最优多因子动态配置的东北汛期降水相似动力预报试验

基于中国气象局国家气候中心季节预报业务模式27a(1983—2009年)预报结果和同期美国气候预报中心组合降水分析(CMAP)资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和NOAA40个气候指数(1951—2009年),提出了客观定量化的最优多因子动态配置汛期降水相似-动力预测新技术,并对中国东北地区汛期降水进行了预报试验。利用历史资料有用信息估算模式预报误差原理,选取4个历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差。通过单因子交叉检验距平相关系数确定主导因子及演化相似因子,结合当前及前期优化多因子组合配置确定预报因子集,最后利用历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差并订正国家气候中心季节预报业务模式的预报结果,得到预报的汛期降水。对2005—2009年进行独立样本检验的结果表明,此技术对中国东北地区汛期降水有一定预报技巧。证实了利用历史资料估计业务模式预报误差的另类途径是可行的,显示了在业务预报应用中的潜在能力。     

长江中下游汛期降水数值预报业务模式误差场预报研究

根据中国国家气候中心(NCC)数值预报业务模式(ONPM)预报结果,利用气候因子对业务模式的误差场进行预报试验。文中所用114项逐月气候因子在历年汛期前期总会出现部分因子异常的状况,在此基础上对因子异常的相似阈值进行数值试验,提出利用交叉检验平均距平相关系数(ACC)的大小来确定相似阈值的方法。依此选择影响该区域的前期关键异常因子,根据该部分因子的相似程度选取相似年,同时对模式误差场利用经验正交函数压缩维度,用前3个主分量对模式误差制作预报,针对业务模式的预报误差场,提出了根据因子异常挑选相似和压缩维度的一个预报方法。2005—2009年独立样本回报结果表明,该方法可以将5a平均距平相关系数由系统误差订正的0.22提高到0.47,具有较好的业务应用价值。     

中国西南汛期降水异常及影响因子

用１９５１－１９９２年３１个站的降水资料，作自然正交分解研究了近４２年汛期降水变化异常的时空分布，得到３种降水型。     

长江中下游汛期降水优化多因子组合客观定量化预测研究

针对长江中下游区域汛期降水模式预报误差,利用历史资料的有用信息订正模式预报误差.根据国家气候中心预测室提供的74项环流特征量和美国国家海洋和大气管理局发布的40项气候指数,确定降水预报误差场的相似年份,利用相似年的降水误差场对模式结果进行相似误差订正,有别于传统的模式系统误差订正.研究发现,相似误差订正效果明显优于系统...     

神经网络模型在预报湖北汛期降水中的试验

该文使用湖北省10个气象代表站汛期前期逐月降水量及逐月平均的太平洋海温、北半球500百帕高度场和海平面气压场资料,分别建立了湖北汛期总降水量的神经网络预报模型.该模型在1999年汛期的试验结果表明,其对湖北汛期总降水量的预测有一定效果.     

用因子场客观相似分析法制作湘潭汛期降水预报

为制作湘潭汛期降水量预报,对相拟方法作了改进,即将北半球500hPa环流场和北太平洋海温场作为基本背景场,然后用相关普查法寻找预报因子,组成一个预报因子场作相似分析,再做出客观定量预报,系统在计耳机上宴现,并对1994～1998年进行试报,其结果较好。     

一个改进的汛期降水预报的热力学模式

本文在地气系统热平衡方程、土壤热传导方程和Ｇ．Ｗ．Ｐａｌｔｒｉｄｇｅ关于行星大气等效红外辐射温度参数化公式三个方程的基础上,建立了一个用于汛期（４－９月）降水预报的区域模式。它有效地修正了汤懋苍等提出的“一个长期降水预报的热力学模式”中存在的一些问题。     

