2007年地气图方法预测总结和北京奥运期间降水预测

对2007年做出的各项气候预测进行了回顾,汛期预报中预测的西北大部、淮河流域和福建3块多雨区基本正确,它们都是根据地气图的基本原理预测得到。月降水预报取得平均70．5分的好成绩,这得益于地气系统的活动规律较单纯;年度预报则基本上失败了,这是因为2008年1月我国发生了6．9级强震,破坏了地气系统的正常运行规律,使预报准确率大为降低。最后还对2008年8月的月降水预测进行了讨论。     

短期气候预测地气图方法的7条预报规则

根据三十多年来的短期气候预测经验，对于降水的短期气候预测，总结了7条预报规则：(1)能量频散规则；(2)相干共振规则；(3)下游阻塞规则；(4)侧向抑制规则；(5)驻波不频散规则：(6)风吹雨斜规则；(7)准半年重现规则(准半年韵律)。     

人工神经网络的短期气候定性预测方法研究

采用EOF方法将众多具有一定物理意义的环境场预报因子和序列周期因子进行降维去噪处理，并结合人工神经网络前馈网络模型，进行了影响广西热带气旋年频数和夏季(6～8月)降水量短期气候预测的定性预报建模方法研究。结果表明，该方法对于影响广西热带气旋的年频数及广西夏季降水量定性趋势具有很好的预报能力，可作为一种新的短期气候预测业务预报配套方法。     

利用ARGO资料改进ENSO和我国夏季降水气候预测

全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式, 与统计大气模式耦合, 建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进的海洋模式, 进行了耦合模式的长期回报试验。结果表明:ARGO资料的应用极大地改善了耦合模式对热带太平洋海面温度异常的预测能力, 提前3个月和6个月的回报结果都有很大的改进, 基本上回报出了Niño3.4区海面温度异常的演变特征, 对厄尔尼诺和拉尼娜都能够给出较准确的回报, 回报结果与观测之间的相关性在整个热带太平洋区域明显提高。该文还利用国家气候中心 (NCC) 全球海气耦合模式, 对我国夏季降水进行了个例和多年季度回报模拟试验, 探讨了包含和不包含ARGO观测资料的同化资料作为初始场对我国夏季降水预测的影响, 表明采用带有ARGO观测资料的海洋同化初始场, 回报的我国夏季降水分布形式与观测更一致, 回报结果与观测之间的正相关区域变大, 对我国夏季降水的回报水平比采用没有ARGO观测资料的海洋同化初始场时有明显提高。     

2010年夏季海河流域降水预测技术方法评述

对2010年海河流域夏季（6—8月）降水趋势预测效果、〖JP+1〗主要预测依据及技术方法进行回顾与评述。从气候背景、海温和大气环流特征等方面,分析了2010年海河流域夏季少雨的成因,认为目前海河流域仍处于少雨气候背景下,前期海温异常、夏季西太平洋副高异常强大、偏西,东亚夏季风偏弱等特征的不同,是影响海河流域少雨的主要原因。总结了预测的成功与不足,对提高汛期降水趋势预测准确率和开展流域气候预测服务具有重要意义。     

气候预测探索路上的4+1级台阶

简要介绍了本所创立的短期气候预测的“地方图方法”３６年来所走过的道路。它已经跨越了四级台阶;选定地温作为主要因子坚持实际预测,转向“地心说”和创建“地气图方法”。剩最后一级台阶－建立短期气候预测的“地球动力学方法”有待不畏艰险,不计名利的后来者去攀登。     

气温,降水气候预测的灰色拓扑方法

本文应用ＧＭ（１，１）建模方法，对四川地区的年平均气温和年降水分别建立了气候预测模型。该模型对气温的预测效果令人满意，但对降水的预测效果不够理想。进而改做不同阈值下的ＧＭ（１，１）拓扑预测，得出各年份对应的要素值，使降水的预测精度有明显的提高。     

地气图预测全国月降水的实践总结

根据地热涡的移动规律和地热释放的持续性,我们设计了两种月降水的预测方法:(1)外推法,依据过去2~3个月地热涡和多雨区的移向、移速,外推下个月多雨区的位置;(2)"正多负少"规则,利用地热释放的持续性,对3.2 m地温月际变温为正的地区,预测下月多雨,月际变温为负的地区预测下月少雨("正多负少"规则)。此规则的历史拟合率约为65%。指出了5种不符合"正多负少"规则的情形及其可能原因。利用上述2种方法,从2005年9月开始进行全国降水预测试验,按全国统一评分方法,2年多来平均得分为67.5分,2007年12个月的平均得到70.5分。     

