多模式热带西太平洋夏季降水可预测性比较分析

利用中国科学院大气物理研究所(IAP,Institute of Atmospheric Physics)3个大气环流模式(AGCM,Atmospheric General Circulation Model)和欧洲多模式集合预报计划(DEMETER,Development of a European Multimodel Ensemble System for Seasonal-to-Interannual Prediction)中7个海气耦合模式(CGCM,Coupled General Circulation Model)的1981—2000年共20 a集合回报结果,比较了不同模式在热带地区,尤其是热带西太平洋地区夏季平均降水的可预测性差异。结果表明:所有模式都能够较好地再现这20 a平均降水的空间分布特征;IAP 9层AGCM最好地再现了热带西太平洋地区,尤其是140°E以西地区降水异常的主要空间特征,而CGCM则对海洋上空的降水异常特征有较好的回报能力。回报的降水异常量值偏弱和系统偏移使得IAP的AGCM原始回报技巧评分明显低于CGCM,但是经过统计订正后AGCM对热带夏季降水表现出与CGCM相当的可预测性。统计订正方法对部分CGCM模式的预报评分也有改进效果,但是当模式原始预报评分较好时订正方法的效果并不明显。对于IAP模式,随着IAP大气模式的不断改进,模式对热带西太平洋降水预测改进最为明显,但是在太平洋东部地区,IAP大气模式依然存在降水异常偏弱的不足。     

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。     

IAP PSSCA 两组预测试验的评估及比较 I.降水部分

利用中国科学院大气物理研究所研制的短期气候距平数值预测系统（IAP PSSCA）,　　种版本的大气环流模式：AGCM 1.1和AGCM 1.2,分别以2月11～19日的9天大气观测值为初始场,以给定海温为边界场,对1980～1994年的15年的降水异常进行了两组集合后报试验。对试验结果进行定量评估表明：IAP PSSCA对降水异常具有一定的预测能力,特别是在中国东部受东亚季风及海温异常影响的地区,IAP PSSCA具有较高的预报技巧,其中以东南区域（包括江淮流域和华南地区）最高,尤其是对有洪涝灾害的降水异常年,距平相关系数在0.50左右,接近可供业务使用的要求,说明模式能够抓住在东亚季风区存在的某种物理机制,从而提高了这一地区的预报技巧;另外,两个大气环流模式相比,改进了地表反照率的AGCM 1.2的15年集合平均预测技巧略高于AGCM 1.1,特别是在华北地区,预测效果有明显提高,这表明改进地表反照率从而改进了模式的气候平均态的模拟,能提高气候模式的预测能力,说明较好的陆面过程引入模式对短期气候预测是有益的。     

IAP AGCM模式对地面气温长期趋势的预报分析

分析了1979～2004年共26年中国台站地面气温的观测资料以及中国科学院大气物理研究所的大气环流模式IAP AGCM在夏季和冬季的季节集合预报结果对地面气温长期变化趋势的预报.分析结果表明,在所研究的26年中,中国大部分地区是一个增温的趋势,其中冬季增温比夏季增温显著.IAP AGCM集合预报不能很好地预报出观测资料...     

应用IAP9L-AGCM对2002年中国夏季气候的预测及效果检验

利用中科院大气所9层大气环流格点模式(IAP9L—AGCM)和IAP—ENSO预测系统对2002年中国夏季气候进行实时集合预测及其检验。结果显示，IAP9L—AGCM较好地预测出了2002年夏季我国大范围旱涝的分布形势，如华南、我国西部多雨，黄河和长江流域之间大范围干旱等；850hPa减弱的夏季风、青藏高原辐散中心以及北太平洋上空的异常气旋性环流中心亦被较好地预报出来；不足的是，模式对降水异常细致分布的预测能力有限。预测结果还表明，该模式对夏季(6—8月)平均降水的预报技巧要高于月平均状况，且月平均预报的准确度从6—8月依次递减。     

MJO potential predictability and predictive skill in IAP AGCM 4.1

MJO模拟及预报是现阶段大气科学研究的前沿问题。本文利用中科院大气物理所大气环流模式(IAP AGCM4.1)的集合回报结果,分析了MJO潜在可预报性及预报技巧。研究表明IAP AGCM4.1对MJO有着较好的潜在可预报性,且集合预报的潜在可预报性要明显优于单样本预报;就MJO的预报技巧而言,集合预报同样优于单样本预报;模式对MJO的预报技巧还显著依赖于预报初始时刻的MJO状态,初始MJO信号越强,模式对MJO的预报技巧也越高,且更接近可预报性的上限。     

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.     