物理因子统计暴雨预报方法前汛期业务试验

前言文献[1]根据1993年一年样本的试验研究，提出了一个华南前汛期暴雨的物理因子统计短期预报方法。随后，文献[2]又对该方法作了改进，使其能在计算机上自动运行，适合实时业务环境，并总结了在94．6和947华南特大暴雨过程中取得的良好预报效果。1995年该方法投入广东省前汛期预报业务试验。本文是对该方法在这次业务试验中应用的技术性总结。1业务试验试验从《月1日开始，于6月20目前汛期最后一场暴雨之后结束。每日上午9时30分前，用上一天动时（北京时，下同）天气报告资料计算出从当天08时开始的6天返回广东暴雨预报。其中前2天的预报…     

用拟合误差分析方法制作汛期降水趋势预报

介绍了一种比较实用的寻找拟合周期的方法，并在此基础上求出相应的误差周期，然后叠加作出未来的趋势预报。文内给出了实用效果。     

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。     

阿勒泰地区夏季降水概念模型及预测模型

在相关普查及分析各因子物理意义的基础上,建立阿勒泰地区夏季降水概念模型及预测模型,结果表明：夏季500hPa高度场,若极涡偏南、偏强,欧洲到里成海、贝湖到蒙古为脊区,西西伯利亚到巴湖为槽区,西太副高西伸北挺明显,北非副高东伸以及伊朗副高北挺明显,有ElNino或LaNina现象出现,加上前期5月降水量偏多,则该地区夏季降水易偏多,反之易偏少。     

基于DERF的SD方法预测月降水和极端降水日数

针对动力气候模式对区域或更小空间尺度内的日降水预测技巧偏低的问题,应用最优子集回归 (OSR) 方法对国家气候中心业务化的月动力气候模式 (DERF) 输出的高度场、风场和海平面气压场进行降尺度处理用于降水预测,旨在提高预测准确率。1982—2006年交叉检验结果表明：OSR方法能显著提高降水预测技巧,其中11~40 d改善效果最为显著。在此基础上,应用一步法和两步法两种统计降尺度方法预测极端降水日数,交叉检验结果表明:两种方法均优于随机预测,冬季两步法预测技巧略高于一步法,夏季一步法略优于两步法。综合认为OSR,OSR结合随机天气发生器 (WG) 两种统计降尺度方法对月尺度降水或极端降水日数的预测均具有较高的技巧,可作为短期气候预测的重要参考信息。     

IAP数值气候预测系统对2004年中国夏季气候的预测

通过1980～2000年共21年的集合后报试验,考察水平分辨率提高至2°×2.5°的IAP短期数值气候预测系统对中国夏季气候异常的预报技巧.后报试验结果表明:该预测系统对中国夏季气温异常具有较好的预报能力,此外对夏季降水异常也具有一定的预报能力.利用IAP ENSO预测系统,较好地预报出2004年3月以后热带太平洋海温的演变情况,并在此基础上,对2004年中国夏季气候进行了实时预测.与实况比较表明,IAP数值气候预测系统总体上较好地预报出2004年夏季我国大范围的降水和温度异常分布,特别是较好地预测出夏季我国北方大部、华南沿海等地区气温偏高,而黄淮以及长江中上游地区气温偏低的观测事实.预测的温度距平与中国地区160个站观测实况的距平相关系数可达0.39.     

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。     

我国短期气候动力预测模式系统的研究及试验

气候和气候异常对我国的国民经济发展具有重大影响,为提高短期气候预测的准确率,研究动力气候模式短期气候预测新技术至关重要.通过近5年的努力,建立了一套出月动力延伸预报模式,海气耦合的全球气候模式(AGCM+OGCM+海冰+高分辨率印度洋-太平洋海盆模式),区域气候模式季和年际尺度的业务动力模式组成的系统.初步把我国的短期气候预测水平由经验统计方法提高到定量和客观分析的水平上.在此基础上,已建成了一个具有物理基础的统计方法与气候动力模式相结合的综合气候预报系统.     

