四川盆地汛期旱涝预测研究

对近１０年来四川盆地汛期降水预测水平进行了定量评估，并与国家气候中心预测水平作了对比。在分析影响四川盆地汛期降水主要物理因素的基础上，提出了四川盆地汛期旱涝预测的基本思路和技术方法，并在实际业务预报中取得了较好的效果。     

多因子集合相似模型的研究及其在川渝汛期降水预测中的应用

为了进一步提高川渝地区汛期降水量的预报准确率,建立了一种多因子集合相似模型应用于川渝地区汛期(6-8月)降水预测中,该模型使用了相似系数法和欧氏距离法选取影响川渝地区汛期降水的主要因子,不仅考虑影响川渝汛期降水的环流因子、天文因子、海洋因子等外强迫因子,而且将降水自身的年际、年代际变化特征引入预测模型中.用该模型对1999-2009年11年川渝地区汛期降水进行预测检验,预测结果的平均PS评分值比同期四川省气候中心业务预报评分68.4分高约13分,且效果稳定.     

1997年四川汛期旱涝趋势预测评述

简要回顾了１９９７年汛期预报情况，检验了汛期降水预报效果，分析了大气、海洋、高原热状况等主要物理因素对四川汛期旱涝的作用。     

主汛期降水量预测信号及方差权重方法的应用

为了制作四川盆地主汛期降水预报对相似方法作了改进，首先是根据四川盆地主汛期降水的前３个特征向量分别寻找有物理基础的前期信号作为预报因子，然后充分考虑各因子对总降水量贡献大小定义因子场的相似，确定相似年，最后引入“集成”的思想，由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预报。１９８１～１９９４共１４年的预报结果准确率高于当前业务预报水平。     

雅砻江流域主汛期降水长期预报的一种方法

本文使用天气学方法，从影响雅砻江区域主汛期降水量的长期预报有关因子出发，再运用数理统计方法反复筛选，仅取３个主要因子：西部青藏高原８个站冬春积温，北部冬季极涡面积指数，南部冬季印缅槽平均强度，建立逐步回归预报方程。结果显示：对主汛期６～９月降水量预报拟合准确率为１６／１７即约９４％。回归分析中发现：尽管西太平洋副热带高压对盆地西部降水有很大影响，盛夏且与高原积温有较密切相关，但由放大范围长时段的青藏高原积温，对于雅砻江区域主汛期降水量的影响超过西太平洋副热高压，因而在逐步回归过程中，副高因子仍被剔除．     

超低温结构在长期预测中的应用

据对流层上层超低温结构与天气演化和降水性质的差别与成都地区降水、旱涝特征进行了形象和数量的对比分析。结果表明：对流层上层 低温是导致天气演化的关键性问题，某种程度上决定了降水性差别而与旱、涝有关。相应的前期累积性超低温较强，对应于汛期（6－9月）的旱情或强对流式降水，超低温较弱则与系统性降水或涝情有关，同时预测1998年成都汛期以对流形式降水为主，无大水灾。     

动力气候模式输出产品释用技术的研究和应用

对国家气候中心１９９６年１～１２月用Ｔ６３模式所作的５００ｈＰａ３４次月延伸预报进行了检验评估，并对模式的系统性误差进行了分析和订正。在假定订正后的Ｔ６３延伸预报完全准确的条件下，用ＥＣＭＷＦ旬平均高度场和西南区域月平均气温和月雨量资料，建立了用Ｔ６３预报产品预测西南区域月要素场的一种完全预报（ＰＰ）的动力统计关系。并对西南区域１９９６年２月至１９９７年１月逐月平均气温和降水进行了预报试验。     

青藏高原0．8m地温异常与我国汛期降水的关系

用青藏高原５个站从１９５６～１９８６年共３１年的０．８ｍ地温距平，计算了秋季（９～１１月）的地温异常，同时考虑了我国汛期（４～９月）及夏季（６～８月）的降水相关，发现两者相关很好。不同部位的高原地温异常对我国降水关系的区域是不相同的。本文为中国汛期降水预报提供了依据。     

中国西南汛期降水异常及影响因子

用１９５１～１９９２年３１个站的降水资料，作自然正交分解研究了近４２年汛期降水（４～９月）变化异常的时空分布，得到３种降水型。在此基础上通过相关函数和谱分析讨论了副高强度、副高强度、副高面积指数、副高西伸脊点、南方涛动指数、高原加热指数对西南汛期降水和降水型的影响作用和影响方式     

