实际预报可预报性的时空依赖性分析

本文利用国家气象中心1990年1月1日至1992年2月29日的1～5 d、500 hPa高度场业务预报结果研究了不同球谐函数谱分量和经验正交函数(EOF)谱分量的可预报性。对球谐函数谱分量的研究表明可预报性并不是随着空间尺度的增加呈现单调的递减关系，主要表现为在总波数n等于5附近具有最大可预报性。可预报性主要依赖于总波数n，经卷大圆上的波数和纬向圆周上的波数对可预报性具有完全相同的重要意义。对EOF谱分量的分析表明，随着EOF指数(即序号数)的增大，可预报性依次减小。从EOF和球谐函数的关系发现前几个EOF分量正是对应着最可预报的球谐函数分量。进一步分析表明，最可预报的分量对应大气运动的慢变流型。这些结果对如何使用数值预报产品以及如何进行延伸预报具有重要意义。     

东北夏季月气温数值产品释用预报方法

采用对站点气象要素场EOF(自然正交函数)展开，预报几个主要特征向量时间系数的思路，对国家气候中心的T63动力延伸预报产品解释应用，制作东北夏季定点、定量月气温预报。根据EOF展开的空间特征向量分布特征，分别对反映测站上空高度数值大小与长波系统强弱的高度距平、地转涡度等预报因子进行处理，进而建立预报模型。     

基于动力统计模型重构的副热带高压中长期预报

基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用EOF方法对位势场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构的思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力统计模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解的时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压活动场的中长期预报。试验结果表明,在短期预报(1—5 d)该模型与T106模式的预报效果大致相当;但对于中长期预报(≥5 d),其预报效果优于T106预报产品;特别是10 d以上的预报结果对副热带高压的形态和范围仍然能较为准确地描述。该研究方法对副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路。     

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。     

EOF迭代及其在月平均气温预报中的应用

本文在经验正交函数(EOF)展开的基础上,提出了一种预报月平均气温的EOF迭代方案,试验结果表明,本方法对六个月以内的日平均气温有较好预报能力。     

P-σ全球模式的月尺度动力延伸预报试验

用P－σ混合坐标系原始方程模式（Nju-PσM)，以观测的瞬时气象要素场作为模式初始场，作了24个月动力延伸预报试验，利用距平符号一致率（P）、距平相关系数（AC）和均方根误差（RMS）对预报结果进行了评估和分析。试验表明Nju-PσM对月平均环流有一定的预报能力，气候漂移证正和预报结果的线性、势力的线型两种合成方法都对预报效果有明显的改进，把动力延伸预报与年际和月际持续性预报进行对比后，表明动力预报结果的各项评估分均为最高。预报场和实况场的空间滤波和经验正交函数（EOF）分析表明，模式对大尺度天气系统的预报能力较强，而对较小尺度天气系统的预报能力则差一例。     

逐段非线性预报方法在雨量场预报中的应用

本文用EOF方法将雨量场展开，以时间系数作为预报对象，运用遥相关理论，提取通过一定信度检验的因子，建立了各时间系数的非线性逐段预报模型，其拟合效果和试报结果都十分理想，模型有较强的实用性。     

东北夏季月气温数值产品释用预报方法

采用对站点气象要素场EOF自然正交函数 )展开 ,预报几个主要特征向量时间系数的思路 ,对国家气候中心的T63动力延伸预报产品解释应用 ,制作东北夏季定点、定量月气温预报。根据EOF展开的空间特征向量分布特征 ,分别对反映测站上空高度数值大小与长波系统强弱的高度距平、地转涡度等预报因子进行处理 ,进而建立预报模型。     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子后，用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验，检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差，客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法

