基于CWRF模式夏季日降水量的订正技术对比

误差订正是提高模式模拟和预报性能的有效方法。基于CWRF(regional Climate-Weather Research and Forecasting model)25套不同物理参数化方案的日降水量模拟资料, 对比仅进行降水日数订正(OCD)、仅进行降水量订正(OCM)和先订正降水日数再订正降水量(COR)三种订正方法, 先订正再等权重集成和先等权重集成再订正两种订正思路, 重点对1997—2015年华中和华南地区夏季日降水进行订正效果的对比。结果表明:(1)降水日的订正是必要的, 综合而言COR方法对CWRF模式日降水的订正效果更佳, 尤其是小量级降水, 但降水强度的表现不如OCM; (2)先集成后订正的效果更好; (3) CWRF模式不同参数化方案对日降水的模拟能力有显著差别, 经过订正后模拟能力均有所提升, 但对于不同的模拟方案, 其订正效果也不同。表明, 误差订正确实能有效提高模式模拟及预报性能, 但其效果存在不确定性。提高模式的预报性能, 关键还是提高模式对真实大气动力学的表述能力。      

区域气候模式对中国夏季降水的10年回报试验及其评估分析

该文使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM_NCC)对1991～2000年中国夏季降水进行了数值回报试验.从模式回报的降水10年平均状况来看,模式基本上能够反映这10年夏季的平均状况.用国家气候中心预报评分P、技巧评分SS、距平相关系数(ACC)和异常气候评分TS 4种评估参数对模式的回报试验进行了总体评估分析,结果表明该模式对我国汛期降水具有一定的跨季度预报能力,对部分地区(西部,东北,长江下游等)有较强的预报能力.从相关系数来看,预报准确率较高(即相关系数较高)的地区是中国东北地区的北部(内蒙古的北部和黑龙江的西北部),内蒙古-河套-长江中游地区,新疆的西北部,西藏的东部和四川的西部,江南部分地区,广西部分地区.这些地区的中心一般均超过0.90的信度检验.160个站中相关系数高于0.20的有54个,约占33.73%.     

区域气候模式对中国夏季平均气温和降水的评估分析

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM-NCC)对1983-2002年中国夏季平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年夏季进行实时预报.从模式20年回报的平均状况来看,模式基本上能够反映出中国夏季气候的平均状况.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等五个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国夏季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力,部分地区有较好的预报效果.区域气候模式20年夏季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,回报夏季降水量的分布形态与实况有一定的差异.近25年区域气候模式夏季平均气温预报P评分为67.9分,降水为67.6分.     

CWRF模式极端降水模拟误差订正

基于1980—2015年6—8月CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）14种方案的模拟结果和全国逐日降水观测资料,对比了Q-lin,Q-tri,RQ-lin,RQ-tri,SSP-lin和CDFt 6种误差订正方法对CWRF模式控制化方案（C1）模拟中国东部夏季日极端降水的订正效果,以CWRF模式14种方案日极端降水的模拟效果排名为基础,对比了模拟效果较好的4种方案集合、模拟较差的4种方案集合以及14种方案集合的订正效果,选出相对较好的订正方案进一步评估其成员集合后订正和成员分别订正后再集合的订正效果,结果表明:采用6种误差订正方法均可明显减少日极端降水模拟误差,其中RQ-lin方法订正效果最佳。CWRF模式对中国东部的极端降水指数均表现出较好的模拟能力,不同参数化集合方案得到14种方案成员先订正再集合与观测日极端降水平均值最为接近,研究结果对于改进模拟结果、提高其预测能力有重要应用价值。     

CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力

利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC＿CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明：CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC＿CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC＿CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC＿CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。     

基于旋转经验正交分解的流域降水气候预测误差订正方法

流域尺度的降水短期气候预测水平对流域的防灾减灾具有重要价值。为了进一步提高中国科学院大气物理研究所新一代大气环流模式IAP AGCM 4.1在淮河和长江流域夏季降水预测效果,利用旋转经验正交分解（Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF）方法对两个流域夏季降水区域特征进行分析的基础上,建立了一个适用于流域的分区经验正交分解（Empirical Orthogonal Function, EOF）订正方案,并利用IAP AGCM 4.1气候预测系统在两个流域的夏季降水共30年（1981～2010年）的集合回报试验结果进行了订正试验。结果表明分区订正方法明显改进了模式对淮河流域的夏季降水预测水平,淮河流域的流域平均相关系数从0.03提高到了0.22。对长江流域的季度降水预报也有显著的改进效果,平均相关系数从-0.05提高到0.24。分区订正结果明显优于流域整体订正方案,证明了基于REOF分析确定降水具有强局地性特征的订正区域,能够很好地提高EOF订正方法的效果稳定性,这对其他流域降水预测的订正研究具有很好的借鉴意义。     

CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正

利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法（CDFt）的订正效果。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。     

BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正

采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。     

中国夏季降水预测因子潜在技巧分布图及应用

影响我国夏季汛期降水异常的因子繁多,不同因子之间复杂的相互作用制约我国夏季降水季节预测水平。目前动力模式对降水预测技巧水平较低,如何开发客观统计预报方法,提高我国夏季降水预报技巧依然存在挑战。该文基于最小二乘法拟合和交叉检验方法,提出一种搜索预测因子潜在预测技巧的方法（潜在技巧分布图）,并基于该方法开发预测因子自动选择器,建立中国夏季降水异常自动统计预测模型。与传统线性相关分析相比,潜在技巧分布图不受极端气候事件影响,可直观展现具有显著预测技巧的前兆信号,而预测因子自动选择器则能从潜在技巧分布图中自动筛选最优预测因子,获得逐年不同的预测因子,更符合中国夏季降水异常影响因子多样性的客观事实。在完全剔除预测当年信息的回报试验中,该预测模型对1999—2019年中国夏季汛期降水异常的历史回报技巧明显高于动力模式。通过方差订正,历史回报降水的PS评分从71.00分提高到82.10分,显示了该模型的潜在预报潜力。     

基于分位数映射法的黑河上游气候模式降水误差订正

区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。