热带大气季节内振荡(MJO)实时监测预测业务

参考目前国际上普遍认可的Wheeler和Hendon设计的MJO监测指标,设计了适合开展实时业务监测的MJO计算方法,初步在国家气候中心建立了逐日的MJO实时监测业务,通过与国外同类监测结果的比较分析表明,监测指标可以很好地描述MJO的强度和传播特征,与国外同类监测产品有很好的一致性。另外,引入了两种统计方法进行了针对MJO指数的实时预测,对预测结果的检验表明,对MJO在两周内有较好的预测技巧,其中利用滞后线性回归方法（PCL）的预测技巧要高于自回归模型（ARM）。     

MJO预报研究进展

热带大气季节内振荡 (Madden-Julian oscillation,MJO) 是次季节-季节时间尺度气候变率的支配模态。它不仅对低纬度地区天气气候产生重要影响,还能够通过经向传播和激发大气遥相关波列对中高纬度地区产生影响,是延伸期尺度最重要的可预报性来源。因此,MJO预报是次季节-季节气候预测中极为重要的部分,近年来受到国际学术界广泛关注。该文回顾了MJO预报发展历史,概述了当前国际上主要科研业务机构的MJO预报发展现状。目前基于统计方法和气候模式的MJO预报研究取得了较大进展,特别是多个耦合气候模式和一种基于时空投影方法的统计模型均能够显著提升MJO预报技巧 (有效预报可达20 d以上)。该文还介绍了中国气象局国家气候中心在MJO预报技术发展和业务系统研制方面的新进展,当前基于第2代大气环流模式的MJO业务预报填补了国内空白,技巧为16~17 d,而耦合气候模式试验的技巧已达到约20 d。总体来看,利用耦合模式预报MJO是未来发展的主要方向,其中,面向MJO的模式初始化和集合预报新方法研究将是关注重点。     

西北干旱监测预测业务服务综合系统的开发与应用

“西北干旱监测预测业务服务综合系统v2.0”是以2002年甘肃省科技厅“西北干旱成因及其应用研究”项目的研究成果为基础,在“西北干旱监测预测服务综合业务系统v1.0”的基础上进行的优化和升级。该系统包括干旱资料库、干旱监测诊断、干旱气候预测、干旱影响评价、干旱预测评估、产品分发和辅助工具7个部分,是一个具有较好物理基础、较强监测服务能力、较高自动化程度并具有西北区域干旱气候特色的综合业务系统。系统界面友好、结构清晰、独立性强、可扩展性高、灵活性强、运行速度快。     

广西短期气候预测与气候灾害监测业务系统

广西短期气候预测与气候灾害监测业务系统主要包括数据库管理、气候灾害监测、短期气候预测3个子系统,集气候资料管理、气候灾害监测、短期气候预测等气候综合业务于一体.     

陕西省干旱监测预测评估业务平台

从实际需求和业务应用着眼,利用MODIS遥感资料和地面加密气象与土壤湿度观测资料,综合气候、植被、水文和地质环境等因素,对陕西省生态农业气候环境进行了区划。建立基于MODIS卫星遥感资料的干旱监测业务化方法和模型,开发了气象干旱和农业干旱预测模型及干旱综合影响评估模型,形成了干旱监测预测评估业务平台,实现了省、市、县干旱监测-预测预警-影响评估的系列化服务。     

国家气候中心短期气候预测模式系统业务化进展

该文简要介绍了国家气候中心短期气候预测模式系统的研发成果,并侧重于从海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延伸预测模式系统、季节气候预测模式系统4个方面介绍了第2代短期气候预测模式系统的业务化进展。第2代海洋资料同化系统已初步建成,其对温盐的同化效果总体上优于第1代同化系统;陆面资料同化系统正在研发中,目前已完成其中的多源降水融合子系统的业务建设工作,可为陆面分量提供实时的大气降水强迫分析场;第2代月动力延伸预测系统基于国家气候中心大气环流模式BCC_AGCM2.2建立,已于2012年8月进入准业务运行阶段;第2代季节预测模式系统基于国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m) 建立,将于2013年底投入准业务运行。初步评估表明:第2代月动力延伸预测模式系统和季节气候预测模式系统分别对候、旬、月和季节、年际时间尺度的气候变率体现出了一定的预测能力,其对降水、气温、环流等要素的预测技巧总体上要高于第1代预测系统。     

应用MJO制作长江流域月降水预测的试验研究

用MJO指数RMM1、RMM2、振幅 1—25日平均代替月平均,用上月月平均RMM1和RMM2、振幅构造为右场,下月长江流域降水场为左场,SVD分析两场的关联,借助最优化技术,在降水场预测距平与实况距平同号总站数最大意义下确定系数,建立估计公式,由右场时间系数估计左场时间系数,最后反演降水场。尽管多数的月第一模态相关并不显著,但实际预测效果较好。     