基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测

针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。     

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。     

NCEP CFSv2模式对川渝夏季降水次季节预测技巧评估及预报偏差分析

利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。     

Assessing the Seasonal Predictability of Summer Precipitation over the Huaihe River Basin with Multiple APCC Models

Seasonal rainfall predictability over the Huaihe River basin is evaluated in this paper on the basis of 23-year(1981-2003) retrospective forecasts by 10 climate models from the Asia-Pacific Economic Cooperation(APEC) Climate Center(APCC) multi-model ensemble(MME) prediction system.It is found that the summer rainfall variance in this basin is largely internal,which leads to lower rainfall predictability for most individual climate models.By dividing the 10 models into three categories according to their sea surface temperature(SST) boundary conditions including observed,predicted,and persistent SSTs,the MME deterministic predictive skill of summer rainfall over Huaihe River basin is investigated.It is shown that the MME is effective for increasing the current seasonal forecast skill.Further analysis shows that the MME averaged over predicted SST models has the highest rainfall prediction skill,which is closely related to model’s capability in reproducing the observed dominant modes of the summer rainfall anomalies in Huaihe River basin.This result can be further ascribed to the fact that the predicted SST MME is the most effective model ensemble for capturing the relationship between the summer rainfall anomalies over Huaihe River basin and the SST anomalies(SSTAs) in equatorial oceans.     

2007年汛期淮河流域致洪暴雨的雨情和水情特征分析

利用2007年6月19日～7月23日淮河流域167个测站逐日降水观测资料,对2007年汛期淮河流域致洪暴雨的雨情和水情特征进行分析,并与2003年历史同期进行了比较。结果表明:2007年汛期淮河流域持续性强降水天气集中于6月19日~7月23日,期间共经历了10次暴雨过程, 2007年总降水量和水位都超过2003年同期,2007年淮河流域洪水期间王家坝上游的面雨量大于2003年,下游的面雨量和2003年持平。2007年汛期淮河流域雨情的重要特点是:雨带稳定,前期强降水过程的降雨中心基本上出现在淮河支流分布比较密集的淮北地区和上游地区,致使淮河流域底水明显增加,是后期强降水导致全流域性洪水的主要原因。造成淮河流域降水稳定持续的重要原因是副高稳定、位置偏南,冷空气活动频繁等。       

Relationship Between Soil Temperature in May over Northwest China and the East Asian Summer Monsoon Precipitation

This study investigates the relationship between the soil temperature in May and the East Asian summer monsoon （EASM） precipitation in June and July using station observed soil temperature data over Northwest China from 1971 to 2000.It is found that the memory of the soil temperature at 80-cm depth can persist for at least 2 months,and the soil temperature in May is closely linked to the EASM precipitation in June and July.When the soil temperature is warmer in May over Northwest China,less rainfall occurs over the Yangtze and Huaihe River valley but more rainfall occurs over South China in June and July.It is proposed that positive anomalous soil temperature in May over Northwest China corresponds to higher geopotential heights over the most parts of the mainland of East Asia,which tend to weaken the ensuing EASM.Moreover,in June and July,a cyclonic circulation anomaly occurs over Southeast China and Northwest Pacific and an anticyclonic anomaly appears in the Yangtze and Huaihe River valley at 850 hPa.All the above tend to suppress the precipitation in the Yangtze and Huaihe River valley.The results also indicate that the soil temperature in May over Northwest China is closely related to the East Asia/Pacific （EAP） teleconnection pattern,and it may be employed as a useful predictor for the East Asian summer monsoon rainfall.     

GRAPES模式在淮河流域面雨量预报中的应用

利用我国新一代数值预报模式GRAPES输出的降水预报,制作了2005年7—9月淮河流域的面雨量预报,并对其与预报员制作的面雨量预报和面雨量实况进行了对比分析。期间7月4—11日、7月27日-8月4日淮河流域分别出现了两段集中强降水时间,给各地造成了严重的洪涝损失,因此针对这两次强降水过程着重进行了分析和讨论,同时进一步利用安徽省高密度自动雨量站资料对流域面雨量的估测和预报进行了初步研究。结果表明：用GRAPES模式产品直接制作的淮河流域面雨量预报产品在实际工作中具有较高的参考价值;高密度雨量站资料的使用有利于提高面雨量实况估测的精度,更客观地检验面雨量预报产品。     

