基于MJO的延伸预报

近10年来,2～4周的延伸预报成为天气和气候业务预报发展的一个方向。目前比较有效的方法是根据季节内振荡的传播,尤其是MJO振荡(30～60天周期)的传播来制作延伸期预报。国际上一些天气-气候预报中通过数年的业务试验已取得了初步结果。作者首先介绍了MJO振荡及季风的季节内振荡(MISO)特征,并从季节内振荡与中纬度相互作用的角度讨论了制作延伸预报的理论依据;进一步对延伸预报的可预报性、预报方法及国内外业务应用进展进行了综述,并以江淮梅雨为例探讨了我国延伸预报的可预报性及信号;最后阐述了延伸预报的发展趋势。     

广东降水延伸期预报的探索

利用1961-2005年广东省站逐日降水资料,采用奇异谱分析结合自回归模型对广东候平均降水进行未来1～5候的延伸期预报试验.结果表明,广东省降水侯平均存在一个准40 ～60 d的振荡周期,对1961-2000年候降水重构相关系数在0.96以上.对2001-2005年候降水进行未来1～5候的预报试验,预报效果除2003年后延第5候较差外,其它4 a的预报结果都较好.后延第1候预报相关系数最高达到0.86,后延预报到第5候时相关系数也在0.3以上.从预报平均相对均方根误差来看,5 a均在30％以内,预报的稳定性和效果较理想.总体说明奇异谱分析结合自回归模型是一种较为有效的预报方法,在未来10～30 d延伸期天气预报业务中有一定的参考价值.     

MJO特征的多尺度子空间重构

通过构造两种不同类型的理想序列,将多尺度子空间变换(Multiscale Window Transform,MWT)与传统使用最多的带通滤波方法(Butterw orth)进行比较发现:MWT滤波的结果在整体上与原序列几乎完全吻合,而Butterworth的滤波结果在振幅上总是偏小;同时MWT对边界的处理也比Butterworth要好。为此使用这两种方法分别对MJO进行重构,并比较两种方法下MJO特性的差异。结果表明:在经向(meridional)传播上,两种方法得出的MJO基本类似;但在纬向(zonal)传播及其季节变化上,两种方法的结果无论在强度还是分布上都存在明显的差异,并且这种差异主要存在于西太平洋地区。本文发现:MJO波列从年初到夏季由南向北传播,从夏季到岁末传播方向却逆转成由北向南(尤其是在西太平洋地区),这一点与前人的结果迥异。     

基于季节内振荡的延伸预报试验

2～4周的延伸预报是近年来国际上天气和气候业务预报发展的一个重要方向。本文以江淮梅雨区降水为例, 在利用集合经验模态分解 (EEMD) 及多变量EOF方法获取梅雨区降水及其影响系统低频信号的基础上, 采用最优子集回归方法、 经验波传播 (EWP) 方法及全球海气耦合模式产品, 对梅雨季节内演变的延伸期预报方法进行了预报和试验, 以期为建立延伸期预报业务提供科学依据。试验结果表明: (1) 大气季节内振荡对梅雨区降水的延伸预报具有重要的应用价值, 可能是联系天气过程和异常的重要系统。(2) 通过EEMD方法提取前期降水演变及影响因子的季节内振荡信号, 采用最优子集回归统计学方法对梅雨区逐候降水量演变进行超前30天预报是有可能的。(3) EWP经验动力方法对热带ITCZ活跃异常的未来40天东传可能具有较好的预报效果, 还可能较好地预报出延伸期的梅雨区风场距平演变, 具有一定应用价值。(4) 全球海气耦合动力模式输出产品在延伸期环流形势趋势预报及20天左右的MJO指数预报方面有一定的参考价值。     

夏季MJO持续异常的主要特征分析

在MJO传播过程中,其活动中心并不总是规律地沿赤道东传。本文通过资料分析发现,夏季MJO的活动中心会出现东传停滞的情况,表现为MJO在赤道太平洋持续异常活跃或者在印度洋持续异常活跃两种形式。为更好描述MJO这种东传不明显的异常特征,本文定义了一个描述MJO持续异常的指数,并据此对夏季MJO持续异常的主要特征进行分析。通过小波分析的方法,发现夏季MJO持续异常时其振荡周期会出现缩短或变弱。通过对MJO持续异常状况下的大气环流进行合成对比分析后发现,夏季MJO的持续异常会对热带大气环流造成显著的影响。具体表现为:MJO夏季在赤道太平洋（印度洋）持续活跃的时候,赤道沃克环流减弱（增强）,西太平洋哈得来环流增强（减弱）,西太平洋副高位置偏北（偏南）,赤道太平洋（印度洋）高层辐散且对流活跃。     

