我国短期气候预测的业务技术发展

首先概述了我国短期气候预测技术和业务现代化发展的历史。近40多年来，我国短期气候预测业务技术经历了经验统计分析、数理统计分析、物理统计分析、动力与统计相结合4个主要发展阶段。其次分析了“九五”以来我国短期气候预测技术的新进展，通过“九五”攻关研究，增强了我国短期气候预测的物理基础、综合决策和业务预测能力，初步实现了动力与统计相结合，提高了自动化、客观化、可视化水平。最后探讨了未来我国短期气候预测技术发展的几个主要问题，一方面要大力发展动力气候模式，另一方面要不断改进提高物理统计方法，在汛期降水物理统计预测方法的研究中，应重点加强主导因素、中纬度环流异常、海洋与大气相互作用、年代际气候背景与年际气候异关系的研究。     

我国现有短期气候业务预测方法综述

对我国短期气候业务预测方法的综合分析表明 :我国现有的短期气候业务预测经验和统计方法仍是主要的 ;物理因子和前兆强信号结合天气气候学分析的概念预测模型方法在业务预测中发挥重要作用 ;动力模式预测方法在业务预测中取得一定效果 .随着动力模式的进一步发展 ,短期气候业务预测将逐步走向以动力模式客观预报为指导预报的新阶段     

动力气候模式预测系统业务化及其应用

动力气候模式是目前国际上开展气候预测的主要工具。经过 8年多的研制、发展和业务化过程 ,国家气候中心已建立起第一代动力气候模式预测业务系统 ,并以此为平台 ,形成了一套包括月、季节到年际时间尺度的动力模式预测业务。 2 0年历史回报试验和 1年多的试验性业务运行结果表明 ,该系统对东亚区域的季节预测具有较好的预测能力 ,其预测结果已经在实际业务中得到了应用 ,并成为我国短期气候预测业务的重要参考依据。该文是对该动力模式系统性能的介绍 ,也是对国家“九五”重中之重课题的加强课题“短期气候预测综合动力模式预测系统业务化”专题的总结汇报。     

我国短期气候预测技术进展

经过近60年的发展,我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。近年来,一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧,新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行,研发了多种模式降尺度释用技术,多模式气候预测产品解释应用集成系统(MODES)和动力-统计结合的季节预测系统(FODAS)逐渐应用于业务中,大气季节内振荡(MJO)逐步在延伸期预报中得到应用。近年来,对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。     

我国现代气候业务现状及未来发展趋势

从气候监测诊断、气候预测、气候系统模式、气候评价与灾害风险管理、气候变化业务和气候业务平台等角度,系统概述了我国现代气候业务现状。提出了以气候监测和动力学诊断为基础,以提升气候服务、气候风险管理和应对气候变化能力为目标,以发展客观化气候预测技术和定量化气候评估方法为核心的现代气候业务概念。分析了国际气候业务发展趋势及我国气候业务的差距,明确了加强气候系统基本变量监测、提高气候系统模式分辨率和改进物理过程、发展第2代短期气候预测系统、研发气象灾害风险评估方法并建立中国气候服务系统 (CFCS) 等发展任务。     

中国气候预测研究与业务发展的回顾

天气预报是指一周内至两周时间尺度的气象预报,而月季及以上时间尺度的预报则属于气候预测范畴。中国的气候预测起步很早,无论在研究工作中还是在业务应用上都取得了显著成就。文中扼要回顾了这些研究和业务发展成就,重点包括:对于季风和梅雨、寒潮的早期认知和后期研究发现、早期气候预测业务发展概况、动力气候预测的早期探索、动力-统计气候预测方法的研制和应用、气候预测模式的发展以及初始化和多模式集合预测、东亚气候系统变异的全方位探索、气候预测范畴的不断拓展和气候预测研究的不断创新。也对未来气候预测研究和业务发展提出了几个重大挑战性课题,涉及不同时间尺度气候变异过程之间的相互作用、季节内至年代际气候预测、气候系统模式及初始化、动力-统计相结合的气候预测方法等方面。      

成都区域中心动力气候模式产品降尺度应用业务系统

利用动力气候模式（T63）产品进行降尺度解释应用,是目前以及未来开展气候预测的主要手段。本系统基于国家气候中心下发的气候模式产品、NCEP／NCAR500hPa高度场、西南区域84个代表站温度降水历年资料,采用动力统计相结合的技术方法,建立了“成都区域气象中心动力气候模式解释应用系统”,该系统以统计降尺度方法在西南区短期气候预测中的业务化应用为目的,实现了统计方法与动力模式相结合的业务化,经过5年业务回报试验和近2年的预测业务运行,结果表明：该系统对西南区域的月尺度温度和降水有较好的预报能力,已成为西南区域气候中心日常业务的主要参考依据。本文主要介绍该系统平台的各子系统性能及采用的技术方法。     

