南方极端雨雪冰冻过程东亚冬季风环流特征及与EINino/La Nina事件的关系

根据南方极端雨雪冰冻过程的定义,确定1964、1969、1977、1984、2008年的强降水、降温过程为南方极端雨雪冰冻过程。对发生在EINino/LaNina事件之后的南方极端雨雪冰冻过程的分析表明:EINino/LaNina是造成中国东部1月降水异常的一个主要原因,但不能解释气温异常。前一年秋季热带中东太平洋发生暖事件时,利于1月降水黄河流域偏少,长江以南偏多,而发生冷事件时,则利于1月降水黄河流域偏多,长江以南偏少。南方极端雨雪冰冻过程期间对流层低层和高层矢量风距平场表明:发生月对流层低层在1977、1984年南方极端雨雪冰冻过程中,北太平洋出现大范围气旋环流异常,中国长江中下游及以南至菲律宾出现气旋环流异常,长江中下游及以南为东风距平控制。1964、1969、2008年北太平洋出现大范围反气旋环流异常,中国长江中下游及以南出现大片偏南风距平。其共同点是均存在洋面上空暖湿空气向长江中下游及以南地区的输送。南方极端雨雪冰冻过程的前一年11月北太平洋无一例外地出现大范围气旋环流异常,发生月对流层高层副热带西风急流在中国黄海至日本一带较常年都有不同程度的偏强。     

东亚冬季风系统低空环流特征及其对1月华中地区气温异常的影响

用NCEP/NCAR全球再分析月平均850 hPa风场资料分析湖北省冬季长连续雨雪、华中地区气温异常与东亚冬季风系统低空环流异常的关联。2008年1月东亚冬季风系统低空环流异常主要表现在蒙古高压偏强、阿留申低压偏强且位置偏西,使得东亚大陆边缘中高纬高、低压间的地转风-偏北风加大,而中国长江中下游及以南南风偏强,致使大范围雨雪冰冻天气连续出现。出现在1、2月湖北省长连续雨雪年份的共同点是：发生月中国长江中下游及以南南风较常年明显偏大,北太平洋出现大范围反气旋、气旋环流异常。11月850 hPa风场与次年1月华中地区气温场SVD分析表明,若11月850 hPa风场阿留申气旋环流偏强,位置偏南,其次台湾岛以东的气旋环流异常和其以东的反气旋环流异常,随之而来的次年1月华中地区气温将偏低,反之亦然。依据2007年11 月850 hPa风场,成功预测出2008年1月华中地区气温负异常。     

遗传神经网络释用气候模式预测产品的试验研究

从业务需求出发,提出了面向气候模式产品释用的神经网络。选用主分量作为网络的输入和输出,大大减少了其节点数,重点突出了大尺度影响变化关系,提高了实际预测的稳定性;用全局寻优的遗传算法取代经典BP算法,为高质量的网络学习训练提供了保证;针对实际设计代价函数,保证了网络学习训练能适应气候模式产品释用的基本要求,学习目的更明确,针对性更强。分别以夏季（6～8月）NCEP／NCAR500 hPa高度场、国家气候中心海气耦合模式500hPa高度预测场主分量为外界输入信号,同期中国降水场、华中区域降水场主分量为网络输出信号,进行了拟合预测和独立预测试验。结果表明：用模式500hPa高度预测场主分量为外界输入信号,网络输出（降水场主分量）反演的中国、华中地区降水场预测距平与实况同号率,有可能接近用NCEP／NCAR500 hPa高度场主分量为外界输入信号相当的技巧水平。     

应用最优化订正法制作长江上游面雨量预报

利用最优化订正法，通过对MAPS数值降水预报进行订正，制作长江上游六大流域短期面雨量预报。2002年6－10月业务试验表明，长江上游六大流域平均的常规降水面雨量预报准确率比MAPS高19％左右，强降水天气过程的击中率为48％左右，取得了较好的效果。     

