.     

A comprehensive model inter-comparison study investigating the water budget during the BALTEX-PIDCAP period

Summary A comparison of 8 regional atmospheric model systems was carried out for a three-month late summer/early autumn period in 1995 over the Baltic Sea and its catchment area. All models were configured on a common grid using similar surface and lateral boundary conditions, and ran in either data assimilation mode (short term forecasts plus data assimilation), forecast mode (short term forecasts initialised daily with analyses) or climate mode (no re-initialisation of model interior during entire simulation period). Model results presented in this paper were generally post processed as daily averaged quantities, separate for land and sea areas when relevant. Post processed output was compared against available analyses or observations of cloud cover, precipitation, vertically integrated atmospheric specific humidity, runoff, surface radiation and near surface synoptic observations. The definition of a common grid and lateral forcing resulted in a high degree of agreement among the participating model results for most cases. Models operated in climate mode generally displayed slightly larger deviations from the observations than the data assimilation or forecast mode integration, but in all cases synoptic events were well captured. Correspondence to near surface synoptic quantities was good. Significant disagreement between model results was shown in particular for cloud cover and the radiative properties, average precipitation and runoff. Problems with choosing appropriate initial soil moisture conditions from a common initial soil moisture field resulted in a wide range of evaporation and sensible heat flux values during the first few weeks of the simulations, but better agreement was shown at later times. Received September 8, 2000 Revised April 3, 2001     

多变量均生函数的正交化筛选方案在季节降水预报中的试验研究

用预报量与多变量预报因子的均值生成函数,通过Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化使均值生成函数彼此正交,同时利用双评分准则确定入选预报模型的均生函数个数,最后建立山西省季节降水的预报模型。试验结果表明,该模型预报山西省季节降水的效果很好,是一种提高短期区域气候预报水平的可行方法。     

基于动力降尺度的区域集合预报初值扰动构建方法研究

利用全球集合预报系统资料(Global Ensemble Forecast System,GEFS),基于WRF中尺度模式构建了区域集合预报系统,区域集合初值的构建采用两种方案,一种是GEFS全球集合预报初值场直接动力降尺度(称为DOWN集合),另一种是提取GEFS全球集合降尺度后的扰动场,并叠加到区域数值预报系统(北京快速更新循环数值预报系统:Beijing Rapid Update Cycle System,BJ-RUC)分析场上构建集合初值场(称为D-RUC集合)。进行了批量试验,通过对比发现D-RUC集合的中小尺度扰动增长优于DOWN集合,而大尺度扰动分量的增长两者相当,说明与高分辨率分析场叠加可以促进动力降尺度扰动的中小尺度扰动分量的增长。集合预报扰动准确性检验结果显示,短预报时效内DOWN集合扰动明显低估了预报误差,在预报误差较大的位置扰动较小,而D-RUC集合能够更好地识别预报场中哪些位置预报误差较大,而哪些位置预报误差较小。集合预报检验结果表明,D-RUC方法能显著改善短时效预报效果,集合离散度有所增加、均方根误差有所减少,概率预报评分显示D-RUC集合比DOWN集合在短预报时效占优。降水个例分析结果表明D-RUC方法能显著改善短时效内的降水概率预报效果。     

土壤湿度影响中国夏季气候的数值试验

利用"全球土壤湿度计划第2阶段"提供的土壤湿度资料强迫区域气候模式RegCM3,通过数值试验讨论了土壤湿度对东亚夏季气候模拟效果的影响。结果表明,合理考虑土壤湿度的作用,能够提高区域气候模式对中国夏季降水和2 m气温的空间分布型及逐日变化的模拟效果;模拟结果与观测的相关分析显示,降水和2 m气温的年际变化都得到了有效改进,这种改进在气温上尤为明显。不过上述改进具有区域依赖性。数值试验结果表明,气温对土壤湿度的敏感性强于降水,这也从一个侧面说明提高降水模拟效果的难度。总体而言,合理的土壤湿度能够提高区域气候模式对中国夏季气候的模拟能力。因此,合理描述土壤湿度的变化,是提高中国夏季气候预报技巧的潜在途径之一。     

东亚区域气候变化的长期数值模拟试验

文中利用NCAR的中尺度模式MM 5V3对东亚地区进行了 10a的长期积分模拟试验 ,并着重对冬、夏两季东亚区域气候变化特征进行了分析。分析结果表明 :(1)模式能够合理地模拟出 10a冬、夏平均的区域气候特征。模拟的 10a冬季平均降水的分布和强度与实际比较一致 ,对夏季降水分布特征的模拟也比较合理 ,但模拟的夏季华北降水偏多。模式对冬季平均场的模拟要优于对夏季的模拟 ;(2 )模式对降水、地面气温年际变率的模拟较为合理 ,模拟的中高层环流、温度场等要素的距平相关系数都比较高 ;(3)模式对不同ElNi no年对东亚区域气候变化影响的模拟能力有所不同 ,模拟的 1992 ,1995年的结果比较合理 ,但对 1998年模拟得不理想 ;(4)MM5V3模式具备一定的区域气候模拟能力。     

Postprocessing of simulated precipitation for impact research in West Africa. Part II: A weather generator for daily data

Data from global and regional climate models refer to grid cells and, hence, are basically different from station data. This particularly holds for variables with enhanced spatio-temporal variability like precipitation. On the other hand, many applications like for instance hydrological models require atmospheric data with the statistical characteristics of station data. Here, we present a dynamical-statistical tool to construct virtual station data based on regional climate model output for tropical West Africa. This weather generator (WEGE) incorporates daily gridded rainfall from the model, an orographic term and a stochastic term, accounting for the chaotic spatial distribution of local rain events within a model grid box. In addition, the simulated probability density function of daily precipitation is adjusted to available station data in Benin. It is also assured that the generated data are still consistent with other model parameters like cloudiness and atmospheric circulation. The resulting virtual station data are in excellent agreement with various observed characteristics which are not explicitly addressed by the WEGE algorithm. This holds for the mean daily rainfall intensity and variability, the relative number of rainless days and the scaling of precipitation in time. The data set has already been used successfully for various climate impact studies in Benin.     

区域气候模式RegCM_NCC对华北冬季气温和降水的预报评估

利用国家气候中心全球海气耦合模式CGCM_NCC的输出结果驱动区域气候模式RegCM_NCC对华北地区1991—2010年冬季气温和降水进行了数值回报试验,并采用国家气候中心的业务预报评分(P)等5个评估参数对模式的回报结果进行了评估分析。结果表明:RegCM_NCC回报的华北地区20年冬季气温的P评分多年平均值为70.4分,其中大部分年份平均气温的P评分在60分以上,80分以上的有11年,11年的预报相对于随机预报和气候预报有正技巧;20年冬季降水的P评分多年平均值为66.3分,13年冬季降水的P评分在60分以上,在80分以上的有5年,8年的预报相对于随机预报有正技巧,有11年的预报相对于气候预报有正技巧。冬季Nino3.4区海温距平为负和东大西洋-俄罗斯西部型遥相关指数为负,均有利于回报的华北冬季气温P评分提高。