匹配域投影降尺度方法在黄河流域夏季降水预测中的应用

文章采用黄河流域夏季降水数据和BCC-CGCM模式资料,利用匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水进行预测,得到以下结论:(1)交叉验证期,匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水的预测效果要好于原始模式预测,且较模式直接输出的要素预测稳定;分月预测比夏季整体预测效果要好。(2)匹配域投影降尺度方法对各个区域的预测能力不同,在夏季(6—8月)预测中,预测较好区域比较分散,而分月预测中,预测较好的区域比较集中。月份不同,降尺度方法对于不同地区的预测能力也不同。(3)2009—2013年的独立样本检验表明,匹配域投影降尺度方法对于黄河流域夏季降水的预测效果要明显好于模式直接输出的要素预测。尤其6和7月的降尺度预测较模式直接输出的要素预测有较大提高。     

中国东部夏季降水与东亚垂直环流结构及其预测试验

本文在分析中国东部夏季降水的时空分布特征基础上, 从东亚高、中、低层大尺度环流异常着手, 选取对中国东部夏季降水异常有显著影响的大气环流预报因子, 分别应用逐步回归和最优子集回归法两种统计降尺度方法, 以动力气候模式CAM3.1预报输出的大气环流预报因子为基础, 以中国东部夏季降水的典型空间分布型为预报对象, 建立动力与统计相结合的中国东部夏季降水预测模型, 并对1981～2000年的中国东部夏季降水进行回报试验。结果表明: 中国东部夏季降水具有4类典型的空间分布型式, 且具有显著的准2年和年代际尺度振荡周期; 东亚高、中、低层大气环流异常的特定配置, 对东部夏季降水的空间分布型有显著影响; 使用两种降尺度方案建立的动力与统计相结合的预测模型对中国东部夏季降水异常具有一定的预报技巧, 可以在一定程度上提高动力模式对中国东部夏季降水的预报效果。     

黄淮地区夏季降水的统计降尺度预测

利用1991-2011年黄淮地区夏季降水、NCEP/NCAR再分析资料和国家气候中心第2代动力气候模式（BCC_CSM1.1m）夏季回报结果,研究黄淮地区夏季降水降尺度预测模型和可预报性来源。诊断发现,黄淮地区夏季降水与同期南亚高压、乌拉尔山附近阻塞高压、西风急流、西太平洋赤道上空200 hPa纬向风场呈明显正相关。分析BCC_CSM1.1m对夏季环流的回报结果发现,模式对200 hPa和500 hPa位势高度场、200 hPa纬向风场和850 hPa经向风场上影响黄淮地区夏季降水的部分关键区域有较好的模拟能力。利用模式预报技巧较高且对黄淮地区夏季降水的影响有物理含义的环流特征作为预测因子,对比预测因子进行独立性筛选前后分别建立的降尺度预测模型发现,黄淮地区夏季降水预测与实况的距平符号一致率由61%提高到72%。预测技巧来源分析发现,降尺度预测能力与BCC_CSM1.1m对影响黄淮地区夏季降水的3个关键因子乌拉尔山附近环流、南亚高压、西太平洋赤道上空西风强弱的预测技巧密切相关,尤其是模式对西太平洋赤道上空西风的模拟能力起到决定性作用。     

