基于土壤湿度和年际增量方法的我国夏季降水预测试验

选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980~2004年的资料用于历史预测试验,而2005~2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季降水均表现出一定的预测能力:东欧平原、贝加尔湖以北、我国河套地区及长江以南地区的土壤湿度对华北夏季降水预测效果较好;而巴尔喀什湖以北地区、我国西北地区、河套地区以及长江以南地区的土壤湿度对江淮夏季降水有较好预测效果;东欧平原、巴尔喀什湖以北地区以及我国河套地区的土壤湿度对华南降水预测技巧较高。这三组模型预测出的降水变化趋势与相应区域的观测结果较为一致,且预测评分(PS)均超过70分,距平相关系数(ACC)均为正值。研究表明土壤湿度因子中包含了对我国夏季降水有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季降水的预测业务中。     

跨季度动力气候预测系统IAP DCP-II

概述中国科学院大气物理研究所研制的跨季度动力气候预测系统(IAP DCP-II),及其在我国夏季降水距平预测业务中的应用情况.该系统的试用始于1988年,1998年定型为现今版本(即IAP DCP-II).1998年起至今,每年预测的检验说明,该系统有较好的跨季度预测能力,能预报出夏季降水距平的大范围分布形势.     

跨季度气候距平数值预测研究小结

中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统,包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面,以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常,例如中国东部的严重旱涝,我们能够作出很好的预测;对于比较弱的夏季降水异常,预测技巧较低。另外,预测效果有明显的地区差异,比如,中国东部比西部好,东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理,提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法,并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论     

跨季度动力气候预测系统IAP DCP—Ⅱ

概述中国科学院大气物理研究所研制的跨季度动力气候预测系统(IAP DCP-Ⅱ)，及其在我国夏季降水距平预测业务中的应用情况。该系统的试用始于1988年，1998年定型为现今版本(即IAP DCP-Ⅱ）。1998年起至今，每年预测的检验说明，该系统有较好的跨季度预测能力，能预报出夏季降水距平的大范围分布形势。     

2002年夏季气候及汛期实时预测与检验

简要介绍了中国科学院大气物理研究所2002年汛期预测的结果.作者首先利用IAP ENSO预测系统,较好地预测出2002年夏季将有一个强度偏弱的El Nno事件发生;IAP动力学气候预测系统(IAP DCP-Ⅱ)的跨季度预测结果则表明2002年夏季我国华北和东北大部将持续干旱少雨,长江下游和南方大部地区降水较常年偏多;在数值预测的基础上,结合其他的动力统计预测方法,最终得到中国科学院大气物理研究所2002年夏季旱涝趋势的跨季度集成预测结果.与实况比较表明,IAP DCP-Ⅱ预测和集成预报均较好地预测出我国夏季旱涝的大范围形势分布,特别是动力数值预测的效果在我国东部略优于集成预测.至于汛期(6～8月)每天的天气分析研究和数值天气预报,则表明国内外现有的中高分辨率数值天气预报模式均有很好的预测能力,并给出了我国长江流域和华北地区2002年持续性降水的天气学模型.     

CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力

利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC＿CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明：CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC＿CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC＿CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC＿CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。     

IAP／CAS的短期气候距平数值预测研究

本文介绍了中国科学院在气物理研究所（ＩＡＰ／ＣＡＳ）近十年来在短期气候距平数值预测研究方面的一些进展情况,首先介绍了近十年来准业务跨季度汛期降水预测的结果及评分,对预测的物理基础、预测可能性、集合预测方法、订正的必要性与方案进行了初步探讨,提出了我们的看法,发现预测中可能出现多平衡态,可以应用来改进不同区域的预测,并对些方法所作预测的特点、与经验半经验统计的相互配合、不同地区预测效果的差异、如何选     

