时空投影模型(STPM)的次季节至季节(S2S)预测应用进展

随着数值天气预报技术和季节动力预报系统的发展,短期天气预报及长期气候预测的能力持续提高,然而介于两者之间的次季节至季节(S2S,两周至三个月)预测技巧偏低,成为当今气象学界和业务服务的难题。南京信息工程大学国家特聘专家李天明教授团队于2012年研发了基于时空投影技术的统计预报模型(STPM),成功地对中国大陆降水和气温距平,以及区域极端降水、夏季高温、冬季低温和西太平洋台风群发事件等高影响天气进行提前10~30 d的预报,并在国家气候中心及多个省份开展了业务应用。STPM也成功应用于台湾春雨预报、南海季风爆发和ENSO预测等季节至年际变化的预测。本文对S2S预测的理论基础、STPM的发展和应用进行了完整的介绍,并讨论了S2S预测业务中所面临的挑战和未来展望。     

A mirage at Regina

The Dirt Hills, located roughly forty miles to the southwest of the Regina Weather Office, at Regina, Saskatchewan, were clearly visible on the horizon in the early morning of the 29th day of August 1972 from the Regina Weather Office. This mirage was documented and a picture of it was taken.     

On the role of the planetary boundary layer in cyclogenesis over the ocean: Research note

Abstract

The importance of boundary‐layer convergence of mass and water vapour on the pressure tendency is studied. Mass convergence tends to fill the low while moisture convergence deepens it, owing to the subsequent release of latent heat. It is estimated that at dew points above about 18°C, the moisture convergence effect becomes dominant; that is, the C1SK mechanism is important at high dew points.     

Assimilating Best Track Minimum Sea Level Pressure Data Together with Doppler Radar Data Using an Ensemble Kalman Filter for Hurricane Ike (2008) at a Cloud-Resolving Resolution

Extending an earlier study, the best track minimum sea level pressure (MSLP) data are assimilated for landfalling Hurricane Ike (2008) using an ensemble Kalman filter (EnKF), in addition to data from two coastal ground-based Doppler radars, at a 4-km grid spacing. Treated as a sea level pressure observation, the MSLP assimilation by the EnKF enhances the hurricane warm core structure and results in a stronger and deeper analyzed vortex than that in the GFS (Global Forecast System) analysis; it also improves the subsequent 18-h hurricane intensity and track forecasts. With a 2-h total assimilation window length, the assimilation of MSLP data interpolated to 10-min intervals results in more balanced analyses with smaller subsequent forecast error growth and better intensity and track forecasts than when the data are assimilated every 60 minutes. Radar data are always assimilated at 10-min intervals. For both intensity and track forecasts, assimilating MSLP only outperforms assimilating radar reflectivity (Z) only. For intensity forecast, assimilating MSLP at 10-min intervals outperforms radar radial wind (Vr) data (assimilated at 10-min intervals), but assimilating MSLP at 60-min intervals fails to beat Vr data. For track forecast, MSLP assimilation has a slightly (noticeably) larger positive impact than Vr(Z) data. When Vr or Z is combined with MSLP, both intensity and track forecasts are improved more than the assimilation of individual observation type. When the total assimilation window length is reduced to 1h or less, the assimilation of MSLP alone even at 10-min intervals produces poorer 18-h intensity forecasts than assimilating Vr only, indicating that many assimilation cycles are needed to establish balanced analyses when MSLP data alone are assimilated; this is due to the very limited pieces of information that MSLP data provide.     

黄河中游夏季降水异常的先兆特征和预测方法

本文利用黄河中游61站降水资料,分析了其变化规律和同期及前期环境场特征,并建立了夏季降水预测模型。研究发现：黄河中游夏季降水具有显著的年际变化特征,显著周期在3年左右;黄河中游夏季降水主要受到同期东亚高空急流、西太平洋副热带高压(以下简称副高)以及贝加尔湖附近低槽的影响,当急流和副高偏强（弱）偏北（南）、贝加尔湖附近高度场偏低（高）时,黄河中游降水偏多（少）。另外,前期秋季南方涛动指数、北非副热带高压（20°W~60°E）、南海副热带高压（100°~120°E）、北半球副高强度及北半球极涡强度发生异常时,对夏季环流产生影响,从而影响黄河中游夏季降水,据此,建立预测模型。评估发现该模型具有较强的预测能力,可用于黄河中游夏季降水的定量预测。     

