月动力延伸预报500hPa高度场检验及其在重庆月气候预测中降尺度应用

根据2015年国家气候中心实时下发的第二代月动力延伸模式(DERF2.0)逐日资料和历史回算资料,统计构建不同时间起报的月500hPa高度场格点数据序列,针对重庆2月气温和8月降水量方差和预测难度较大的事实,分别分析2010-2014年逐年1月和7月16日、21日、26日、31日起报的2月和8月500hPa高度场预报场与同期NCEP资料实况场的分布型,结果表明：预测效果低纬好于中高纬,8月总体好于2月;基于上述滚动的500hPa预报场,试验了4个关键区和5种统计降尺度方法,对重庆2010-2015年2月气温和2010-2014年8月降水量进行回报预测和检验结果表明,16日起报的模式场对2月气温有较好的参考价值,配合最好的关键区为本区上空,而降尺度方案中Lamb方法效果最佳,二者结合的预测效果最好;8月降水回报检验表明,虽然8月降水预测效果不如2月气温,但在预测关键区取自定义关键区时,车氏方法的降尺度方案预测效果相对较好。     

我国东部夏季降水量统计降尺度的可预测性研究

利用1951—2007年逐月的北半球500 hPa高度场资料,使用降尺度技术和偏最小二乘回归方法,对我国东部夏季6—8月降水量作可预测性研究。用全球大气与热带太平洋相耦合的数值模式(CGCM)输出的500 hPa高度场作为因子场,利用建立的预报模型作预报试验。试验结果表明,以北半球东亚40°E~180°地区的500 hPa高度场是较佳的降尺度因子场。预报模型的建立与使用的提取主分量个数和资料时期有关,提取主分量数在4~7、样本容量取32~43时有较好的预测效果。试验结果还表明,以CGCM模式输出的500 hPa高度场作为因子场进行预测,有一定的预测能力。     

NCC_CGCM产品对长江中下游夏季降水预报的释用

通过对1983—2002年国家气候中心NCC_CGCM季节预报模式的2月初始场的5个预测场 (500 hPa高度场,200 hPa经向风、纬向风场,850 hPa经向风、纬向风场) 与NCEP实况场的相关检验,指出模式预测与实况有一定差距,但也存在预报效果好的区域,其中预报效果最好的是200 hPa和850 hPa纬向风场,正相关达到95%信度的点数最多;500 hPa高度场正相关达到95%信度的点数最少;利用模式预报效果好的区域的预测值,对2003—2007年长江中下游区域夏季降水指数进行释用,预报准确率达到80%;对比模式在该地区的降水预报以及仅用模式高度场的解释预报发现,用挑选有用信息后的预报效果更好。该方法在全国其他14个区夏季降水的释用中,江南区和内蒙古区预报准确率也可达到80%。     

NCC_CGCM产品对长江中下游夏季降水预报的释用

通过对1983-2002年国家气候中心NCC_CGCM季节预报模式的2月初始场的5个预测场(500 hPa高度场,200 hPa经向风、纬向风场,850 hPa经向风、纬向风场)与NCEP实况场的相关检验,指出模式预测与实况有一定差距,但也存在预报效果好的区域,其中预报效果最好的是200 hPa和850 hPa纬向风场,正相关达到95%信度的点数最多;500 hPa高度场正相关达到95%信度的点数最少;利用模式预报效果好的区域的预测值,对2003-2007年长江中下游区域夏季降水指数进行释用,预报准确率达到80%;对比模式在该地区的降水预报以及仅用模式高度场的解释预报发现,用挑选有用信息后的预报效果更好.该方法在全国其他14个区夏季降水的释用中,江南区和内蒙古区预报准确率也可达到80%.     

DERF2.0模式11-40天逐日环流预报效果评估

利用1983-2013年DERF2.0模式预报资料和ECMWFERA-Interim逐日再分析资料,评估了DERF2.0模式未来11-40d环流预报效果,结果表明:200hPa高度场预报平均效果最好,预报与实况的距平相关系数(ACC)通过显著性检验达到17d,500hPa高度场为13d,200hPa纬向风场仅11d,200hPa经向风场和850hPa纬向风场预报效果最差,预报与实况的ACC均未通过显著性检验。热带地区200hPa和500hPa高度场预报效果最好,11-40d预报与实况的ACC均通过了显著性检验。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