短期气候降水预报及陆—气耦合的非绝热慢波

首先,用1980—1985年的深层地温距平资料做付氏展开,并假定满足热传导方程,得到地温及平均地温的表达式。其次,根据前期地温与后期降水成正相关的事实,提出了两种有实用价值的降水短期气候预报方法。结果表明,对1981—1986年汛期(4—9月)旱涝趋势预报效果很好。最后,提出了陆—气耦合系统中存在两类非绝热慢波,一类是准半年波,另一类是准三年波,这刚好可以解释前面的两类相关场,进而为两类预报方法提供了物理基础。     

青藏高原地面加热场与四川主汛期降水及伏旱关系

分析了高原地面加热场强度距平指数与四川盆地伏旱及主汛期降水的联系。结果表明，高原前期加热强度同四川盆汛期降水和伏旱程度密切相关。把这些关系引入汛期降水预测模型对提高短期气候预测能力有一定积极意义。     

GRAPES-Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES-Mesov3.1模式建立的GRAPES-Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行。应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES-Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析。结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16~18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义。预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报。模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温。预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因。对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关。同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大。     

北太平洋海表温度异常对我国汛期降水的影响

本文对我国汛期降水进行了旋转主分量分析,得到6个最基本的降水型,并利用北太平洋超前一年各季的海表温度与这6个降水型求相关,得到24张相关图。分析相关图的结果表明:黑潮海域的海表温度对我国东部绝大部分地区降水很敏感;影响我国江淮流域降水的海温区有几个,因而使得江淮流域旱涝情况特别复杂也难以预报;我国汛期降水和北太平洋海表温度的相关具有不同的时滞现象,绝大多数与冬半年的海温有密切联系,充分反映了海气相互作用具有十分复杂的机制。     

GRAPES_Mesov3.1在西南地区2011年汛期的预报检验分析

基于GRAPES_ Mesov3.1模式建立的GRAPES_ Meso中尺度模式系统在西南区域气象中心运行稳定,该系统于2011年5月投入试验运行.应用GRAPES模式分析产品,NCEP的1°×1°再分析资料,实况资料以及2011年西南低涡探空加密观测资料等,对2011年汛期GRAPES_ Meso系统的预报进行统计检验与天气过程分析.结果表明,模式对2011年8月川渝持续高温、9月16～18日四川东北部大暴雨等高影响天气过程有较强的预报能力,这对实际天气预报有着积极的指导意义.预报与实况偏差主要表现在模式通常超报云南地区降水,而对西南其他地区易漏报.模式通常低报青藏高原到四川西部气温,高报四川东部及重庆地区气温.预报高度场持续偏低,西南低空急流预报偏强,对流层中低层比湿偏低,这些可能是造成降水强度偏弱、降水落区偏北、强降水落区偏小的主要原因.对流层中低层高度场持续偏低,低空急流偏强与模式温度预报偏高和加热不均匀有关.同时模式对平原地区较高原山地预报要好,误差通常随等压面高度降低而增大,在一定程度上表明复杂地形对模式预报影响较大.     

100hPa环流变化与川渝地区旱涝异常分析

应用ＳＶＤ技术，诊断分析了北半球１００ｈＰａ高度场与川渝地区夏季降水的关系。结果表明：高度场与降水场具有密切的时空相关性，第一模态反映了两场间的主要耦合特征；南亚高压活动地区前期１０～１２月、１～４月高度场变化，通过影响未来夏季南亚高压强度、位置，导致川渝地区夏季旱涝异常。高度场与降水场的这种非同步联系，物理意义明确，时空相关显著，是一种有价值的预测川渝地区夏季旱涝异常的强信号。     

桂西南喀斯特-北部湾海岸带生态环境脆弱性时空分异与驱动机制研究

为揭示生态环境脆弱性的时空分异和驱动因子,本研究在山江海视角下,以桂西南喀斯特-北部湾海岸带为典型研究区,运用空间主成分分析法,地理探测器模型,结合生态环境脆弱性综合指数,系统分析桂西南喀斯特-北部湾海岸带生态环境脆弱性的时空分异特征及驱动机制。结果表明：① 研究区2008、2013、2018年脆弱性指数分别为0.54、0.61、0.69,多年平均值为0.61,整体处于中度脆弱,在空间上,由城市中心向四周逐渐降低的趋势;在时间上,生态环境脆弱等级呈微恶化趋势; ② 在单因子作用中6个驱动因子对生态环境脆弱性的解释力强度为汛期降雨量（0.457）>植被覆盖度（0.384）>高温季节温度（0.311）>废水入海量（0.248）>NPP（0.184）>人口密度（0.036）。在多因子交互中,只有汛期降水量和NPP, NPP和高温季节温度、废水入海量和NPP呈非线性增强,其余的交互作用均为双线性增强,而且汛期降水量和植被覆盖度的单因子影响较强,交互作用后影响也是最强（0.679）,说明了汛期降水量和植被覆盖度为该区域的主要驱动因子。     