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。     

利用高原积雪信号改进我国南方夏季降水预测的新方法及其在2014年降水预测中的应用试验

2014年夏季我国南方出现严重洪涝、北方大部干旱,国内绝大多数预测模型在三月起报的汛期预测中均未能抓住位于南方地区的异常雨带,导致预测准确率明显偏低。基于模式对东亚地区夏季海平面气压场的高预报技巧和青藏高原冬季积雪与南方地区夏季降水的高相关性,本文提出一个针对我国夏季降水异常的组合统计降尺度预测新方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction,简称HSDP）,该方法综合利用了气候模式输出的高可预报性环流信息和前期观测的高原积雪异常信号,从而实现对我国南方夏季降水进行动力-统计相结合的改进预报。据此方法建立了一个基于国家气候中心气候预测模式的统计降尺度模型。对我国南方夏季降水进行跨季节预测的交叉检验结果显示,HSDP方法对于南方地区多年平均空间距平相关系数从模式原始预报的-0.006提高到0.24,且在大多数年份均有改进。基于HSDP方法于三月份制作的2014年夏季降水预测,能够很好地抓住南涝北旱的基本形势和我国南方的降水大值区,空间距平相关系数达到0.43。这表明,该方法对于我国夏季降水预测具有较好业务应用前景。     

影响陕西夏季降水主要因子及增量预测方法

应用1959—2008年夏季（6—8月）NCEP/NCAR月平均500 hPa高度场、海表温度再分析资料及ERA-40气候指数、国家气候中心74项环流特征量等资料,经普查得到6个影响陕西夏季降水的主要因子,分别是西太平洋副热带高压强度指数、赤道平流层准两年振荡指数、低层越赤道气流指数、大气角动量指数、赤道太平洋海温、赤道500 hPa高度。将这些主要因子的年际增量、距平与陕西夏季降水的相关性及其所建立的预测模型进行对比分析,结果表明:因子年际增量具有明显的信号放大作用,增量因子的相关系数平均比距平相关系数高0.1左右;主要因子和夏季降水存在各自的长周期变化,造成其相关性不稳定,经过增量变换后,可以有效滤掉长周期变化,提高因子质量和预测模型的稳定性。前一年秋季赤道中东太平洋海温增量分布与陕西夏季降水相关密切,当该区域出现正增量分布时,当年夏季（6—8月）700 hPa西太平洋副热带高压位置偏北、偏西,形成陕西夏季多雨的环流形势;反之,当该区域出现负增量分布时,当年夏季700 hPa副热带高压位置异常偏东,形成陕西干旱少雨的环流形势。     

用逐步回归方法预报番禺年降水量

在番禺实测资料的基础上 ,对 5 0年番禺年降水序列进行趋势分析和预测 ,发现 :⑴该序列不存在明显的变化趋势 ;⑵用主分量逐步回归思路所建立预测方程 ,复相关系数高即对样本的拟合误差小 ,预测效果较显著 ;⑶通过对高度场和海温场的分区分季节的场的主分量分析 ,获得广泛影响因素的重要信息     

“三江源”夏季降水异常与大气环流异常的关系

利用三江源地区14个站1961-2005年逐月降水资料,对全区近45年夏季降水异常的时空特征及与大气环流异常的关系进行了分析.结果表明,近45年来,三江源地区的夏季降水量具有良好的空间一致性,总体呈微弱的减少趋势,减少幅度为9mm/45a;三江源地区经历了5个干、湿交替的阶段,存在较明显的准2年、准4～6年的振荡周期,自1980年代中期后12～14年左右的周期信号较强;1968、1979及1986年是3个明显的气候突变点,小波分析结果与降水序列大-小-大-小-大的变化趋势及突变检验存在良好的对应关系.环流分析表明,三江源地区夏季旱、涝年份的大气环流配置形势在高度距平场、风场和温度场均呈反向变化,可作为强信号,对三江源夏季降水的异常预测起指示作用.     

海温异常对山东夏季降水的影响分析

讨论了前期全球海温异常对山东夏季降水不同分布型的影响,找到了对汛期降水预测有指示意义的异常信号,并将这些异常信号与2016年的降水分布特征进行了验证。前期恩索(ENSO)处于发展状态时,易造成全省夏季降水一致的分布形势;前期ENSO处于衰减状态时,山东夏季降水易出现东西反向的分布形势。太平洋十年际振荡和热带印度洋全区一致海温模态位相与鲁东南和半岛的夏季降水存在高相关,而副热带南印度洋偶极子和热带印度洋偶极子位相对山东夏季降水的高影响区位于鲁西北。这些异常信号对山东夏季降水预测具有一定的指示意义。     

