以环流和海温预报因子建立的贵州短期气候预测逐步回归模型

用北半球副热带高压面积指数和强度指数等大气环流特征资料,北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ分区高度和北太平洋分区海增益共预报模型选用的可能预报因子,采用逐步回归方法建立了贵州省区域主要气候灾害和季度降水量与平均气温的一整套短期气候预测模型,可在每年２,５,８,１１月逐季滚动作出其后１个季度的预报。上述预报模型在建立模样本年代之后连续３年进行了独立试验检验,结果证明达到实业业务应用要求。     

不同海温强迫的月动力延伸集合预报试验

利用全球谱模式T106L19和增长模繁殖法（BGM）建立了月动力延伸集合预报系统,基于气候海表面温度（SST）和预测海表面温度,设计了三组集合预报试验,一组为气候SST作为模式下边界条件的集合预报试验（CSST试验）,另一组为预测SST作为模式的下边界条件的集合预报试验（FSST试验）,第三组为前两组试验的集合预报结果之和（AVE30试验）,对两种海温强迫分别进行了48个月的试验,并对预报结果进行了检验和分析。结果表明：相对于单一的控制预报,不管是CSST试验还是FSST试验,利用BGM方法制作的初值集合预报能显著提高月平均环流的预报技巧,集合预报对PNA区域的预报技巧改进显著,特别是预测SST强迫有正的贡献;同时考虑初值和边值不确定性影响的集合预报试验（AVE30试验）,其全球预报技巧不仅高于控制预报,也分别高于FSST试验和CSST试验,这说明要提高月延伸预报技巧,必须同时考虑初值和边值的影响;大气对SST强迫的响应在模式积分10天开始显著,SST对第二旬和第三旬的作用直接影响月平均环流的预报效果,而SST对第二旬和第三旬预报的影响不仅与SST本身变化有关,还与初值有关,不同的初值其作用不同;集合预报对我国夏季月平均温度分布具有较强预报能力,采用预报海温强迫的预报结果,总体上优于气候海温强迫的结果。     

夏季地面温度场月预报的统计模式

用15年北半球夏季地面温度的资料分析了月平均场与该月前后一周左右的逐日平均场在时间和波数上的相关。发现越新、越靠后的日平均场与该月的平均场相关越强。用第0天外推的未来30天平均场与实况的相关比用前30天平均场作外推的相关要显著得多。由此得出结论认为各种预报方法的效果检验应与前者定义的惯性预报作比较。文中提出了几个用于作月预报的统计模式，分别用不同时间或不同波数作预报因子。其结果均使预报准确率有所提高。既用不同时间又用不同波数作预报因子的模式更为理想。文中最后讨论了一个源于动力学考虑的统计模式。近1400个月预报例子的结果与实况的平均相关系数高达0.75，显著优于惯性预报。     

区域随机动力统计气候模式及其预报试验

本文从大气热力学与动力学原理出发,设计并推导了一个以高度场和海温场为主要变量的多网格点的海气耦合随机动力模式,用此模式作500hPa平均高度场的预报试验。预报以春季月份(2月)为初始场,取西太平洋副热带高压活动地区(10°N-40°N,110°E-170°W)6月500hPa高度场作为预报场。另外取赤道东太平洋地区5°S—10°S范围内海温场作为耦合场,把该模式中的微分方程组化为差分形式,以前期月平均高度场和海温场为初始场,以时间步长1天进行积分,积分系数是用依赖资料(1951—1980年)反演估计出来的,然后对独立样本(1981—1986年)作预报试验。方程中的随机项假设为白噪音,并对不同的白噪音量级作了一系列试验。结果表明,加上白噪音的效果均比未加时要好,说明次要因素的随机作用在海气相互作用中是不可忽视的。     