10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展

10~30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。     

MJO活动对广西6月阶段性降水的影响研究

使用1961~2013年广西80个气象观测站的日降水资料和NOAA OLR、NCEP/NCAR风场、高度场再分析资料。结果表明:当MJO第10位相时广西降水偏多,第1位相时偏少,第2位相时偏多,第3位相时大部偏少的周期性分布特征。原因可能为副热带高压随着MJO向东移动而减弱东移,而且影响着中高纬度地区的波列分布和转播,当MJO对流位于第10、2位相时,形成的槽脊位置有利冷空气南下影响广西,使降水发生;在MJO对流所处位相向东移动过程中,当位于印度洋西部时孟加拉湾水汽输送到达广西最强,随着逐渐向东减弱,当位于第2位相以后,广西上空水汽输送来源转为南海地区。从不同位相来看,当MJO对流位相距离广西稍远时,MJO不同位相时哈德莱上升支的主要区别在上升气流高度略有不同和高空的强上升气流区分布范围不同。     

大气季节内振荡在华南降水预报中的应用

大气季节内振荡(ISO)在天气气候演变中扮演着重要角色,是中期和延伸期预报可预报性来源之一,同时大气ISO的年际变化与区域季节降水量的年际变化密切联系,对短期气候预测有指示意义。对热带大气ISO的年际变化研究做了简要回顾;重点介绍了ISO对华南降水的影响及其业务应用情况,主要包括赤道MJO对华南降水的影响、基于准两周振荡的汛期暴雨过程预报、热带ISO与热带外系统多尺度相互作用对强降水的影响、ISO对季节降水的影响、基于ISO建立的降水延伸期定量预测模型;最后对进一步加强ISO应用研究提出了几点思考。     

热带季节内振荡与南海热带气旋活动的关系

利用1949—2009年台风年鉴和NCEP/NCAR再分析资料分析了热带季节内振荡(ISO)与南海热带气旋活动的关系。主要结论包括:(1) 针对南海地区定义了纬向风指数,经验证该指数能较好描述南海大气ISO的具体特征;(2) CPC120指数反映的对流空间尺度相对于南海小尺度海域太大,且不能很好判明南海地区气旋活动归属于活跃与否两类,这从反面证明了纬向风指数对南海地区热带ISO活动的适用性;(3) 利用纬向风指数把热带ISO活动划分了8个位相,发现其位相变化与南海热带气旋活动有较好的对应关系:不活跃期(第4～6位相)时,气旋在南海生成和登陆均明显减少,而在活跃期(第7～3位相)时情况相反;(4) 合成分析表明,热带ISO东传时,伴随对流中心位置的东移,南海气旋活动表现也不同,其活跃期以第2位相特征最明显,此时南海地区对应强对流和气旋式切变,同时副高强度较弱位置偏东,这些均有利于南海气旋的生成和发展;不活跃期则情况相反,以第6位相特征最明显;(5) 进一步从能源供应角度来探讨发现,南海地区的水汽凝结加热中心、强对流中心及水汽通量散度均配合一致。此外,活跃位相时整层热源垂直剖面均反映南海上空为强上升运动和中层加热;不活跃位相则情况相反。因此,热带ISO东传也会影响南海上空加热配置,从而影响热带气旋活动。      

海气耦合对MJO数值模拟的影响

采用一种基于降水异常追踪MJO（Madden–Julian Oscillation）东传的MJO识别方法（MJO Tracking）评估了参与MJOTF/GASS（MJO Task Force/Global Energy and Water Cycle Experiment Atmospheric System Study）全球模式比较计划的全海气耦合模式（CNRM-CM）、半海气耦合模式（CNRM-ACM）和大气模式（CNRM-AM）1991～2010年模拟MJO的能力,探究了海气耦合过程对模式模拟MJO能力的影响机理。CNRM-CM模式模拟的MJO结构更加接近观测,该模式不仅具有最高的MJO生成频率,也能够模拟较强的MJO强度以及较远的传播距离。海气耦合过程会造成CNRM-CM和CNRM-ACM模式中印度洋—太平洋暖池区域海温气候态的冷偏差。但是这种海温气候态的偏差基本没有改变模式模拟MJO的能力。CNRM-CM中MJO对流中心东（西）侧存在较强的季节内尺度海温暖（冷）异常,纬向梯度明显,而CNRM-ACM和CNRM-AM中不存在这样的海温东西不对称结构。结果表明在CNRM模式中海气耦合过程调控模式海温季节内尺度变率对模式MJO模拟能力的影响比调控模式海温气候态更加重要。     