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。     

夏季降水趋势分布预测新方法的研究及其预测试验

简要介绍了近几年来有关夏季降水趋势分布预测方法的一些研究成果，其中包括以统计学为基础的降水场预测模型、动力与统计相结合的区域气候模式及集成预测方法。     

中国西北地区夏季降水及其东部降尺度预测模型

利用中国气象局提供的降水数据和NCEP/NCAR再分析资料,分析了1961-2018年中国西北地区降水的气候特征,并构建了西北地区东部降水短期预测的统计降尺度模型。结果表明,1961-2018年西北地区降水整体呈现增加趋势,尤其是2000年以后降水明显偏多;西北地区降水呈西少东多的特征,但西部降水增加明显,而东部降水无明显趋势变化。针对西北地区东部夏季降水进行归因分析,找到了影响西北地区东部降水的4个同期关键影响因子——中亚地区200 hPa位势高度、北太平洋850 hPa V风、北大西洋850 hPa U风、南印度洋海平面气压,这4个因子分别反映了西风急流的特征、北太平洋海平面气压的“-+”结构、北大西洋涛动（North Atlantic Oscillation, NAO）的特征及马斯克林高压的强度;当西风急流偏北偏强、北太平洋海平面气压“-+”结构减弱、 NAO偏强或马斯克林高压偏弱时,有利于西北地区东部降水。在降尺度模型建立阶段,模型结果与西北地区东部夏季降水量平均偏差为17.5 mm,平均偏差率为10.3%;在模型检验阶段,模型结果与西北地区东部夏季降水量平均偏差为26.2 m...     

利用ARGO资料改进ENSO和我国夏季降水气候预测

全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式, 与统计大气模式耦合, 建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进的海洋模式, 进行了耦合模式的长期回报试验。结果表明:ARGO资料的应用极大地改善了耦合模式对热带太平洋海面温度异常的预测能力, 提前3个月和6个月的回报结果都有很大的改进, 基本上回报出了Niño3.4区海面温度异常的演变特征, 对厄尔尼诺和拉尼娜都能够给出较准确的回报, 回报结果与观测之间的相关性在整个热带太平洋区域明显提高。该文还利用国家气候中心 (NCC) 全球海气耦合模式, 对我国夏季降水进行了个例和多年季度回报模拟试验, 探讨了包含和不包含ARGO观测资料的同化资料作为初始场对我国夏季降水预测的影响, 表明采用带有ARGO观测资料的海洋同化初始场, 回报的我国夏季降水分布形式与观测更一致, 回报结果与观测之间的正相关区域变大, 对我国夏季降水的回报水平比采用没有ARGO观测资料的海洋同化初始场时有明显提高。     

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。     

基于时间尺度分离的中国东部夏季降水预测

基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。     

中国西南夏季降水预测的统计降尺度建模分析

利用BP-CCA方法并结合当前国际先进气候预测模式结果,探讨了如何建立对西南夏季降水具有较高预测技巧的统计降尺度模型及其可预报性来源。结果表明,将热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力优于亚洲区域和热带区域500 h Pa位势高度作为预测因子的模型。对模型可预报性来源的分析表明,热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力年与年之间的差异主要受热带海表温度EOF第二模态的影响。该模态表现为在热带东南印度洋及西太平洋区域有正载荷值,而在热带中东太平洋区域有负载荷中心,其与影响西南夏季降水的菲律宾和海洋大陆西部对流有较好的相关,并且ECMWF和NCEP业务气候预测模式对其有较好的预测能力。     

Development of a Downscaling Method in China Regional Summer Precipitation Prediction

A downscaling method taking into account of precipitation regionalization is developed and used in the regional summer precipitation prediction (RSPP) in China. The downscaling is realized by utilizing the optimal subset regression based on the hindcast data of the Coupled Ocean-Atmosphere General Climate Model of National Climate Center (CGCM/NCC), the historical reanalysis data, and the observations. The data are detrended in order to remove the influence of the interannual variations on the selection of predictors for the RSPP. Optimal predictors are selected through calculation of anomaly correlation coe±cients (ACCs) twice to ensure that the high-skill areas of the CGCM/NCC are also those of observations, with the ACC value reaching the 0.05 significant level. One-year out cross-validation and independent sample tests indicate that the downscaling method is applicable in the prediction of summer precipitation anomaly across most of China with high and stable accuracy, and is much better than the direct CGCM/NCC prediction. The predictors used in the downscaling method for the RSPP are independent and have strong physical meanings, thus leading to the improvements in the prediction of regional precipitation anomalies.     