江西地区冬季气温异常与北半球500hPa高度场的关系

利用1960—2011年江西省81个台站月平均气温观测资料和NCEP/NCAR北半球逐月500 hPa高度场再分析资料,分析了江西地区冬季(当年12月至次年2月)气温异常的时空特征、冷暖典型年500 hPa高度距平场特征以及气温异常与北半球500 hPa高度场的相关性,并运用奇异值分解(SVD)方法探讨了北半球500 hPa高度场异常与江西地区冬季气温异常之间的耦合关系。结果表明:(1)江西地区省冬季气温以全区一致的变化为主;(2)影响江西地区冬季气温异常的500 hPa高度场关键区为北大西洋(20.0°—42.5°N,10°—70°W)和欧亚地区(25.0°—72.5°N,40°—150°E),影响时段分别为当年7月(前期)和当年冬季(同期);(3)前期7月北大西洋关键区500 hPa高度场与江西地区冬季气温呈显著的正相关关系,其中最显著的区域为赣北地区;冬季欧亚大陆关键区500 hPa高度场与江西地区冬季气温也呈显著的相关关系,其中最显著的区域为赣北、赣中地区。     

用典型相关分析预测福建前汛期降水

应用EOF—CCA方法对福建省前汛期(5～6月)降水量场进行试预测,预测因子选取关键区海温场及13项物理量场,降水量场为35个地面气象站降水资料。采用3种方案进行试预测,分别以关键区海温场为因子,13项物理量场为因子,或两者相结合。通过5年的独立样本预测检验表明,3种方案对福建省前汛期降水量场进行短期气候预测均有一定的预报技巧,预报时效最佳的时期是前一年的11、12月分,以关键区海温为因子的预测效果最好,12月份关键区海温结合13项物理量场为因子预测稳定性最好,可用于日常预测业务中。     

利用天气关键区相似法预测西江流域6月延伸期强降水天气过程

针对西江流域强降水过程预报,采用1960—2017年西江流域135个气象站点资料和北半球500 hPa NCEP/NCAR逐日环流场资料,在多雨年500 hPa大气环流合成分析的基础上,确定影响强降水过程的天气关键区范围。进一步利用关键区形值相似集成方法,通过EOF对环流场进行展开,提取主要特征量及恢复场,与历史同期EOF主要特征恢复场进行对比,寻找最佳形值相似年,并对强降水过程出现时段进行预测。利用该方法对2008年6月西江流域延伸期大雨以上强降水过程的出现时段进行预报试验和近5 a的预测效果检验,结果表明天气关键区相似法对西江流域延伸期降水过程有良好的预测效果,可应用于日常西江流域延伸期强降水过程预报业务中。     

江门市夏季高温天气分析及预报

对江门市1961—2005年共45年6—9月的逐日最高气温、日平均气温资料统计分析和相关分析表明，江门市的高温天气与强盛的副热带高压稳定控制和台风等低值系统逼近时的外围下沉气流密切相关，此外城市“热岛效应”对高温天气也有增强作用；用500hPa位势高度场，850hPa垂直速度场、850hPa温度场关键区的格点平均值作为预报因子，用逐步回归法建立了江门市夏季各月逐日最高气温预报方程，拟合相关系数可满足预报要求，并可应用于实际的预报服务工作中。     

500MB区域纬向环流指数与我国东部地区温度、降水关系之初步研究

本文统计分析了亚洲地区(60—140°E,30—60°N)500mb 8个区域的纬向环流指数与我国东部地区气温、降水量的关系,指出500mb区域纬向环流指数与我国东部地区各气候带的温度和降水量均有较好的对应关系。可以用500mb关键区的纬向环流指数作为我国东部地区各气候带温度、降水量气候预报的参考指标。     

CMA-GFS模式对东北半球环流形势预报能力的检验评估

基于CMA全球模式（CMA-GFS）2019年10月至2020年12月逐日20:00（北京时）起报的数据,对东北半球高空气象要素预报进行检验评估,检验的要素包括500 hPa位势高度场和风场、 850 hPa温度场和700 hPa相对湿度场。结果表明：（1）从模式预报效果的时间变化来看,预报效果有明显的季节变化,500 hPa位势高度和850 hPa温度的预报场和分析场的相似度在夏季最低,700 hPa相对湿度场的相似度在冬季最低;随着预报时效的增加,各要素的误差幅度在夏季最小。（2）从模式预报效果的空间变化来看,500 hPa位势高度场在东北半球大部分地区预报场与分析场具有较高相似度,且中高纬地区相对低纬地区更相似,预报误差的幅度则在低纬地区相对较小高纬地区相对较大,且预报偏差以大范围负偏差为主。相比而言,模式对东亚地区的位势高度及其梯度具有更高预报技巧。850 hPa温度场预报相似度和误差幅度与500 hPa位势高度场分布相似,预报偏差则主要表现为中高纬地区温度预报整体偏低,中低纬地区偏高。在预报前期（24～48 h）, 20°N以北的中高纬地区温度预报场与分析场相似度较高,均方根...     