FORECASTING THE MJO INDEX BASED ON SSA-AR

Experiments of forecasting daily bi-variate index of the tropical atmospheric Madden-Julian Oscillation (MJO) are performed in the context of adaptive filtering prediction models by combining the singular spectrum analysis (SSA) with the autoregressive (AR) methods.the MJO index,a pair of empirical orthogonal function (EOF) time series,called RMM1 and RMM2,predicts by the combined statistical SSA and AR models:firstly,according to the index of historic observation decomposed by SSA and then reconstructed by selecting the first several components based on prominent variance contributions;after that,established an AR prediction model from the composite (scheme A) or built the forecast models for each of these selected reconstructed components,separately (Scheme B).Several experimental MJO index forecasts are performed based on the models.The results show that both models have useful skills of the MJO index forecast beyond two weeks.In some cases,the correlation coefficient between the observed and predicted index series stays above 0.5 in 20 leading days.The SSA-AR model,based on the reconstructed composite series,has better performance on MJO forecast than the AR model,especially for the leading time longer than 5 days.Therefore,if we build a real-time forecast system by the SSA-AR model,it might provide an applicable tool for the operational prediction of the MJO index.     

基于预报误差最小的自回归模型定阶方法研究

以独立样本的平均绝对预报误差最小为依据。进行了自回归定型阶方法的研究。简称ＭＡＰＥ方法。应用ＭＡＰＥ方法及五种常用的定阶方法，对上海月平均温度序列进行定阶试验计算和预报检验。结果表明，ＭＡＰＥ方法是一种效果较好的自回归模型定价方法，并且简单实用。     

台风登陆华南年频次的投影寻踪回归预测模型

根据历史资料,应用投影寻踪回归（ＰＰＲ）的基本思想和算法,建立了台风季节台风登陆华南年频次的ＰＰＲ预测模型。结果表明ＰＰＲ模型的预测精度优于逐步回归建模的预测精度。     

基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型

准确的降水天气预报是一个十分重要的研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础，首先利用粒子群——投影寻踪对众多气象物理因子降维，其次在低维子空间利用四种线性回归方法提取降水系统的线性特征，四种神经网络模型提取降水系统的非线性特征；最后利用最小二乘支持向量机对其集成，对广西6月的逐日降水量进行试验结果表明，该模型预报稳定性好，预报准确率较高，具有较好的业务应用前景。     

气温和降水时变影响参数的多步预测模型

本文提出了一种气温和降水时变影响参数的多步预测建模新方案。该方案用时间序列均生函数外延矩阵生成的主分量作基函数对序变量建模，同时考虑变量前期数据对后期数据的影响，在模型中引入一个时变影响参数Ｋ１。并用方差分析法求出Ｋ１的显著周期和未来时刻的Ｋ１＋１值，从而建立气温和降水序列的时变影响参数的多步预测模型。该模型用于四川省２０个地、市的气温和降水预报数值试验，其历史拟合率和试报结果与实况值的比较表明，     

基于数值模式的月尺度近地层气象要素预报技术研究

利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。      

三代玉米螟发生程度和卵峰日的海温预报模式

研究了北太平洋海温与鲁西南第三代玉米螟发生程度、卵峰日的相关性,找出了优势相关区。利用优势相关区中相关最显著的海温因子建立了预报模式,预报时效可提前２０ｄ以上。经检验,应用效果良好。     

影响福建热带气旋年季频数的投影寻踪回归模型

投影寻踪方法是一类处理高维问题,特别是高维非正态问题的新兴统计方法.通过普查北半球500 hPa、100 hPa、北太平洋海温以及500 hPa环流特征量与影响福建热带气旋年、季频数的相关,采用逐步回归筛选预测因子.然后,应用投影寻踪回归方法的基本思想和算法,建立福建热带气旋年季频数的PPR预测模型.结果表明,PPR模型的预测效果明显优于逐步回归预测模型,对福建热带气旋年季频数具有较好的预测能力.     

基于CFS预报产品的广东省季节降水统计降尺度预测

美国国家环境预报中心（NCEP）开发的气候预报系统（CFS）预报数据资料有1981—2008年共28年历史预报数据,有实时的预报产品（含有未来9个月的预报值）。与NCEP资料相比,CFS能较好模拟季风环流的季节变化,能超前几个月模拟出ENSO发展和衰减时期的海温异常发展,可以用于广东季节降水预测。采用CFS预报产品开发基于最优子集回归和多元均生函数的广东季节降水的两种统计降尺度预报方法。经过分析检验,分别选取海平面气压场、风场和位势高度场显著影响区域作为同期预报因子,从多年（2001—2008年）的历史回报检验来看,虽然两种预测模型对于个别季节存在年内预报效果不稳定性,但综合而言,大部分季节降水的气候预测评分总体平均在64分以上。2009/2010年的实时预报检验表明,两种预测模型均达到较好的预测水平,降水预测结果与实况较接近。与基于NCEP观测资料的传统统计方法比较,CFS预报产品具有实时性、更新快等优点。基于CFS预报产品的降尺度统计方法可以超前三个季预报广东降水,丰富了传统统计方法,但预报的稳定性还需进一步改进。