遵义地区降水型滑坡和泥石流前兆强信号研究

本文对贵州省68个土壤湿度站和降水资料做的相关性分析,结果表明土壤湿度与降水的相关性体现在集中降水的同步对应关系和持续性降水的滞后相关关系上,土壤湿度与前期降水的正相关关系随前期降水日数的累积而增加,且在4-6日左右达到稳定。基于遵义地区28例降水型滑坡泥石流灾害个例分型讨论了土壤湿度增量的垂直分布和水平分布特征,说明在引入模型时应该主要考虑表层（10~20cm）的土壤湿度的变量累计,根据降水类型的不同需要分型讨论变量引入模型的统计时段。在以上研究基础上,建立了能够同时反映降水和土壤湿度中短期变化特征的降水型滑坡泥石流前兆“强信号”指标模型。模型分集中降水型和分散降水型两种情况,并包括降水变量和土壤湿度变量两项,分散型模型的统计时段为灾害日前两日内,集中型模型的统计时段为灾害日前6日内,权重系数根据研究地区的降水类型、土壤类型和田间持水量等相关因素的配置综合考虑和调整的后确定的经验系数。对遵义地区23个个例建立模型并检验的结果较好。     

基于神经网络算法的Sentinel-1和Sentinel-2遥感数据联合反演土壤湿度研究

以西班牙萨拉曼卡地区为研究区域,联合Sentinel-1后向散射系数和入射角信息、Sentinel-2光学数据提取的植被指数以及地面实测数据,构建了BP神经网络土壤湿度反演模型,并将该模型应用于试验区土壤湿度反演.结果 表明:1)基于Sentinel-1卫星VV和VH极化雷达后向散射系数、雷达入射角和Sentinel-...     

一个全球海气耦合模式跨季度汛期预测能力的初步检验和评估

文中利用一个全球大气 海洋耦合模式 ,对中国汛期气候异常进行了 1991～ 2 0 0 1年共 11a的跨季度回报试验和检验研究。采用一套多指标的评估方法 ,对该模式的预报性能进行系统的定量评估。结果表明 ,该模式对中国汛期降水和温度及夏季北半球大尺度环流场等都有一定的跨季度预报能力。模式对中国不同区域夏季降水的预测能力有所不同。总的来说 ,模式对中国东部和西部的降水趋势回报较好 ,模式预报好于气候预报和持续性预报。从相关系数指标来看 ,模式跨季度预测夏季温度的技巧在中国西部比中国东部高。     

CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究

本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料,驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4.0,CLM4.0）模拟了中国区域1961～2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（National Centers for Environmental Prediction Reanalysis,NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS,AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析,结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征,但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致,与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致;从1961～2010年土壤湿度模拟结果分析得出,各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外,土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主,30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下,CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小,湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著,其次是半干旱区和干旱区。     

基于支持向量机和FY静止卫星云参数的降水预测技术

将支持向量机分类方法应用于降水与非降水的分类预测.选用FY静止卫星反演的云光学厚度、云顶温度、云顶高度、云有效粒子半径作为特征分量,以Micaps 1 h雨量资料作为是否降水的类别标签,建立预测降水与非降水的分类模型,针对安徽地区2008年5-11月资料进行分析.结果显示,降水类的预测准确率在40%～60%,非降水类的...     

利用TRMM/TMI资料反演青藏高原中部土壤湿度

用辐射传输理论提出的地表微波辐射极化指数PI的定义,分别指出了PI对土壤湿度、地面粗糙度、植被层和大气层的影响。用热带降水测量(TRMM—Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星上携带的微波辐射仪(TMI—TRMM Microwave Imager)的1B11的6年亮温数据,统计得到青藏高原中部地区PI值月平均分布。并用归一化距平,反演得到了该区域年、季以及干湿季土壤湿度变化的空间图像。结果表明,PI距平分布图可以很好地表征土壤湿度的变化,从而为大尺度评估高原土壤湿度变化提供了理论依据。另外,在同一时间段内,在已知区域平均PI值与平均土壤湿度的条件下,用归一化距平的方法可以定量反演该区域的土壤湿度。     