中国年降水气候振动的非线性动力学特征

从观测资料出发,利用反演方法,获得了描述我国17个站年降水气候振动的二阶非线性动力学方程组中的系数,并在无外源强迫的情况下对该非线性动力学方程组作了定性的分析,对17个站的年降水气候振动进行气候模拟试验。结果表明:我国大部分地区的年降水气候振动存在弱的非线性振动特征,17个站的年降水气候振动都可以看作是一个正阻尼的动力系统,在运动变化过程中,自身能量的变化dEdt<0,17个站年降水气候振动的固有频率的变化范围为0.6≤ω0≤1.417,其固有周期的变化范围为10.4≥T≥4.4年。从空间分布特征上可以看到,其固有周期的长短分布有明显的东西向特征。在17个站中,兰州、成都、重庆、南宁、福州、上海、温州地区的年降水气候振动是一个类似于具有渐软弹簧特性的非线性动力系统,而昆明、长春、哈尔滨、北京、广州、西安、厦门、长沙、南京、杭州地区的年降水气候振动是一个类似于具有渐硬弹簧特性的非线性动力系统,从其空间分布特征上看也有东西向特征。全国17个站年降水气候振动的动力系统都存在一个稳定的焦点,在无外源强迫作用时,各站的年降水气候振动将逐渐趋向于各自的稳定的焦点,但都不存在极限环。在仅考虑降水自身振动的情况下,利用我们反演得到的非线性动力学方程对年降水气候振动做模拟,位于内陆地区的模拟情况可以通过显著性水平检验,而靠近海洋的地区模拟效果没有内陆好。这一结果说明在降水气候振动中,靠近海洋地区的外源强迫影响作用比位于内陆地区大。     

华中区域极端降水天气形势及物理量异常度特征

选取1960—2012年间共139例极端降水个例,对其降水特征、天气形势及物理量异常度进行了分类对比研究。结果发现:华中区域极端降水主要发生在四种不同的天气形势下,即纬向型、经向型、台风西风带冷槽结合型和短波槽前低涡暖切型,其个例占比分别为42.4%,30.2%,17.3%,10.1%;台风西风带冷槽结合型在暴雨站数、极端降水站数、极端降水量平均值均居四类最大,纬向型和经向型次之,短波槽前低涡暖切型最小;低层水汽辐合、中低层上升速度、低层风场辐合及气旋性涡度,高层风场辐散和大气可降水量的异常比例超过50%,是极端降水物理量异常的共性特征。个性特征为:纬向型500 hPa比湿异常比例较高,经向型中低层暖平流异常比例较高,台风西风带冷槽结合型500 hPa正涡度平流和中低层比湿异常比例较高,短波槽前低涡暖切型与其他类比异常量更集中于边界层且大气可降水量异常比例低。此外,极端降水预报除了要关注物理量异常程度,降水的持续时间也是重要因素之一。     

华南地区6月份降水异常的统计分析

利用1951-2005年NCEP/NCAR再分析资料及华南地区6月份降水资料,统计分析了与华南降水异常相关的西太平洋副热带高压变异、垂直运动及水汽输送等特征。结果表明:华南地区6月份降水异常与南海区域西太平洋副热带高压脊线位置、中心强度等存在非常紧密的联系。     

用Jenkinson法推算山东年最大日雨量重现期值的初探

该文简要介绍用Jenkinson法计算山东地区的年最大日雨量不同的重现期值，得到初步结果:13个台拟合较佳，3个台拟合较差。笔者认为要得到较为符合实际的结果，除了要继续探讨应用其它统计理论分布来求算年最大日雨量重现期值外，还应考虑与物理因子放大法结合起来互为修正。     

汛期预测的集合预告模拟研究

本文介绍一个跨季度汛期降水预测的集合预测模拟试验，以1987年为例，用2月1日～26日每隔5天的观测资料作初值进行了6个积分，取其平均作为集合预测，共有7个预测结果，计算了7个预测与观测场的同号率，计算了6个预测的标准差，结果表明:集合预测比个别试验更为合理，这6个试验的结果在大尺度分布上是相近的，其差别也是不大的。集合预测值得继续进行试验。文中也讨论了一些由于大气运动固有的动力学特性，其集合预测与经典的数学考虑有所区别，对集合预测提出了一些新的看法，许多问题还需要继续深入探讨，以期能对该方法作出恰当的评     

Development of a Downscaling Method in China Regional Summer Precipitation Prediction

A downscaling method taking into account of precipitation regionalization is developed and used in the regional summer precipitation prediction (RSPP) in China. The downscaling is realized by utilizing the optimal subset regression based on the hindcast data of the Coupled Ocean-Atmosphere General Climate Model of National Climate Center (CGCM/NCC), the historical reanalysis data, and the observations. The data are detrended in order to remove the influence of the interannual variations on the selection of predictors for the RSPP. Optimal predictors are selected through calculation of anomaly correlation coe±cients (ACCs) twice to ensure that the high-skill areas of the CGCM/NCC are also those of observations, with the ACC value reaching the 0.05 significant level. One-year out cross-validation and independent sample tests indicate that the downscaling method is applicable in the prediction of summer precipitation anomaly across most of China with high and stable accuracy, and is much better than the direct CGCM/NCC prediction. The predictors used in the downscaling method for the RSPP are independent and have strong physical meanings, thus leading to the improvements in the prediction of regional precipitation anomalies.