Downscaling法在贵州冬季气温和降水预测中的应用

基于CGCM模式输出500 hPa位势高度场、NCEP/NCAR再分析500 hPa高度资料、贵州冬季降水和气温历史资料,利用降尺度法,对贵州冬季降水和气温预报的技巧和预测效果进行了预测试验和改进。结果表明,该方法从动力与统计相结合的角度,给出季尺度大气环流与局地降水、气温之间的关系,有明确的动力学背景和天气学意义。20年回算及两年回报试验证明了该关系的合理性;对贵州冬季降水的预测率约70%,而对气温的预测率为65%左右。另外,通过对气温反演方程订正后,其预测率达67%左右;在极端异常年,该方法对降水的预测率变幅不大,而对气温的预测效果影响极大。最后利用该方法对2005年贵州冬季降水和气温趋势进行了展望。     

基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用

利用NCEP提供的全球空间分辨率为2.5°×2.5°、2007—2012年6—8月日平均500 h Pa高度场再分析格点资料和浙北地区158个站点观测资料,研究了不同大气环流型下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以4种不同环流型下的预报对象和预报因子分别采用BP神经网络方法对观测资料进行逼近,得到4种空间降尺度的预报模型,分析对比4种预报模型158站逐日的降水量的预报。结果表明:神经网络模型的隐层节点数为2时,对降水的拟合效果最好;对降水的极值拟合效果中,环流分型中NW型和C型的效果优于SW型和SE型;从4种分型下的误差空间分布来看,浙北地区沿海的宁波、舟山一带的误差小于浙北其他区域;把雨量分等级后进行预测,发现模型对暴雨的预测能力最好。     

相似离度在山东省9月份降水趋势预测中的应用

利用山东省9月份平均降水量、NCEP再分析500hPa高度场资料和NOAA再分析海温资料，采用相关分析方法，在前期500hPa高度场和海温场上挑选出影响山东省9月份降水的关键区域，把关键区域内的资料进行区域平均，并做归一化处理，形成因子集，进行相似离度计算，确定出相似年份，预报9月份降水量距平百分率。将1997-2005年作为试报年，结果报对7年，准确率为77．8％，可见，相似离度方法在月尺度短期气候预测中有一定的应用价值。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500 hPa高度、850 hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好.     

用非线性映象法作钦州市月降水量预报的研究

选取反映大气环流作用的500hPa的三个因子场：1956—2001年环流特征量、振幅和位相资料作为预报因子与钦州市1957—2002年5月降水量求相关比，将求得的高相关比因子用非线性映象法制作钦州市1995—2002年5月的降水量预报，试报效果明显。     

青海省月降水、气温的动力模式解释应用及其效果检验

利用月动力延伸预报500hPa高度场资料、青海省36站实况降水、气温等资料,研究对不同月份及不同季节降水分别有重大影响的大尺度预测因子。并选取稳定高相关、物理意义明确、彼此间独立的影响因子,通过多次试验选择适合的统计降尺度方法,建立青海省月降水、气温的动力降尺度解释应用预测模型。按国家气候中心业务评分标准,用独立样本对模型预测效果进行检验,通过与近6年实际预报评分比较,模式降尺度应用后预测评分大部分超过业务评分,其中降水预测评分最高达84％,最低为67％。月平均气温降尺度解释应用评分最高达84％,最低也达到67％,平均评分虽不及业务评分高,仍是比较客观的预报方法,在短期气候预测中有实用价值。     

大气环流降尺度因子在中国东部夏季降水预测中的作用

本文将1951～2007年500 hPa 格点资料构成的表征区域系统的环流特征量作为降尺度因子, 使用降尺度技术和偏最小二乘回归方法, 以环流特征量作为因子场, 建立逐月的我国东部夏季降水量的预报模型。从最佳预报模型中的环流特征量出现频率的角度, 对大气环流降尺度因子在我国东部夏季降水预测中的作用进行分析研究。结果表明, 在夏季各个月份的预报模型中, 出现频率表现最突出的因子是北半球和东半球副高系统。此外, 东亚地区副高系统也起十分重要的作用, 特别是西太平洋副高强度和面积指数。