S2S模式对四川汛期极端降水的预测技巧分析

基于1995—2010年四川气象台站降水资料和世界气象组织次季节—季节(S2S)预测计划中8个模式的回报数据,采用命中率、误警率、Heidke技巧评分、误差和偏差5个指标评估分析了各模式对四川汛期极端降水事件的预测能力.结果表明,S2 S各模式对四川极端降水的预测技巧整体较低,表现为"低命中率,高误警率,预测值远小于实...     

次季节—季节(S2S)预测数据分析与应用

S2S（Sub seasonal to Seasonal）国际合作计划的主要目标是提升次季节〖CD*2〗季节多模式预测能力，重点关注0～60 d的预报预测技巧。中国气象局承担了S2S数据的归档备份任务，收集参与该计划的11个中心S2S模式数据，本文梳理了该数据资源的基本情况，介绍了数据的模式、要素及文件，研究了数据的读取和分析方法，评估了数据的正确性、完整性和时效性，运用模式回算数据，计算候、周、旬时间尺度的预测值和距平值，开展了相关数据产品的可视化工作，对照同期ECMWF距平图形产品进行分析，推动S2S数据产品在中国气象局预报预测业务中应用。     

天山北坡次季节-季节尺度降水集合预测北大核心CSCD

在新疆天山大地形背景下,实现了中国气象局研发的高分辨率气候业务预测系统CMA-CPSv3(China Meteorological Administration-Climate Prediction System version 3)在天山北坡经济带的本地化应用,分别评估控制预报、传统集合平均预报以及改进后的最优概率阈值集合方法(deterministic ensemble forecast using a probabilistic threshold,DEFPT)对该区域次季节-季节降水的预测水平。评估结果表明:基于CMA-CPSv3预测系统的DEFPT方法可以提升天山北坡次季节-季节尺度1~5 mm阈值降水落区以及持续性的预测效果,优于传统集合平均预报和控制预报。从2016年7月29日—8月2日、2017年6月7—12日以及2020年7月8—12日时段发生在天山北坡的降水事件个例分析结果看,不论从降水落区、降水异常还是降水持续性,DEFPT集合预报在天山北坡西部和南部均有更好的效果,但在天山北坡东部和北部预测能力相对略低,这与该区域水汽的预报偏差增大有关。     

MJO对我国降水影响的季节调制和动力-统计降尺度预测

利用1981—2016年中国区域CN05.1格点降水资料和EAR-Interim再分析资料,研究了季节循环对于热带大气季节内振荡(MJO)对我国降水影响的调制作用,并基于模式对MJO的预报建立了针对延伸期降水的动力-统计降尺度模型。结果表明,MJO对我国季节内降水异常的影响明显受到季节循环的调制。当MJO对流在热带印度洋活跃时,我国降水偏多的区域随季节由南向北推进;当MJO对流位于海洋性大陆地区时,在秋、冬季我国东部和高原大部分地区降水异常偏少,而到了春、夏季该关系反转。MJO对流和基本气流(特别是副热带西风急流)的位置和强度的变化所引起热带外环流响应的不同是造成这种季节性差异的重要原因。模式检验表明,BCC_AGCM2.2对目标候MJO的预报技巧可达18d以上,在此基础上利用模式预报MJO信息构建了随季节演变滚动的MJO动力-统计降尺度预测模型。独立样本检验表明,该模型在较长时效(10~20d)下对MJO高影响区低频降水异常的预报技巧高于模式的直接预报,特别是在MJO活跃时期对降水预报技巧的提升更加明显,这为MJO信号释用提供了新的思路。     

灰色GM(2,1)模型在气温和降水预测中的应用

根据灰色系统理论,选取四川省部分站点五十多年年平均气温和降水资料,通过对资料长度及资料本身预处理,用GM(2,1)方法进行建模和预测,与实际值比较后得出了一些对预测模型的评价,为利用灰色系统建模法进行气候长期预测进行了有益的探索.     

西北太平洋热带气旋频次的延伸期动力-统计预报方法和评估

介绍了西北太平洋热带气旋(TC)频次的延伸期预报方法,比较了新构建的动力-统计和统计预报模型的预测技巧,并探讨了预报误差来源及改进方向。动力-统计预报模型是基于动力模式预测的热带季节内振荡(ISO)信号及ISO-TC生成的同期统计关系来进行预报;统计预报模型则是基于TC生成的前兆ISO信号建模预报。预报评估结果显示,动力-统计混合预报模型的预报技巧高于统计预报模型,原因在于影响TC次季节变化的前兆信号并不稳定,且随着预报超前时间迅速消散,无法提供有效且稳定的可预报源;相反地,TC生成与同期的ISO背景场显著相关,动力模式对ISO(预报因子)有较好的预报能力,因此动力-统计相结合的预报方法为TC延伸期预报提供了有效途径。虽然目前动力-统计预报模型的预报技巧可达5～6周,但仍有进一步改进和提高的空间。通过对不同类型TC预报技巧检验和误差分析,研究认为年际和年代际背景场对ISO调控TC活动的影响不可忽略,且热带外ISO信号(如罗斯贝波破碎和西风急流强度等)对TC频次和轨迹也有显著影响,这些因子为TC延伸期预报提供了潜在可预报源。     