华南区域短期气候预测模式的初步试验

本文介绍一个中尺度区域气候模式,并通过个例预报分析该模式的预报性能。结果表明,模式能对大尺度系统作出良好的预报,同时能细致描述华南弯曲冷锋、中尺度地形山谷气流、过山气流、海峡强风等现象,能有效预报出局地降水、温度、气压等要素时间变化的主要特征,并可对这些要素的中期变化趋势作出预报,对中期意义的系统生消也有较强的预报能力。模式能有效保证天气系统从边界流入和移出,满足区域气候模式的基本要求。但对对流性降水的估计过强,对局地要素时间变化的一些细节还不能很好反映。１　引　言　　所谓短期气候数值预测是指用…     

三级相关相似统计方法在短期气候预报中的应用

目前 ,基层气象台站在进行短期气候预测 (长期天气趋势预报 )时 ,通常采用统计学方法。即从本站历史气象资料中筛选出能反映短期气候特征 (冷、暖、干、湿 )的气象因子 ,采用相关、相似统计方法 ,对未来天气趋势作出预报。在多年的预报实践中 ,笔者非常重视前期气象因子变化与后期长期天气趋势的关系 ,并将前期气象因子变化看作气候背景。而反映气候背景的气象因子 ,不仅其时间长度的选择可以不一样 ,而且其相关的统计方法也各异。如对上年雨量偏多而言 ,就可以用年雨量或某一个时段的雨量来描述。再如在进行相关统计时 ,蕲春县局多采用简单…     

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。     

五种短期气候预测统计模型的研制

根据“九五”贵州短期气候预测研究课题总体安排，研制了一套短期气候预测模型，并建立了5种统计模型；逐步回归预报模型、多因子综合相关相似预报模型、500hPa环流相似预报模型、北太平洋海温相似预报模型、贵州分区RT在归预报模型。各预报模型的建模样本年限为1957－1996年，独立试报期为1997年及其以后年份。每一个预报模型均可在每月作出其后6个月的逐月雨量和平均气温预报、其后3个季度的季雨量及气温预报气候灾害指数预报。经1997－2000年试报表明，各项报模型对预报较以往公开发布的月雨量和月平均气温业务预报无论在趋势预报评分或技巧评分上均有明显提高。     

福建旱涝短期气候预测统计方法试验研究

利用最优子集、神经网络、EOF—CCA和均生函数4种常用统计方法,对福建春季、前汛期、后汛期和秋冬季进行年度、季度旱涝的短期气候预测试验,采用统一的评分标准评定。结果表明：最优子集、神经网络模型具有较好的预测能力,EOF-CCA模型有一定的预测能力,均生函数模型相对较差。     

沈阳市短期气候统计预测模式的补充订正预测方法

短期气候的统计预测模式目前仍是省以下进行预测的主要方法。由于气候变化和气候影响变化复杂,是多因素影响的结果,所以统计预测模式选用几个主要影响因子,只能解决大多数样本的普遍性预测,对少数异常样本的特殊性预测能力很差,而少数异常样本叉多是气候灾害年,是我们的预测重点;     

Blowing Snow Forecast Using Numerical Atmospheric Model Output Data

The object under study is the blowing snow, i.e., the transport of snow lifted from the snow surface. The method is described for predicting the blowing snow initiation using the output data of the WRF-ARW numerical atmospheric model. The skill scores are presented for the forecasts for January 2013 calculated from data of 10 stations of the Canadian weather observation network.     

日本全球海-气耦合模式对中国夏季降水的预测试验

为了提高中国夏季降水预测能力,首次采用日本地球环境前沿研究中心的全球海-气耦合环流模式(SINTEX—F),对1982—2004年中国160个测站的夏季降水进行了预测试验。通过与实况资料进行检验,对比分析表明,该模式对中国夏季降水具有较好的预测能力,尤其是对长江流域夏季异常降水预测较好,这对今后中国夏季降水预测具有一定的参考价值。     