虚拟站点在黑河流域降水模拟中的应用

降水作为气候系统的关键因素,也是影响区域植被生长以及生态变化规律的重要因子。本文针对黑河流域气象站点分布稀疏情况,采用信息熵及半变异函数理论构建该流域虚拟气象站点,并结合部分已有站点对整个流域降水进行插值模拟。信息熵可以计算每个站点降水值所包含的信息,通过联合熵以及条件熵来依次选取所含信息量多的站点,同时结合半变异函数模型来观察各站点之间的空间相关性,以此构建最优站点数据集。利用1991-2003年该流域15个气象台站的年平均降水量作为基础数据,考虑高程、坡度、坡向对降水的影响,对降水进行相关性分析,建立回归方程反演虚拟站点降水值。最后,采用协同克里金（Co-Kriging）与具有漂移的克里金（KED）方法对该流域进行插值,对比插值精度。结果表明,增加虚拟站点有效提高了降水插值精度,在该情况下使用KED方法插值结果与观测值最接近。     

基于物理约束GRU神经网络的河流水质预测模型

河流水质预测对于水环境管理与水污染防治具有重要意义。近年来,以神经网络为代表的非机理性水质预测模型已被广泛应用于河流水质预测领域。然而,此类模型不考虑水质因子变化的物理机理,导致预测结果难以解释、稳定性差。为此,本文将水质因子变化的物理规律视为一种先验知识约束,建模于门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit, GRU）之中,以河流水质预测的重要参数溶解氧为例,提出了一种物理约束的门控循环单元网络（Physics-constrained Gated Recurrent Unit, PHY_GRU）。以美国亚特兰大市2021年河流溶解氧预测为例进行实例验证,结果表明：① PHY_GRU与差分自回归移动平均模型、多层感知机和门控循环单元模型相比,预测精度和稳定性明显提升,其中预测均方根误差分别降低了94.8%,62.9%和37.2%;② 综合考虑多种物理规律约束可以提升PHY_GRU的预测精度和稳定性;③ PHY_GRU采用门控循环单元模型训练样本的30%,其预测精度和稳定性即可超过门控循环单元模型。本文提供了一种在神经网络模型中融入水质先验知识的研究思路,有助于提升水质预测模型辅助决策的水平。     

云南省迪庆州短期气候统计预测模式研究

阐述了云南省迪庆州短期气候预测系统，综合了Matlab、Accexs、VB程序设计软件各自的优点，对影响迪庆州短期气候的主要因子进行采集、筛选和分类，并对预报对象进行统计分析、检验和查询汇总，凭借其良好的扩展性设计出一个集成多种分析检验手段的业务系统。     

2011年春夏长江中下游旱涝急转的低频环流系统变化

为研究2011年春夏长江中下游地区旱涝急转现象与低频环流的关系,利用国家气象信息中心的753站逐日降水、NCEP/NCAR再分析资料和带通滤波的方法,得到如下结果：（1）2011年5-6月,长江中下游地区存在明显旱涝急转现象,5月的降水较同期偏少40％以上,6月的降水较同期偏多60％。（2）5-6月的旱涝急转前后,长江中下游地区的500hPa的垂直速度变化不仅与降水有很好的关系,而且其低频振荡的强度也显著加强,垂直速度由正（下沉运动）转负（上升运动）的转换时间几乎对应由旱转涝的时间。（3）对旱涝急转过程的500hPa低频变化垂直速度下沉运动最强、下沉运动向上升运动转换、上升运动最强3个位相的低频散度场分析发现,在5月干旱期间,长江中下游地区维持对流层低层（850hPa）辐散、高层（200hPa）辐合的低频环流系统,不利于降水。到6月强降水期,长江中下游地区则迅速转为对流层低层辐合、高层辐散的低频环流系统,有利于降水的发生。这种对流层低层-高层低频环流系统的变化是导致旱涝急转的重要原因之一。