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。     

动力模式产品在河南省夏季降水预测中的降尺度应用

利用NCEP/NCAR再分析资料和河南省106个站点夏季降水资料,建立了河南省夏季降水降尺度预测模型。该模型利用模式产品的500 h Pa高度场信息,通过统计降尺度方法,对河南省106个站点的夏季降水进行降尺度预测,实现了气候模式产品在河南省夏季降水预测中的降尺度解释应用,弥补了气候模式空间分辨率较低的缺陷。对该模型的历史回报检验表明,该降尺度模型对河南省夏季降水预测效果较好且较为稳定,尤其对北部、西部和豫南南部地区的效果最好。利用BCC-CGCM1和ECMWF-SYSTEM4模式资料,进行了独立样本的检验,结果表明,两种模式在5月起报的预测效果要优于3月起报的预测效果,BCC-CGCM1模式3月的预测效果要好于ECMWF-SYSTEM4的,两种模式在5月的预测效果相当。目前,此方法实现了可视化开发,并集成了检验方法,已应用于河南省气候预测业务中。     

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.     

2005年夏季中国东部气候异常分析--中国科学院大气物理研究所短期气候预测检验

简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。     

青藏高原土壤湿度分布特征及其对长江中下游6、7月降水的影响

采用美国气候预测中心1961—2014年逐月土壤湿度资料以及国家气象信息中心降水格点数据,分析了青藏高原土壤湿度的时空分布特征,以及高原春季土壤湿度对长江中下游6、7月降水的影响。结果表明:青藏高原年和不同季节的土壤湿度空间分布特征基本一致,均呈现从东南向西北减少的趋势。区域平均的土壤湿度显示出高原土壤春季最为干燥,秋季和夏季较为湿润的分布特征;近50年来青藏高原大部的年、季节土壤湿度均呈缓慢增加趋势,年、季土壤湿度从20世纪60年代至90年代基本上呈减少趋势,21世纪00年代开始则呈缓慢增加趋势。青藏高原春季土壤湿度与长江中下游降水量基本呈负相关关系。通过信度检验的负相关区在6月位于高原东北部和西南部,7月位于高原南部,且高原西北部分区域春季土壤湿度与7月降水量存在显著正相关。高原春季土壤湿度通过对高原地表温度的作用,进而影响到高原热力特征、大气环流以及长江中下游降水的分布特征。     

区域气候模式RegCM3在华东地区夏季的10年回报和2010年业务预报

利用国家气候中心全球海气耦合模式(BCC_CM1.0)嵌套区域气候模式RegCM3进行了近10年(1998-2007年)夏季回报及2010年华东夏季实时业务预报。从10年回报的模拟平均状况来看,模式基本能反映出中国东部夏季的平均状况,模式回报的夏季气温分布与实况较为相似,但回报的夏季降水量分布形态与实况有一定差异。使用国家气候中心六级Ps评分及简化的Ps评分对模式10年回报进行了评估。结果表明,该模式对华东地区夏季气温和降水有一定的跨季度预报能力,温度和降水10年平均Ps评分分别为69.9和60.9;对华东地区南部的气温及其东南部的降水有较好的回报效果。利用该模式进行了2010年夏季实时业务预报,预报检验表明,模式预报的2010年夏季温度距平和降水距平百分率分布与实况较为一致,夏季温度和降水的Ps评分分别为71.4和55.3;对影响较为严重的气候事件如江西降水极端偏多等也进行了准确预报。     

短期气候预测评估方法和业务初估

根据短期气候预测业务目前的基本现状,提出了短期气候业务预测效果评估的几种参数。使用这些参数对国家气候中心气候预测室近20多年来全国范围月、季、年几种主要预测业务的降水距平百分率和平均气温距平的预测效果进行了初步评估。结果表明,月尺度预报中,温度预报好于降水预报;年度降水预报以对春季预报为最好;汛期降水预报水平有明显提高。