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。     

青藏高原南、北积雪异常与中国东部夏季降水关系的数值试验研究

青藏高原冬、春积雪有着显著的南、北空间差异,本文利用通用地球系统模式（CESM）设计了增加高原南、北冬、春积雪的敏感性试验,结果表明:当高原南部冬、春积雪异常偏多,长江及其以北地区夏季降水偏多,华南大部分地区夏季降水偏少;而当高原北部冬、春积雪异常偏多,华北及东北地区夏季降水偏多,长江下游南部地区夏季降水偏少,雨带更偏北。青藏高原南、北部冬、春积雪异常影响中国东部夏季降水的物理机制的分析结果表明,高原不同区域（南部和北部）冬、春积雪异常引起的非绝热加热异常效应都可持续到夏季,且北部积雪异常持续时间更长。高原南部和北部积雪异常偏多均会减弱高原北侧上空大气的水平温度梯度,进而减弱高原北侧西风急流的位置及强度,进而影响下游出口区处急流的强度和位置,且高原北部积雪异常偏多的影响更大。当高原南部积雪异常偏多,急流出口区的西风急流加强且偏南;而高原北部积雪异常偏多,出口区的西风急流减弱且偏北。相应地,对流层中层500 hPa西太平洋副热带高压减弱,低层850 hPa异常反气旋环流,影响中国东部地区水汽输送,从而影响了中国东部地区夏季雨带的变化。当高原南部积雪异常偏多,异常反气旋性环流位于东海附近,有利于更多水汽输送至长江流域,华南水汽输送减少;当高原北部积雪异常偏多,异常反气旋性环流相对偏北,更有利于华北及东北水汽输送,雨带偏北。     

An Experiment of a Statistical Downscaling Forecast Model for Summer Precipitation over China

A combination of the optimal subset regression (OSR) approach, the coupled general circulation model of the National Climate Center (NCC-CGCM) and precipitation observations from 160 stations over China is used to construct a statistical downscaling forecast model for precipitation in summer. Retroactive forecasts are performed to assess the skill of statistical downscaling during the period from 2003 to 2009. The results show a poor simulation for summer precipitation by the NCC- CGCM for China, and the average spatial anomaly correlation coefficient (ACC) is 0.01 in the forecast period. The forecast skill can be improved by OSR statistical downscaling, and the OSR forecast performs better than the NCC-CGCM in most years except 2003. The spatial ACC is more than 0.2 in the years 2008 and 2009, which proves to be relatively skillful. Moreover, the statistical downscaling forecast performs relatively well for the main rain belt of the summer precipitation in some years, including 2005, 2006, 2008, and 2009. However, the forecast skill of statistical downscaling is restricted to some extent by the relatively low skill of the NCC- CGCM.     

Statistical Downscaling Prediction of Summer Precipitation in Southeastern China

A statistical downscaling approach based on multiple-linear-regression (MLR) for the prediction of summer precipitation anomaly in southeastern China was established, which was based on the outputs of seven operational dynamical models of Development of a European Multi-model Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction (DEMETER) and observed data. It was found that the anomaly correlation coefficients (ACCs) spatial pattern of June-July-August (JJA) precipitation over southeastern China between the seven models and the observation were increased significantly; especially in the central and the northeastern areas, the ACCs were all larger than 0.42 (above 95% level) and 0.53 (above 99% level). Meanwhile, the root-mean-square errors (RMSE) were reduced in each model along with the multi-model ensemble (MME) for some of the stations in the northeastern area; additionally, the value of RMSE difference between before and after downscaling at some stations were larger than 1 mm d-1. Regionally averaged JJA rainfall anomaly temporal series of the downscaling scheme can capture the main characteristics of observation, while the correlation coefficients (CCs) between the temporal variations of the observation and downscaling results varied from 0.52 to 0.69 with corresponding variations from -0.27 to 0.22 for CCs between the observation and outputs of the models.     