成都区域中心动力气候模式产品降尺度应用业务系统

利用动力气候模式(T63)产品进行降尺度解释应用,是目前以及未来开展气候预测的主要手段。本系统基于国家气候中心下发的气候模式产品、NCEP/NCAR 500 hPa高度场、西南区域84个代表站温度降水历年资料,采用动力统计相结合的技术方法,建立了“成都区域气象中心动力气候模式解释应用系统”,该系统以统计降尺度方法在西南区短期气候预测中的业务化应用为目的,实现了统计方法与动力模式相结合的业务化,经过5年业务回报试验和近2年的预测业务运行,结果表明:该系统对西南区域的月尺度温度和降水有较好的预报能力,已成为西南区域气候中心日常业务的主要参考依据。本文主要介绍该系统平台的各子系统性能及采用的技术方法。      

“全国预报预测业务系统建设(新疆气候中心)”项目

正一、立项背景2014年中国气象局"省级客观化气候预测业务建设(一期)"实现了MODES1.0版本在全国推广业务应用,需加强动力学框架下的多因子综合动力一统计季节尺度气候预测客观业务系统建设。2014年我国的国家级和省级少数业务单位开展了月内强降温过程准业务预测。新疆季节预测技术的本地化应用以及强冷空气延伸期预测技术研究是新疆     

短期气候预测方法综述

1引言国外不少国家开展短期气候预测的研究与业务已有几十年历史。目前大多数国家（包括我国）业务预报仍以经验统计方法为主，预报效果不稳定。80年代以来。有关气候变化物理成因及其机制的研究，为短期气候预测尤其是动力模式的发展提供了物理依据，有的已成为短期气候预测很有用的工具。一些发达国家在进行动力模式的研制和气候模拟方面发展很快。为更好开展短期气候预测的研究，有必要了解其发展现状。但限于篇幅，本文只能对短期气候预测的较新进展作比较详细的介绍。2短期气候预测方法2．1经验、统计方法经验方法仍以天气气候的相似相…     

气候信息交互显示与分析平台 (CIPAS) 设计与实现

气候信息交互显示与分析平台 (CIPAS) 设计为面向气候监测、诊断、预测等基础业务支撑系统。CIPAS设计了面向气候业务应用的集约化基础数据环境,内容涵盖全时间序列的地面常规观测、指数资料、再分析资料以及数值预报产品等,并提供基于要素、层次、时间、范围、种类等查询参数的统一、简单的访问接口 (API);CIPAS设计采用多层次分布式架构并形成轻量级客户端,而客户端则采用组件化和插件化设计方法,涵盖数据、图形、分析处理、版面制图、配置管理等核心组件,形成可扩展和组装的基础业务功能模块及二次开发接口,并以工具箱的形式提供各种气候业务分析能力,如EOF,SVD等诊断分析工具。该文重点对CIPAS的建设原则、总体框架、主要功能、运行流程等设计进行详细介绍,并对平台实现所涉及的若干关键技术问题进行深入分析。CIPAS初步具备了气候资料综合检索、多维显示、统计诊断分析产品生成等综合业务功能,其建设成果在国家级和试点省份的试用显示其较好的业务应用能力与发展前景。     

区域气候模式RegCM_NCC在东北地区的应用研究

引进国家气候中心业务化的区域气候模式RegCM_NCC,通过操作系统调试、模拟区域确定、模式分辨率调整等本地化工作,初步建立了针对东北地区的区域气候模式系统,并应用该模式以夏季为例,对东北地区的气候进行了15 a（1991—2005年）时间长度的数值积分试验。结果表明：模式对环流的特征和东北地区地面气温具有一定的模拟能力,对气温模拟存在系统性的暖偏差,对降水模拟能力较差。     

Comparison of four ensemble methods combining regional climate simulations over Asia

A number of uncertainties exist in climate simulation because the results of climate models are influenced by factors such as their dynamic framework, physical processes, initial and driving fields, and horizontal and vertical resolution. The uncertainties of the model results may be reduced, and the credibility can be improved by employing multi-model ensembles. In this paper, multi-model ensemble results using 10-year simulations of five regional climate models (RCMs) from December 1988 to November 1998 over Asia are presented and compared. The simulation results are derived from phase II of the Regional Climate Model Inter-comparison Project (RMIP) for Asia. Using the methods of the arithmetic mean, the weighted mean, multivariate linear regression, and singular value decomposition, the ensembles for temperature, precipitation, and sea level pressure are carried out. The results show that the multi-RCM ensembles outperform the single RCMs in many aspects. Among the four ensemble methods used, the multivariate linear regression, based on the minimization of the root mean square errors, significantly improved the ensemble results. With regard to the spatial distribution of the mean climate, the ensemble result for temperature was better than that for precipitation. With an increasing number of models used in the ensembles, the ensemble results were more accurate. Therefore, a multi-model ensemble is an efficient approach to improve the results of regional climate simulations.     