因子的持续和转折对我国盛夏降水预测效果的影响

由于影响我国盛夏（7—8月）降水异常的主要因子前期（或从冬季到夏季）不同的月际演变特征对其后降水异常的影响不同,所以针对影响因子的月际“持续异常”和“转折变化”对盛夏降水异常的预测方法也应该是不同的。本文以国家气候中心整理的78项月环流特征量指数和CPC/NOAA的30项指数为因子,设计了能够反映影响因子的月指数特征量“持续异常”和“转折变化”的两套影响因子库,用“滑动相关—逐步回归—集合分析”方法分别建立预测模型,改进预测方案,这样建立的统计预测模型重点考虑了前期影响因子不同的变化特征。用距平符号一致率（PSS）与空间距平相关系数（ACC）为指标,对比分析不同因子处理方案对我国160站盛夏（7—8月）降水预测效果的影响,结果显示：两种因子选择方案均具有一定的预测能力;相比之下,“转折变化”因子选取方案的预测效果更好;用单站交叉建模序列与实测序列的相关系数为指标,挑选其中相关系数更高的因子选取方案结果作为集合方案预测结果,集合方案的预测效果有进一步提高的潜力。     

2005—2010年台风突变路径的预报误差及其环流背景

本文主要分析了2005-2010年西北太平洋上台风突变路径的预报误差及其相联系的环流形势.通过分析北折和西折两种突变路径发现,中央气象台对西折突变路径的24和48 h预报接近平均预报水平;北折突变路径突变时刻,24 h预报的距离误差达到145.6 km,比平均预报误差增加了29.3％,48 h预报的距离误差达317.3 km,比平均预报误差增加了68.3％.从突变路径的物理机制方面分析突变路径预报的难点.将台风附近气流分解成低频和高频两部分,合成分析发现两类突变路径的风场区别不仅表现在低频尺度上副热带高压的西伸程度,还表现在天气尺度上台风附近的风场分布.     

近40年来塔什干低涡活动特征的统计分析

利用1971-2010年NCEP/NCAR逐日再分析资料,根据塔什干低涡定义,分析了塔什干低涡的时空分布特征、移动路径及其对南疆天气的影响.结果表明:(1)1971-2010年,塔什干低涡过程平均每年出现7.95次,成熟期生命史平均为3.1天,4天以上的仅有13.5％; (2)4-6月和9-10月是塔什干低涡活动的两个高峰期,其中5月出现次数最多,其次是10月和6月;(3)塔什干低涡频次的年代际变化呈抛物线型,1970-1980年代由78次增加到83次,之后逐渐减少,年低涡频次存在7年左右的显著振荡周期,同时具有1 3年的次振荡周期;(4)塔什干低涡活动有两个高频中心,分别位于67.5°E,40.0°N和72.5°E,35.0°N,移动路径以偏东方向为主,占84％,西退塔什干低涡仅有5.7％;造成南疆显著降水天气的塔什干低涡占其总数的23.3％,夏季此类低涡所占比例最高,达41.2％.     

基于可公度性网络分析的淮河蚌埠站大洪水预测研究

根据1916—2010年淮河蚌埠水文站大洪水资料,运用信息预测理论,构建大洪水可公度有序网络结构,同时采用峰谷定位法、前兆法等方法对淮河大洪水进行综合分析和预测.结果表明:2013—2014年淮河(蚌埠站)将有可能发生大洪水.     

城市地下空间安全监测与预警指标研究

为保障城市地下空间开发利用的安全性,促进城市可持续发展,通过文献调研、现场调查和专家咨询等方法,分析提出城市地下空间监测的五项原则,将监测对象划分为三类：工程结构本体、周围岩土体以及周边环境。将监测指标归纳为变形类、力学类、振动类和宏观状态类共四类,其中变形类指标执行双控要求,其他三种指标执行单控要求。监测趋势预测分析可采用公式法、回归分析法、时间序列分析法、灰色预测法、神经网络法和支持向量机法等。全国各地监测控制值基本一致,但预警分级标准存在地区差异,其中北京市和广州市分级预警具有较大参考价值。目前城市地下空间安全监测存在七项不足：预警分级标准不完善,人工监测效率低,监测参数单一,监测信息缺少共享协同,测量精度较低,重监测轻预测以及缺乏数据融合和机器学习应用。针对这些问题,可采取七项措施进行改进：建立合理预警分级标准,发展自动化与智能化监测,多参数综合监测,应用远程监测与云平台,开发高精度测量设备,监测和预测并重,以及数据融合与机器学习应用。