青藏高原冬春季积雪异常对中国春夏季降水的影响

利用1956年12月～1998年12月共42a，青藏高原及其附近地区78个积雪观测站的雪深和我国160站月降水的距平资料，分析了其气候特征，并用SVD方法分析了冬春季积雪异常与春夏季我国降水异常的关系。用区域气候模式RegCM2模拟了青藏高原积雪异常的气候效应并检验了诊断分析的结果。分析表明，雪深异常，尤其是冬季雪深异常是影响中国降水的一个因子。研究证明，高原冬季雪深异常对后期中国区域降水的影响比春季雪深异常的影响更为重要。数值模拟的结果表明，高原雪深和雪盖的正异常推迟了东亚夏季风的爆发日期，减弱了季风强度，造成华南和华北降水减少，而长江和淮河流域降水增加。冬季雪深异常比冬季雪盖异常和春季雪深异常对降水的影响更为显著。机理分析指出，高原及其邻近地区的积雪异常首先通过融雪改变土壤湿度和地表温度，从而改变了地面到大气的热量、水汽和辐射通量。由此所引起的大气环流变化又反过来影响下垫面的特征和通量输送。在湿土壤和大气之间，这样一种长时间的相互作用是造成后期气候变化的关键过程。与干土壤和大气的相互作用过程有本质差别。     

青藏高原冬春雪深分布与中国夏季降水的关系

利用SSMR和SSM／I卫星遥感雪深反演资料,通过与高原测站雪深观测资料的对比分析,揭示了高原雪深的时空分布特征,在此基础上对积雪异常年中国夏季降水异常和大气环流进行了对比分析。结果表明,卫星遥感雪深资料可较真实反映出高原积雪的状况,并可反映出高原西部积雪的变化;高原冬、春季积雪EOF分解第1模态具有相同的空间分布,反映了高原冬、春季积雪分布具有相当的一致性,而春季积雪的第2模态则反映高原积雪的东西差异;冬、春季雪深EOF第1模态的时间序列与中国夏季降水的相关分析表明,大致以长江为界,我国东部地区呈现出南涝北旱的分布模态,春季高原东（西）部多（少）雪与东（西）部少（多）雪年的夏季,我国东部降水表现出长江以南（北）地区为大范围的降水偏多（少）。     

南亚高压活动特征及其与我国东部夏季降水的关系

利用1979—2007年NCEP/DOE2再分析资料,结合国家气象信息中心提供的595个测站逐日降水资料,分析了近30年平均的南亚高压脊线的纬度位置和东脊点的经度位置的逐日变化特征及其变化与我国东部夏季降水异常的联系。结果表明,南亚高压脊线北进过程中在5月第3候存在突变,其发生时间平均提前于南海夏季风爆发1候;同时南亚高压脊线在向北推进过程中于4月下旬出现稍南撤现象;4月后期到6月初高压脊线中段比其东段的脊线位置要偏北,北进更早,8月中期以后高压脊线中段又比其东段位置偏南。6月中旬到7月初是南亚高压东进最明显的阶段,高压东脊点存在时间尺度为一周的周期振荡。相关分析结果显示,对华南地区和江淮流域的夏季降水,南亚高压东脊点东西位置更能作为高压特征参数表征南亚高压,而对黄河下游地区的夏季降水,高压脊线更具有代表性。由合成分析可以看到,南亚高压东脊点偏东(西)年,高压强度增强(减弱),江淮流域、东北部分地区偏涝(旱),华南地区偏旱(涝)。     

我国西北和华北夏季降水的偶极子关系及其环流特征

用全国35年以上资料的672个站,讨论了华北和西北夏季降水关系及其环流特征,结果表明:(1)华北和西北夏季降水存在跷跷板式的偶极子关系,当华北夏季降水偏多时,西北降水偏少,反之亦然。华北夏季降水指数与西北夏季降水指数之间的相关系数为-0.28,超过了0.05显著性水平检验。这两条曲线的10年滑动平均的相关系数达到-0.61;而滤去年代际振荡后,它们的相关系数为-0.23,显著性水平接近0.05。这表明华北与西北夏季降水的偶极子关系主要是由年代际振荡引起的,但年际变化也是一个不可忽略的因素。(2)环流分析表明:华北与西北地区夏季降水的偶极子关系与贝加尔湖南部地区(45°~55°N,80°~110°E之间的8个格点)和西部巴尔喀什湖地区(35°~40°N,70°~90°E之间的5个格点)500 hPa高度距平符号相反有关,由它们之差(G-D)组成的华北和西北夏季降水的偶极子关系的环流指数,能很好地解释华北和西北夏季降水的偶极子关系。