应用耦合模式进行2003年度气候预测试验

利用中国科学院大气物理研究所IAP/LASG GOALS 4.0耦合模式,引进外强迫因子(温室气体、太阳活动及硫酸盐气溶胶)变化的影响后进行了2003年度集合预测试验研究.结果表明:GOALS耦合模式预测出了2003年夏季淮河流域的降水正异常,也较好地描述了中国区域大气环流场的变化.说明GOALS 4.0耦合模式在我国的短期气候预报业务中具有一定的预测能力.但该版模式分辨率还嫌太粗,无法细致地描述我国区域的降水分布.     

2018年夏季海洋大气特征及对我国气候的影响

为更好地了解2018年夏季（6—8月）我国主要气候异常特征及成因,本文利用我国气象要素站点资料、再分析大气环流资料和全球海温数据分析了2018年夏季我国降水和气温的异常特征、东亚大气环流特征及海温对我国气候的影响。结果显示2018年夏季全国平均降水量较常年同期偏多9.6%,我国中东部地区降水呈现“南北多、中间少”的分布特征,北方和华南大部降水较常年同期偏多、长江中下游降水明显偏少。降水的上述异常特征受到东亚副热带和中高纬大气环流的共同影响。2018年夏季东亚副热带高空急流和西太平洋副热带高压位置都明显偏北,东亚沿岸由南至北为“负—正—负”的高度距平分布, 呈现出“东亚—太平洋型”遥相关负位相的特征,菲律宾附近对流层低层大气维持异常的气旋式环流,东亚副热带夏季风异常偏强。同时,欧亚中高纬度大气呈现“两槽一脊”的异常高度分布特征。在副热带和中高纬大气环流的这种配置下,我国北方地区以异常偏南风为主,有利于暖湿气流的输送,降水偏多;华南地区在偏强的热带对流活动影响下,降水也总体偏多;而长江中下游地区则以明显的辐散下沉运动为主,降水偏少。从外强迫因子来看,2017年10月至2018年4月发生的La Nina事件对东亚夏季风偏强及我国降水“南北多、中间少”的异常特征起到了重要作用。     

多因子和多尺度合成中国夏季降水预测模型及预报试验

根据青藏高原60个站平均的月积雪深度、热带太平洋Nino 3区月海温和中国160个站月降水量等资料,用小波变换和相关分析,分析了1958～1998年秋冬季青藏高原异常雪盖与El Nino-南方涛动(ENSO)的关系、多时间尺度变化的特征及其与中国夏季降水的相关型式.并取青藏高原积雪和Nino 3区海温的年际变化、年代际变化和线性趋势三种不同时间尺度的小波分量作为预报因子,对我国夏季降水距平作线性回归,建立了相应的预测模型.最后,利用1999～2002年的独立资料进行了预报试验,并在2003年和2004年应用于实际预报.研究表明,青藏高原雪盖与ENSO这两个物理因子彼此具有一定的独立性.它们都是多时间尺度现象,并与中国夏季降水有较好的关系.在不同时间尺度上不仅有不同的相关型式,而且相对贡献也有变化.回归预测模型的拟合情况和预报试验表明,综合考虑前期秋冬季青藏高原雪盖和ENSO这两个物理因子的年际变化、年代际变化和线性趋势作为预报因子建立的预测我国夏季降水距平分布的模型,有一定的预报能力.     

我国短期气候预测的物理基础及其预测思路

短期气候预测依据大气科学原理,运用气候动力学、统计学等手段,在研究气候异常成因的基础上对未来气候趋势进行预测。虽然目前我国短期气候预测的水平还不高,但短期气候预测是国家经济发展和防灾减灾的迫切需求,提高预测准确率是气象科研和业务人员的重要任务。该文从海洋、积雪等外强迫信号及大气环流大尺度变动等大气内部特性等角度概述了短期气候预测的物理基础,简要回顾了近60年来我国短期气候预测的发展历程,并介绍了作者近十几年来研制短期气候预测客观统计学及统计与动力学相结合预测模型的主要思路。