本文通过将500 hPa高度、850 hPa温度、海平面气压的预报与历史要素场进行EOF分解,并假定EOF分解空间函数(即特征向量)是基本稳定的,建立以EOF分解主分量系列的时间系数、预报站点附近基本要素值的时间序列与预报站点平均气温距平的多元线性逐步回归预报方程,结合ECMWF集合预报数值产品,生成全国范围未来10 d平均气温距平客观预报产品投入业务应用,并采用同号率方法检验。结果表明,客观预报产品在检验时段内,同号率平均值为0.77,明显高于ECMWF集合预报模式2 m温度直接计算得出的同类产品同号率0.63;该客观预报产品不仅在分布范围上,同时在距平幅度上预报效果均较好。此外,相关分析也证明同号率方法在检验中期时效气温距平预报中有其合理性。     

迭代EnSRF方案设计及在Lorenz96模式下的检验

本文利用非同步 (Asynchronous) 算法设计了一个包含迭代过程的集合平方根滤波方案 (迭代EnSRF),并在Lorenz96模式下详细对比分析了该方案和传统EnSRF方案的同化效果.与传统EnSRF方案不同,迭代EnSRF方案能够同时更新两个时次的背景场并通过迭代过程来改进分析结果.本文不仅检验了迭代EnSRF在同化不同类型观测资料时的效果,还检验了存在模式误差时该方案的同化效果,并且对同化结果的合理性进行了详细分析.试验结果表明:在完美模式下,迭代EnSRF能够显著加快同化常规观测时的收敛速度,并能够更加有效地同化非常规观测资料;在存在模式误差时,迭代EnSRF并不能有效改进分析结果;当对不准确的模式参数进行扰动后,迭代EnSRF能够更好地利用改进后的集合预报系统来提高其对部分类型观测的分析结果.进一步的分析表明,分析结果的改进主要得益于迭代EnSRF改进了背景误差协方差空间结构,并使得EnSRF的线性假设得到更好的满足.     

变分连续同化中优化步长的推导方法及数值试验

一个好的变分同化方法,必须考虑到预报模式具有误差,并对模式误差进行纠正.变分连续同化(VCA)通过在模式方程中引进一个修正项,连续地调整模式变量,从而达到以上目的.在变分连续同化的迭代过程中,优化步长的选取方法对于同化迭代是否收敛、收敛速度快慢与否都至关重要,文中推导了一种有效利用观测资料计算优化步长的新方法,并以大气运动方程中一维非线性平流波和二维惯性波为例,进行了四维变分资料同化数值试验.数值结果表明,VCA方法和计算优化步长的公式都是有效的.     

迭代集合平方根滤波在风暴尺度资料同化中的应用

本文根据最新的非同步(Asynchronous)算法设计了一个迭代EnSRF(iterative Ensemble Square Root Filter,简称iEnSRF)方案。在这个迭代方案中,同化时刻的背景场和一个较早时刻的背景场将被同时更新,得到两个时刻的分析场,然后预报模式从较早时刻的分析场再次进行集合预报到同化时刻,最后重复前面两个步骤,实现对同化时刻背景场的迭代分析。在一个理想风暴个例上,本文通过模拟雷达资料同化对这一方案进行了检验,对比了传统EnSRF方案和iEnSRF方案的同化效果。此外,本文还讨论了只在同化时刻一个时间层上进行迭代的情况。同化单部模拟雷达资料的试验表明iEnSRF方案能够在初始估计缺少风暴信息的情况下较好地还原风暴中垂直运动和潜热释放之间的正反馈关系,显著提高初始分析的质量并加快随后同化的收敛速度。而传统EnSRF在这一初始估计较差的情况下不能在初始分析中有效估计这一相关关系并导致其收敛速度较慢且收敛误差较大。当只涉及一个时间层时,迭代算法并不能取得比传统EnSRF更好的效果。这一结果表明重复使用观测的算法只有在涉及两个时间层时才能改进最终的分析结果。在同化两部模拟雷达资料的试验中,iEnSRF的初始分析仍然优于传统EnSRF的初始分析,并在对流层高层取得显著改进。单双雷达资料同化的试验结果对比表明,单纯增加观测数量并不能显著改进传统EnSRF对非观测变量(比如温度)的分析,而iEnSRF则能够更加充分地利用更多的观测进一步提升初始分析的效果。     

What determines perceived value of seasonal climate forecasts? A theoretical analysis