美国气候新政背景下的中国未来CO2排放情景预测

本文应用LMDI分解分析方法对中国2000—2014年生产部门CO₂排放量变化做因素分解分析,同时结合STIRPAT模型建立CO₂预测模型,分析2017—2030年中国的CO₂排放情况。结果表明,经济增长和能耗强度变化对中国CO₂排放量变化的影响分别为114.9%、-22.6%。基于预测模型变量构建未来情景,设定正常路线、减排路线和激进路线3条路线,共包含9种情景。正常路线的低碳情景和减排路线的基准情景下可实现2025年达到CO₂排放峰值,减排路线的低碳情景可实现2020年达到排放峰值。     

多模式集成的概率天气预报和气候预测研究进展

基于大气的混沌特性,单一的确定性预报逐步向多值的不确定性概率预报转化已成为一种趋势。本文系统地评述了概率天气预报产生的背景,介绍了概率预报的相关概念及国内外的研究状况,着重讨论了多模式集成的概率预报的两种集成方法,即贝叶斯模式平均(Bayesian model averaging,BMA)和多元高斯集合核拟合法(Gaussian ensemble kernel dressing,GEKD),并给出了两个例子的概率预报试验结果。利用BMA方法制作的概率预报的方差较小,减小了预报的不确定性,因此预报结果更接近大气的真实值。作为另一种多模式集成方法,多元高斯集合核拟合法回报的地面气温距平均值及趋势的概率预测结果与实测结果基本一致。利用此方法建立了地面气温年代际变化的概率多模式集合预测模型,并从中提取年代际气候变化特征,对东亚季风区年代际预测具有重要应用价值。     

S(IV) Autoxidation in Atmospheric Liquid Water: The Role of Fe(II) and the Effect of Oxalate

The reactivity of dissolved iron compounds towards different pollutants and photooxidants in atmospheric liquid water depends upon the oxidation state and speciation of iron. Our measurements of the oxidation state of dissolved iron eluted from aerosol particles (Dae: 0.4–1.6 m) collected in the urban atmosphere of Ljubljana showed that a large fraction of the iron content is present as Fe(II). The concentration ratio [Fe(II)]/[Fe(III)] varied between 0.9 and 3.1. The kinetics of S(IV) autoxidation catalyzed by Fe(II) under the conditions representative for acidified atmospheric liquid water and the influence of oxalate on this reaction under dark conditions was investigated. The reaction rate is the same if Fe(II) or Fe(III) is used as a catalyst under the condition that Fe(II) can be oxidized in Fe(III), which is the catalytically active species. Oxalate has a strong inhibiting effect on the S(IV) autoxidation in the presence of Fe(II). The reaction is autocatalytic with an induction period, that increases with higher concentrations of oxalate. The inhibiting effect of oxalate differs according to whether iron is initially in the Fe(II) or Fe(III) state. However, in both cases the inhibition by oxalate is a result of the formation of complexes with the catalyst.     

A Simple Kinetic Model for Autoxidation of S(IV) Oxides Catalyzed by Iron and/or Manganese Ions

The reaction kinetics of S(IV) autoxidation catalyzed by single metal ions of Mn(II) and Fe(II) or Fe(III) and by a mixture of Mn(II) and Fe(II) under the conditions representative for acidified atmospheric liquid water was investigated. A simple power law kinetic model based on the stability constants for metal-sulfito complexes formed during the first step of a radical chain mechanism predicts well the kinetics for the reactions catalyzed by single metal ions. The calculated stability constants for iron (5.7×10³ dm³ mol^–1) and manganese (10×10⁴ dm³ mol^–1) sulfito complexes are close to those reported in the literature. The catalytic synergism between Mn(II) and Fe(II) was confirmed. For this system the following power law rate equation was suggested:r_tot = S_Fe · r_Fe + S_Mn · r_Mn ,where r_Fe and r_Mn are the reaction rates in the presence of Fe(II) and Mn(II), respectively. S_Fe and S_Mn are proportional factors, which account for the synergistic effect. The proposed power law rate equation predicts the reaction kinetics very well. The values of S_Fe (1.35) and S_Mn (15) indicate that the influence of Fe(II)/Fe(III) on Mn(II)/Mn(III) cycling is larger than, vice versa, agreeing with the reaction mechanism proposed for the S(IV) autoxidation catalyzed by mixed metal ions.     

