用一种插值方法作短期气候预测的试验

将ｓｈｅｐａｒｄ插值方法运用到短期气候预测中,建立一类非模式预报方法,按照相似原因将产生相似结果的原理来作预报,对云南降水进行了预报试验。结果表明,这种方法与多元回归相比具有良好的预报能力,值得进一步探讨和应用。     

对短期气候预测有关问题的探讨

本文提出了短期气候预测的基本时间单位应是年，这样可以与天为基本时间单位的天气预报进行对比分析；将天气预报中的某些思路和方法引进短期气候预测中来，如突出灾害性天气的预报思路，多种方法相配套的预报思路，以天气过程为主要预报对象的预报思路和用概率表示预测结果的方法等，要大大开阔知期气候预测的思路和方法。经沈阳地区的预测试验，证明是可行的。     

北京地区夏季降水概率预报业务应用研究

作者分析了降水概率预报的基本特征，在北京中尺度数值预报模式（ＢＭＮＦＭ）的基础上应用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）方法，建立北京地区夏季两个量级（≥０．１ｍｍ和≥１０．０ｍｍ）的降水概率预报方程，并结合最新天气观测资料和预报员知识订正客观预报结果。应用Ｂ评分，Ｂｓ评分和Ｂｉａｓ方法对主观降水概率预报和客观降水概率预报进行评估。     

基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究

针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。      

CMIP6年代际气候预测计划（DCPP）概况与评述

年代际气候预测计划（DCPP）是第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的子计划之一,其目标是利用多模式开展气候系统年代际预测、可预测性和变率机制研究。DCPP设计了3组试验,即年代际回报试验、预报试验以及理解年代际变率机制和可预测性的敏感性试验。目前有21个模式拟参与DCPP计划,其中包括5个来自中国的模式。DCPP将推动解决气候系统从年际到年代际尺度预测相关的多项科学问题,评估当前气候预测系统预报技巧,挖掘潜在可预报性,研究长时间尺度气候变率形成机制,提供对科学和社会有用的预测产品。     

长期气候预测的一种两层耦合法

文章使用一个与大气环流模式串联耦合的预报热带太平洋海温（ＳＳＴ）的模式来制作全球长期气候预测。首先超前预报海温，然后将海洋预报用于强迫大气模式，从而超前于海温预报制作气候预测。在全球大部分地区该方法对７０年代至９０年代的７次重大气候事件的预测与观测结果很好吻合。     

BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析

本文利用国家气候中心（BCC）第二代季节预测模式系统历史回报数据,从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能,并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比,重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示,BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式,特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进,可以通过激发太平洋—北美型（PNA）、东亚—太平洋型（EAP）等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明,厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源,BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征,从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看,BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力,特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此,进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。     

一种新的集合预报权重平均方法

提出了一种新的考虑权重的集合预报成员平均方法。使用气候等概率区间来对集合成员进行分组, 并根据气候等概率区间的大小及其中的成员数, 对集合成员的权重进行调整, 得到了一种改进的集合平均预报结果。检验表明, 它可以进一步提高集合平均预报的效果。相对于提高模式分辨率或发展庞大的集合预报系统, 这种方法的效果是显著的。     

一种减少有限区气象模式嵌套误差积累的方法

介绍了一种减少有限区气候模式中嵌套误差积累的新方法－三维嵌套方法，详细阐述了这种方法提出的原因，必要性和它的理论基础，在有限区气候模式上进行三维嵌套二维嵌套的对比试验，试验结果表明三维嵌套方案可减少嵌套预报误差的积累，并且对于降水的预报也有很大的改善。     