长江流域夏季降水的贝叶斯多模式集合概率预测

A Bayesian probabilistic prediction scheme of the Yangtze River Valley (YRV) summer rainfall is proposed to combine forecast information from multi-model ensemble dataset provided by ENSEMBLES project.Due to the low forecast skill of rainfall in dynamic models,the time series of regressed YRV summer rainfall are selected as ensemble members in the new scheme,instead of commonly-used YRV summer rainfall simulated by models.Each time series of regressed YRV summer rainfall is derived from a simple linear regression.The predictor in each simple linear regression is the skillfully simulated circulation or surface temperature factor which is highly linear with the observed YRV summer rainfall in the training set.The high correlation between the ensemble mean of these regressed YRV summer rainfall and observation benefit extracting more sample information from the ensemble system.The results show that the cross-validated skill of the new scheme over the period of 1960 to 2002 is much higher than equally-weighted ensemble,multiple linear regression,and Bayesian ensemble with simulated YRV summer rainfall as ensemble members.In addition,the new scheme is also more skillful than reference forecasts (random forecast at a 0.01 significance level for ensemble mean and climatology forecast for probability density function).     

Recent Advances in Dynamical Extra-Seasonal to Annual Climate Prediction at IAP／CAS

Recent advances in dynamical climate prediction at the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (IAP/CAS) during the last five years have been briefly described in this paper. Firstly,the second generation of the IAP dynamical climate prediction system (IAP DCP-II) has been described,and two sets of hindcast experiments of the summer rainfall anomalies over China for the periods of 1980-1994 with different versions of the IAP AGCM have been conducted. The comparison results show that the predictive skill of summer rainfall anomalies over China is improved with the improved IAP AGCM in which the surface albedo parameterization is modified. Furthermore, IAP DCP-II has been applied to the real-time prediction of summer rainfall anomalies over China since 1998, and the verification results show that IAP DCP-II can quite well capture the large scale patterns of the summer flood/drought situations over China during the last five years (1998-2002). Meanwhile, an investigation has demonstrated the importance of the atmospheric initial conditions on the seasonal climate prediction, along with studies on the influences from surface boundary conditions (e.g., land surface characteristics, sea surface temperature).Certain conclusions have been reached, such as, the initial atmospheric anomalies in spring may play an important role in the summer climate anomalies, and soil moisture anomalies in spring can also have a significant impact on the summer climate anomalies over East Asia. Finally, several practical techniques(e.g., ensemble technique, correction method, etc.), which lead to the increase of the prediction skill for summer rainfall anomalies over China, have also been illustrated. The paper concludes with a list of criticalre quirements needed for the further improvement of dynamical seasonal climate prediction.     

IAP94陆面过程模式在淮河流域的验证试验

利用ＩＡＰ９４陆面过程模式对淮河流域不同季节（春、夏、秋）、不同下垫面（旱地、森林、水田）进行了单点数值模拟试验，结果表明ＩＡＰ９４不但能较好地模拟出观测的地气间各种能量通量以及植被的冠层温度，同时还很好地模拟出整层土壤含水量的变化趋势，从而证实了ＩＡＰ９４陆面过程模式具有正确描述东亚半湿润季风区陆气相互作用的能力。另外比较结果还揭示了水田表面强烈蒸发作用的重要性，需要在陆过程模式中予以重视。     

1999年中国夏季气候的预测和检验

利用改进的中国科学院大气物理研究所短期气候预测系统（IAPPSSCA）,结合IAPENSO预测系统所预测的1999年热带太平洋地区的海温异常,对1999年中国夏季气候进行了适时集合预测。预测结果表明：IAPPSSCA较好地预测出了1999年夏季北半球大尺度环流场的异常情况,并较好地预测出1999年中国南涝北旱的大范围降水形势。IAPPSSCA对长江下游的强降水中心、中国南方大部夏季多雨的特征以及中国北方大部的干旱少雨形势的预测,与实测较相符。但IAPPSSCA预测的南方大范围雨带的北界比实测的略为偏北,北方的小范围的降水正距平区域也没有能预报出来。另外,对于月平均降水距平的预测亦存在较大的不确定性。这说明我们的预测系统还有待于进一步的改进和完善。     

夏季淮河流域大气环流型在降水趋势预测中的应用

采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法对淮河流域夏季环流进行分型,并利用逐步回归方法建立了淮河流域夏季降水趋势的预测模型。结果表明:影响夏季淮河流域的主要环流型有南风型、西南风型、东南风型及气旋性环流,这些环流型都具有显著的年际和年代际变化特征,利用大气环流型建立的夏季淮河流域降水趋势预测模型具有一定的预报能力。