气候业务系统运行监控平台设计与实现

为满足国家气候中心各业务系统一体化、精细化监控的需求,设计和实现了气候业务系统运行监控平台。该平台多维度展示了各业务系统的资料及产品完整性、数据库状态、关键进程、数据访问、服务器基础资源等方面的监控结果,并具备故障告警、系统管理、数据推送及展示等功能。本文介绍了平台的运行架构、主要功能,并对关键技术进行了详细阐述。业务实践证明,该平台能够帮助业务值班人员及时、快速、全面掌握各业务系统状态,提高了运维效率,有利于推动气候业务一体化、集约化发展。     

Communicating climate change risks in a skeptical world

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has been extraordinarily successful in the task of knowledge synthesis and risk assessment. However, the strong scientific consensus on the detection, attribution, and risks of climate change stands in stark contrast to widespread confusion, complacency and denial among policymakers and the public. Risk communication is now a major bottleneck preventing science from playing an appropriate role in climate policy. Here I argue that the ability of the IPCC to fulfill its mission can be enhanced through better understanding of the mental models of the audiences it seeks to reach, then altering the presentation and communication of results accordingly. Few policymakers are trained in science, and public understanding of basic facts about climate change is poor. But the problem is deeper. Our mental models lead to persistent errors and biases in complex dynamic systems like the climate and economy. Where the consequences of our actions spill out across space and time, our mental models have narrow boundaries and focus on the short term. Where the dynamics of complex systems are conditioned by multiple feedbacks, time delays, accumulations and nonlinearities, we have difficulty recognizing and understanding feedback processes, underestimate time delays, and do not understand basic principles of accumulation or how nonlinearities can create regime shifts. These problems arise not only among laypeople but also among highly educated elites with significant training in science. They arise not only in complex systems like the climate but also in familiar contexts such as filling a bathtub. Therefore they cannot be remedied merely by providing more information about the climate, but require different modes of communication, including experiential learning environments such as interactive simulations.     

CMIP5气候模式对中国未来气候变化的预估和应用

气候模式是研究气候系统和气候变化的有力工具,其模拟结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要数据基础。随着全球气候变暖速度加快,地表生态环境、水文动态循环过程、社会经济发展等都受到其影响,进而影响到人类的生产和生活。利用气候模式对未来气候变化特征进行评估和预测,可为人类调整发展策略以适应气候变化提供科学依据。通过汇总CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式在气候变化方面的相关研究,综述了CMIP5气候模式在农业生产、水文动态监控以及其他领域中的应用,最后指出了CMIP5气候模式在模拟预估未来气候变化上存在的不足,并展望了CMIP5气候模式在未来的应用。     

基于AE的气象要素检索与图形化显示模块的设计与实现

以中国气象局国家气象中心项目“智能化服务产品交互系统”为依托,采用ArcGIS Engine Developer Kit 9.2为软件开发的核心,以C#为编程语言,以Oracle为数据库依托,设计开发了基于C/S模式的气象要素检索与图形化显示模块。模块通过外部配置信息和MicroSoft .Net Framework中反射机制的结合,在一定程度上克服了气象要素检索与图形化显示不能满足用户动态需求的不足,实现了气象要素检索结果图形化自动绘制的功能,从而为各级政府的决策服务提供科学参考依据。     

Multi-model climate projections of the main cyclogenesis hot-spots and associated winds over the eastern coast of South America

Climate Dynamics - In this study, multi-model ensembles are used to understand regional features of future climate trends of cyclones and associated winds in eastern South America. For this, we...     

Adaptive Management of the Global Climate Problem: Bridging the Gap Between Climate Research and Climate Policy

To date the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has concerned itself with gathering a state of the art review of the science of climate change. While significant progress has been made in enhancing our integrated understanding of the climate system and the dynamics of the social systems that produce an array of potential greenhouse gases, it is also clear from the panel's reports how far the science community is from being able to present a dynamic and synoptic view of the climate system as a whole. Clear evidence of these complexities and uncertainties inherent in the climate system is evident in efforts aimed at designing robust policy interventions. In this paper, we argue that the adaptive management framework in ecosystem management may be a useful model for guiding how the IPCC can continue to be relevant both as a scientific establishment and as a policy-relevant scientific endeavor.