我国短期气候监测预测业务进展

回顾了我国短期气候监测预测业务发展技术历程,总结了业务的现状和主要进展,根据经济社会发展对气候监测预测服务的需求,分析了气候监测预测业务水平不高和业务能力不能满足服务需求的问题。提出了建立涵盖从延伸期(15到30天)、月、季、年、年际和年代际的时间尺度的无缝隙业务的发展目标和重点任务。     

MJO prediction skill,predictability, and teleconnection impacts in the Beijing Climate Center Atmospheric General Circulation Model

This study evaluates performance of Madden–Julian oscillation (MJO) prediction in the Beijing Climate Center Atmospheric General Circulation Model (BCC_AGCM2.2). By using the real-time multivariate MJO (RMM) indices, it is shown that the MJO prediction skill of BCC_AGCM2.2 extends to about 16–17 days before the bivariate anomaly correlation coefficient drops to 0.5 and the root-mean-square error increases to the level of the climatological prediction. The prediction skill showed a seasonal dependence, with the highest skill occurring in boreal autumn, and a phase dependence with higher skill for predictions initiated from phases 2–4. The results of the MJO predictability analysis showed that the upper bounds of the prediction skill can be extended to 26 days by using a single-member estimate, and to 42 days by using the ensemble-mean estimate, which also exhibited an initial amplitude and phase dependence. The observed relationship between the MJO and the North Atlantic Oscillation was accurately reproduced by BCC_AGCM2.2 for most initial phases of the MJO, accompanied with the Rossby wave trains in the Northern Hemisphere extratropics driven by MJO convection forcing. Overall, BCC_AGCM2.2 displayed a significant ability to predict the MJO and its teleconnections without interacting with the ocean, which provided a useful tool for fully extracting the predictability source of subseasonal prediction.     

气候业务系统运行监控平台设计与实现

为满足国家气候中心各业务系统一体化、精细化监控的需求,设计和实现了气候业务系统运行监控平台。该平台多维度展示了各业务系统的资料及产品完整性、数据库状态、关键进程、数据访问、服务器基础资源等方面的监控结果,并具备故障告警、系统管理、数据推送及展示等功能。本文介绍了平台的运行架构、主要功能,并对关键技术进行了详细阐述。业务实践证明,该平台能够帮助业务值班人员及时、快速、全面掌握各业务系统状态,提高了运维效率,有利于推动气候业务一体化、集约化发展。     

极端天气气候事件监测与预测研究进展及其应用综述

极端天气气候事件(简称"极端事件")分为单站极端事件和区域性极端事件。本文回顾了极端事件的研究进展,首先回顾了单站极端温度、极端降水和干旱事件的观测研究及相关指数,进而对近年来不断增多的区域性极端事件研究做了简要回顾,最后还回顾了极端事件气候预测研究进展。同时,对国内外在极端事件气候监测和预测业务现状进行了初步总结,并指出:在极端事件气候监测方面中国的业务产品较丰富,并率先开展了针对区域性极端事件的监测业务,但在产品表现形式上缺乏统一组织,特别是英文产品表现力严重不足;在极端事件气候预测方面,国家气候中心发展了两种方法:一个是基于物理统计的BP-CCA和OSR的干旱预测方法,另一个基于国家气候中心月动力延伸预报模式(DERF)的高温预测方法。最后,对极端事件监测和预测业务发展及相关科学问题给出展望,指出应根据极端事件的业务需求继续加强相关研究和业务能力建设。     

HLAFS产品暴雨动力过程相似释用法及业务应用

根据新预报业务流程的要求，用MICAPS平台中的HLAFS产品场与暴雨发生的初始、中间、结束过程相对应的三维空间物理量场的相似程度，根据场相似的数量作综合判别分析作出有无区域暴雨的预报。使用动力过程相似释用法实现了从资料准备到最后预报结果生成的程序化、自动化、客观化。根据天气过程分类建立的两类模型以场平均距离为依据，作出暴雨预报相似判别分析结果，其预报的检验效果令人满意，1999～2002年5～9月平均Ts超过33％。     

成都区域气象中心短期气候预测业务评估

采用预报评分（P）、技巧评分（S）、距平相关系数（Acc）三种参数，对10年来成都中心气象台月降水距平百分率和月平均气温距平预测、汛期（6－8月）降水距平百分率预测、以及年度降水距平百分率和年平均气温距平预测进行了评估，并对评估结果作了分析。     

模式降水与温度预报的不一致性特征

为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。     

Progress in Climate Prediction and Weather Forecast Operations in China

The current status of weather forecasting and climate prediction, and the main progress China has made in recent years, are summarized in this paper. The characteristics and requirements of modern weather forecast operations are described briefly, and the significance of Numerical Weather Prediction (NWP) for future development is emphasized. The objectives and critical tasks for seamless short-term climate prediction that covers the extended-range (15-30 days), monthly, seasonal, annual, interannual and interdecadal timescales, are proposed.