多模式集成的概率天气预报和气候预测研究进展

基于大气的混沌特性,单一的确定性预报逐步向多值的不确定性概率预报转化已成为一种趋势。本文系统地评述了概率天气预报产生的背景,介绍了概率预报的相关概念及国内外的研究状况,着重讨论了多模式集成的概率预报的两种集成方法,即贝叶斯模式平均(Bayesian model averaging,BMA)和多元高斯集合核拟合法(Gaussian ensemble kernel dressing,GEKD),并给出了两个例子的概率预报试验结果。利用BMA方法制作的概率预报的方差较小,减小了预报的不确定性,因此预报结果更接近大气的真实值。作为另一种多模式集成方法,多元高斯集合核拟合法回报的地面气温距平均值及趋势的概率预测结果与实测结果基本一致。利用此方法建立了地面气温年代际变化的概率多模式集合预测模型,并从中提取年代际气候变化特征,对东亚季风区年代际预测具有重要应用价值。     

基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。     

事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

基于短时强降水概率预报的模糊检验试验

利用短时强降水概率预报模型生成短时强降水(≥20mm/h)概率预报产品,并对其进行“点对面”模糊检验试验。结果表明:短时强降水(≥20mm/h)概率预报和SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)的“点对面”TS评分均明显高于相应的“点对点”评分,短时强降水(≥20mm/h)预报结果可在30～40km范围内进行调整;短时强降水(≥20mm/h)概率预报在概率为30%时TS评分达到最大,Bias接近为1,预报偏差最小;短时强降水(≥20mm/h)概率预报比SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)预报更具有参考价值。      

上海区域数值预报模式集合预报系统的建立与试验

以目前运行的上海区域业务数值预报模式为基础,从预报模式的不确定性出发构造8个预报成员,建立了上海区域数值预报模式集合预报系统的初步模型,并对2004年夏季进行了逐日48 h预报试验。结果表明:集合平均对华东地区城市降水、温度、海平面气压等气象要素的总体预报能力与分辨率高3倍的业务模式相当,其中对雨量较大降水、最低温度、海平面气压(0~24 h)的预报效果好于业务模式;集合预报还能提供客观化、定量化的降水概率预报,对降水的发生、尤其是特大降水的发生有着很好的提示作用。     

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。     

基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验

在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率.     

江苏暴雨概率预报及其业务应用

以未来12~36 h、36~60 h和60~84 h的暴雨预报为目标,利用2011年—2013年夏季6—8月欧洲细网格数值模式预报产品分析了江苏夏季暴雨的可能预报因子。通过对各因子进行相关性、敏感性和代表性分析后,优选了22个对不同强度降水具有较好区分能力的暴雨预报因子。以这些因子为基础建立了一种简单的江苏省暴雨概率预报方法。其预报产品已在江苏省气象业务一体化平台上投入业务使用。该方法在2011—2013年7月,针对提前12 h预报的历史回报试验中,TS技巧评分平均为13.6,明显高于EC细网格24 h降水预报产品(平均TS评分仅为4.5)。在2014年梅汛期的6月25—26日、7月1—2日和7月4—5日三次区域性暴雨个例的预报试验中,提前60、36、12 h的预报效果均较好,其平均TS评分(44.6)也明显高于欧洲细网格数值模式的降水预报(20.4)。     

西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析

本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。     

两个集合预报系统对秦岭及周边降水预报性能对比

利用欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、美国大气环境预报中心 (NCEP) 集合预报系统 (EPS) 降水量预报资料,CMORPH (NOAA Climate Prediction Center Morphing Method) 卫星与全国3万个自动气象站降水量融合资料,基于技巧评分、ROC (relative operating characteristic) 分析等方法,对比两个集合预报系统对秦岭及周边地区的降水预报性能。结果表明:两个系统均能较好表现降水量的空间形态,对于不同量级降水,ECMWF集合预报系统0~240 h控制及扰动预报优于NCEP集合预报系统,但NCEP集合预报系统264~360 h预报时效整体表现更好; ECMWF集合预报系统0~120 h大雨集合平均优于NCEP集合预报系统,两个系统集合平均的预报技巧整体低于其控制及扰动成员预报,这种现象ECMWF集合预报系统表现更为显著; ECMWF集合预报系统降水预报概率优于NCEP集合预报系统。ROC分析显示,随着预报概率的增大,ECMWF集合预报系统在命中率略微下降的情况下,显著减小了空报率,NCEP集合预报系统则表现出高空报、高命中率。