中尺度海-气耦合模式GRAPES_OMLM对台风珍珠的模拟研究

利用全球/区域同化与预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)和改进的Mellor-Yamada型海洋混合层模式OMLM(Ocean Mixed Layer Model),建立了一个新的中尺度海-气耦合模式GRAPES_OMLM,并利用该模式对发生于南海的台风珍珠(0601)进行了模拟研究,检验了GRAPES_OMLM对台风的模拟性能,并分析了局地海-气相互作用对台风的影响。结果表明,GRAPES_OMLM基本能模拟出台风天气过程中的主要物理过程。考虑了海-气相互作用的耦合试验所模拟出的台风强度、近台风中心最大风速以及台风后期移动路径,相对于两组控制试验(单独大气模式)的模拟结果都有较大的改进。而且,采用逐日变化海表温度作为下边界条件的控制试验2的模拟结果相对于SST不变的控制试验1更接近观测。耦合模式GRAPES_OMLM能较好地模拟出台风过境海表温度的变化,台风珍珠在其路径右侧有超过4.0℃的降温。SST的变化和海表风应力的变化呈反相关系,风应力的增大伴随着海洋近表层湍流动能(TKE)的加强,大风动力作用是SST降低的主要原因。SST的降低致使海洋向台风输送的热通量减少,进而削弱了台风的强度并改变台风环流结构,同时通过改变位势涡度趋势的一波结构(WN-1)来影响台风的移动路径。     

CMIP5多模式模拟两类El Ni(n)o海表盐度分布及与降水的关系

利用CMIP5提供的25个工业革命前控制试验(piControl)模拟数据评估了热带太平洋两类El Ni(n)o(即东部EP和中部CP型El Ni(n)o)的海表盐度(SSS)空间结构差异及其与海表温度(SST)和降水的关系.结果表明:(1)大部分模式能够模拟出EP和CP型空间结构,两类El Ni(n)o中的SST、降水和SSS的空间技巧评分依次减小,其中,EP型SST和降水水平分布的模拟能力强于CP型,SSS则为CP型强于EP型,CP型模拟的SST、SSS和降水异常中心位置较EP型偏西且强度偏弱;(2) CP型SST、降水和SSS三者空间分布的线性一致性比EP型好,即在CP型中,SST影响降水,进而影响SSS,同时SSS对SST调制的反馈机制较显著,而对于EP型,由于海洋水平平流和非局地效应等因素,使得SST与SSS空间对应较差;(3)依据多模式模拟的SSS空间技巧评分高低将CMIP5模式分为两类,技巧评分低(高)的模式模拟的SST、SSS和降水异常值的中心位置偏西(偏东),引起中心位置偏移的原因与模式模拟赤道太平洋冷舌的位置有关,即赤道太平洋冷舌西伸显著,导致发生El Ni(n)o时SST异常变暖西伸显著,进而使得降水异常和SSS异常位置偏西.同时,技巧评分低的模式还易出现向东南延伸的负SSS异常,原因是双赤道辐合带的东南分支过于明显,即降水偏多,导致SSS偏淡.SSS变化会影响ENSO的发生发展.因此,探讨两类El Ni(n)o盐度分布的差异及相关物理场的关系,为提高模式的气候模拟和预测提供有益的借鉴.     

典型南涝（旱）北旱（涝）梅雨大气环流特征差异及动力诊断分析

利用NCEP逐日再分析资料,采用合成分析和动力诊断方法比较研究了典型南涝(旱)北旱(涝)梅雨大气环流特征差异,逐一考察了近20种物理量对其主雨带位置的诊断识别能力.结果表明:典型南涝(旱)北旱(涝)梅雨极涡偏强(弱),亚欧中高纬槽脊振幅较大(小),中纬度110°E～150°E地区位势高度明显偏低(高),冷空气势力偏强(...     

2013年初夏长江下游降水低频分量延伸期预报的多变量时滞回归模型

用长江下游降水低频分量和南半球中纬度地区850 hPa低频经向风主成分,建立多变量时滞回归 (multivariable lagged regression, MLR)模型,对2013年6—7月长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报试验。结果表明, 20~30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达25~30 d。进一步对2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,对于20~30 d振荡较强和正常的年份,南半球中纬度绕球遥相关(south circum global teleconnection, SCGT)波列是预测初夏长江下游低频降水未来30 d变化的显著信号。基于南半球SCGT的发展和演变,对于提前20 d以上预报长江下游地区2013年7月上旬持续强降水过程异常变化过程很有帮助,南半球热带外环流低频变化是影响初夏长江下游地区延伸期强降水变化的重要因子之一。     

Kinetics of the Reactions of IO with HO2 and O(3P)

A discharge-flow tube coupled with resonance fluorescence and chemiluminescence detection has been used to investigate the reactions IO + HO₂ products (1) and IO + O(³P) I + O₂(2), at T = 296 ± 1 K and P = 1.7 - 2 Torr. The rate constants k_-1 and k₂ have been found to be (7.1 ± 1.6) × 10^-11 cm³ molecule^-1 s^-1 and (1.35 ± 0.15) × 10^-10 cm³ molecule^-1 s^-1, respectively.