Seasonal forecasts have potential value as tools for the management of risks due to inter-annual climate variability and iterative adaptation to climate change. Despite their potential, forecasts are not widely used, in part due to poor performance and lack of relevance to specific users’ decision problems, and in part due to a variety of economic and behavioural factors. In this paper a theoretical model of perceived forecast value is proposed and applied to a stylized portfolio-type decision problem with wide applicability to actual forecast users, with a view to obtaining a more complete picture of the determinants of perceived value. The effects of user wealth, risk aversion, and perceived forecast trustworthiness, and presentational parameters, such as the position of forecast parameter categories, and the size of probability categories, on perceived value is investigated. Analysis of the model provides several strong qualitative predictions of how perceived forecast value depends on these factors. These predictions may be used to generate empirical hypotheses which offer the chance of evaluating the model's assumptions, and suggest several means of improving understanding of perceived value based on qualitative features of the results.     

近年来中国统计气象学的新进展

近年来，统计气象学在中国取得了长足的进展。其中主要有：将熵原理用于气象学，从而建立了熵气象学；引进了忆及过去时次资料的记忆函数，导出了大气运动的自忆性方程；将模糊数学引入气象学；将非线性动力学用于气候学研究，提出了一系列相空间预报模式；将车贝雪夫多项式推广到不规则格点，提出了一种新的时间序列预报的迭代算法；应用子波分析方法进行气候学研究；将Ｌｏｇｉｓｔｉｃ判别分析用于气象预报，研究了二次判别及逐步判别等问题；将中国科学家提出的灰色系统理论和多层递阶方法引入气象预报。此外，还引进了复经验正交分解、奇异值分解、投影追踪、主振荡模态分析等较新的统计学方法。这些方法都已在气象业务预报中发挥了作用     

一种改进的考虑环流特征的MOS预报方法

利用一种可以考虑天气环流形势场特征的MOS预报因子处理方法进行预报因子的处理,以T106L19模式的预报产品为基础建立云南省32个基本站点的降水和气温预报方程,并与不考虑天气形势场的因子所建立的MOS方程的预报结果进行对比。结果表明,MOS预报的结果对预报因子的变化很敏感,在考虑天气形势后的MOS预报对云南各站点的降水和气温的预报效果均有显著的改进,说明MOS预报因子的处理方法和选取对改进MOS预报效果具有重要的意义。     

基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验

本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。     

利用最近资料改进MOS预报的方法

尝试了将变分技术应用于统计预报方法中，并以兰州地区1999年9～11月最高温度MOS预报为例进行了试验。结果表明，经过最新大气实况观测资料修正的MOS方程可以改善其预报效果。其改善程度与方程本身的预报能力有关。为了进一步说明问题，文中还提出了一个新的概念——方程预报水平。在此基础上发现了一个新的现象。即用本文提出的方法对MOS方程优化。其方程预报水平是稳定的。     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。      

基于T639数值预报产品的气温本地化应用及检验

基于T639数值预报产品下发的多个物理量资料,利用多元回归方法,开展本地化的分县气温客观预报方法研究,结合常规气象观测资料、美国NCEP/NCAR 1°×1°网格点逐6 h再分析资料,开展业务应用并进行了效果检验,得出以下结论:最低气温预报准确率要好于最高气温,同时夏季的气温预报也明显好于其他季节;在最高气温中对扬中的预报准确率高于其他站点,在最低气温中对丹阳的预报效果相对比较好;客观预报方法存在明显的系统性负偏差,通过使用每个预报时效预报误差的7 d滑动平均进行订正,结果表明通过订正,预报效果有所提高,特别是最高气温订正效果较明显;通过主客观预报准确率的对比分析,发现虽然客观预报对最高气温的预报效果比较差,但是在气温趋势预报上具有一定的参考价值;最低气温客观预报准确率明显高于江苏省的平均水平,和主观预报相比,虽然仍然低于主观预报水平,但是差距不大,基本上可以替代主观预报;分县气温客观预报方法对高温、寒潮等灾害性天气具有一定的预报能力,但是和实况相比,预报强度偏弱.