SVD方法在场分析和预测中的应用

由预报场与因子场的奇异值分解（SVD），可找到影响预报场的主要物理因子，能提取两个场相互作用的主要耦合信号，借助最优化技术，可实现由因子场对预报场的客观预报，以华中汛期降水场为左场，4月北半球500hPa高度场，海平面气压场，北太平洋海温场组成右场，进行SVD分析和预报试验，其结果令人满意。     

η坐标模式在长江五大流域面雨量预报中的应用

将η坐标模式应用于1999－2001年汛期（6月16日至8月15日），制作每天两个时次、每次两个时段的长江五大流域（岷沱江、嘉陵江、乌江、重庆到万县长江段、万县到宜昌长江段）的面雨量预报，并对上述时段的预报值与实况值进行了比较和Ts评分。结果表明，η坐标模式在五大流域的面雨量预报中有一定的准确性，汛期多雨年份的预报效果好于少雨年份，离初始时刻较近时段（12－36h）的预报效果好于离初始时刻较远时段（36－60h）的预报效果。     

国家气候中心海气耦合模式汛期降水预报的一种订正方案及其试验

用奇异值分解(SVD)方法,分析了1983～2003年夏季国家气候中心海气耦合模式500hPa高度预报场与中国特别是华中区域降水场、1971～2000年夏季NCEP/NCAR 500hPa高度场与中国特别是华中区域降水场的关系.结果表明:夏季NCEP/NCAR 500hPa高度场与中国特别是华中区域降水场关系明显较模式500hPa高度场密切,若夏季NCEP/NCAR 500hPa高度场南、北半球副热带高压较强(弱),北半球副热带高压主体偏南(北),则长江流域、东北地区中部及青藏高原东侧将降水偏多(偏少).对比分析结果,发现国家气候中心海气耦合模式存在一定程度的预报误差,如长江流域误差就较为明显.作者提出一种订正方案,利用SVD从模式500hPa高度预报场中提取大尺度信号,借助最优化技术,合理订正误差,改进降水场的预报.经试验表明:订正后降水场预报的距平同号率有可能接近NCEP/NCAR 500 hPa高度场相当的技巧水平.     

全球地表(海表)前期温度与中国及华中地区夏季降水的关联

用SVD方法分析了1月全球地表(海表)温度与中国及华中区域夏季降水场的关系,分析结果表明:1月热带地区地表(海表)温度与夏季长江中游降水关系最好,呈正相关。与新疆西北部、青海东北部、长江上游有弱的正相关,与山东大部分地区、浙江沿海地区有弱的负相关。前期热带海洋海表温度偏高,可能预示长江中游夏季降水偏多,反之亦然。由于分析的范围为全球的陆面和海面,因而其关联范围较已有成果有很大的扩展,不仅仅为热带西太平洋、印度洋和南海,而是整个热带地区,包括热带的海洋和陆地。预报信号也提前了4个月,可为预测长江中游夏季降水提供更长时效的参考和依据。     

长江中游夏季降水场预报技术研究

经SVD分析,截取足够多的预报场和因子场时间系数,使其相互关系代表两场的大尺度联系,预报场时间系数与其奇异向量线性组合估计场能反映原场主要特征.借助最优化技术,选择合理的系数,建立预测公式,由因子场时间系数预测预报场时间系数,同时订正预报场时间系数心a₁ a₂ a_N本身的误差和反演过程中分析误差造成的场格点趋势预测的误差.最后将预测的预报场时间系数和对应奇异向量反演为整个场的预报.预报过程重点考虑可预报的大尺度变化,滤去不可预报的小扰动,依据两场主要耦合关系,预测预报场未来的主要变化.     

优化预报技巧集成方案及其应用

参照现行的“技巧水平”评分办法,评定了常用集成预报方法的技巧水平。通过分析评定结果,引进最优化技术,导出了高技巧水平的集成预报新方案。集成结果优于线性回归等集成方法。