基于动态统计预报方法的京津冀雾霾中期预报试验

利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)数值预报产品和动态统计预报方法,对北京、天津、石家庄等14个京津冀重点城市雾霾与空气污染进行定量化的中期预报试验,包括对首要污染物PM_2.5浓度和能见度的逐时定量化预报及雾霾现象的客观化判断,并对2015年10月1日—2016年11月10日试验预报效果进行了检验评估。检验结果显示:该方法对北京及周边城市未来10 d逐时和逐日能见度、PM_2.5浓度及雾霾现象的预报值与观测值之间具有显著正相关系数、较高的误差减少量和TS评分等,表明基于ECMWF数值预报产品和动态统计预报方法的京津冀雾霾污染中期定量化预报技术整体上具有较高的可靠性、稳定性与预报技巧性。此外,检验指标还显示出该动态统计预报方法对能见度的预报效果要略优于PM_2.5浓度预报,同时对霾的预报准确率高于对雾的预报。个例分析显示,该动态统计预报方法能提前5~6 d预报出北京地区典型持续性雾霾污染的发展过程,对持续性雾霾的提前预报预警具有较好的参考意义。     

The Water-Bearing Numerical Model and Its Operational Forecasting Experiments PartII: The Operational Forecasting Experiments

ＴｈｅＷａｔｅｒ－ＢｅａｒｉｎｇＮｕｍｅｒｉｃａｌＭｏｄｅｌａｎｄＩｔｓＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓＰａｒｔＩ：ＴｈｅＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓＸｕＹｏｕｐｉｎｇ（徐幼平）...     

新一代省级农业气象预报系统通用统计预报模型的设计与实现

统计预报方法是农业气象预报业务中常用的一种方法。在“新一代农业气象预报系统”中，系统设计了一种通用统计预报模型构建方法，可用于作物产量预报、农业气象灾害预报等农气预报业务。本文主要介绍了通用预报模型的设计原理、实现方法及应用试验结果等。     

新一代省级农业气象预报系统通用统计预报模型的设计与实现

统计预报方法是农业气象预报业务中常用的一种方法.在"新一代农业气象预报系统"中,系统设计了一种通用统计预报模型构建方法,可用于作物产量预报、农业气象灾害预报等农气预报业务.本文主要介绍了通用预报模型的设计原理、实现方法及应用试验结果等.     

上海城市空气质量预报分类统计模型

上海城市空气质量预报的分类统计模型利用上海地区2000年6月至2002年12月的空气污染浓度资料及常规气象资料建立模型，用2003年全年资料检验模型。模型采用方差分析方法区分不同污染浓度高低的气象条件，按季节、地面风向和雨量3项指标对浓度样本分类，季节分类划分冬、夏半年子样本，风向分类划分偏西风向、非西风向子样本，雨量分类划分有雨、无雨子样本，共计3层分类，18个分类子样本，样本分类的高值区和低值区与实际污染浓度的季节、地面风向和雨量的分布是一致的。最后，采用线性逐步回归方法对各分类子样本建立起一组预报模型。模型的检验评分结果显示：分类统计模型较全样本统计模型实际业务预报精度有所提高，在城市空气质量预报中是切实可行的。     

利用Kappa统计值研究多种空气质量预报方法的一致性

采用基于权重Kappa统计值的方法,在剔除了由于偶然性和随机性造成的一致性的基础上,对三种常用的空气质量预报方法的预测结果的一致性进行了衡量.结果表明,"数值模式预报"与"综合经验预报"的预测结果为"中等的一致性",说明其预测结果的一致性并不是由于偶然性造成的.衡量结果是清晰的,避免了来自主观评价的差异.从而,有利于提高对不同模型预测结果的差异性的认识,对进一步提高空气质量预报的准确度有着重要意义.     

载水数值模式的实时预报试验

该文对载水数值模式进行了持续56天的实时预报试验,并对模式的常规预报和云场预报结果进行检验和分析。试验表明,模式运行稳定可靠;载水数值模式有能力合理而比较正确地预报大气中各种水物质的分布及随时间变化,预报云系、云团的宏、微观结构和云物理特征;与此同时,其形势预报及以降水为代表的要素预报能力,亦不低于一般的常规预报模式。