新疆克州地区气温年代际变化及均生函数预报模型的应用

讨论了克州地区气温突变及年代际变化特征，并利用均生函数预测模型对克州地区气温进行预测试验，1995－2001年预测试验表明，均生函数预测模型可以较好地拟合出气温的气候变化趋势，对年、季气温有较好的预测能力。     

鞍山地区冬季气温的时间变化特征及预测

利用1971～2003年鞍山地区冬季逐年平均气温资料，分析了鞍山地区冬季气温变化的时间分布特征，并运用均生函数建立鞍山地区冬季气温预测模型。进行了试报和预报检验。结果表明：鞍山地区冬季气温存在明显的上升趋势；均生函数对冬季气温预测效果明显。     

鞍山地区冬季气温的时间变化特征及预测

利用1971～2003年鞍山地区冬季逐年平均气温资料,分析了鞍山地区冬季气温变化的时间分布特征,并运用均生函数建立鞍山地区冬季气温预测模型,进行了试报和预报检验。结果表明鞍山地区冬季气温存在明显的上升趋势;均生函数对冬季气温预测效果明显。     

均生函数温度预测模型的应用

根据齐齐哈尔市1961年以来的气温资料,利用均生函数建立温度短期气候预测模型,对齐齐哈尔市地区进行预测实验。结果表明,均生函数预测模型不但能较好地拟合出气温的气候变化趋势,对年、季、月平均气温也有较好的预报能力。     

均生函数模型在长期天气预报中的应用

利用泰安市1951～1999年4月份气温资料，应用均生函数建立了气温预测模型，并进行试报和检验。结果表明，均生函数预测模型可以较好地拟合气温的变化趋势，对月气温有较好的预测能力。     

我国冬季气温与影响因子关系的年代际变化

利用1951—2012年冬季全国160个站月平均气温以及NCEP/NACR再分析资料和海温、北极海冰等资料,分析了我国冬季气温及其关键影响因子的年代际变化特征,重点研究了关键影响因子对我国冬季气温影响关系的年代际变化。研究表明:我国冬季气温在1985年之前处于冷期,之后为暖期; 我国冬季气温异常与影响因子的关系发生了显著的年代际变化,而且影响因子之间的关系也发生了显著的年代际变化。针对这种年代际变化的基本事实,提出针对冷期和暖期中不同影响因子与冬季气温的关系分时段建立冬季气温的多因子回归预测模型,可以反映冬季气温及其影响因子关系的年代际变化特征。正确的预测策略是利用相同年代际背景下预测对象与预测因子的时间序列资料建立预测模型,以确保预测模型中反映的预测对象与预测因子关系的稳定性,进而保持较高的拟合及预测水平。     

巴州北部山区降水趋势变化及其预测

对1960—2004年巴州巴音布鲁克及巴仑台山区年和春、夏、秋、冬季的降水变化特征进行了分析。结果表明:近45a来巴州北部山区降水呈增多趋势,其中巴仑台山区增多趋势明显。另外巴音布鲁克及巴仑台山区降水在不同季节的变化趋势和变化幅度不一致。对2004—2006年预测试验表明,均生函数预测模型对巴州北部山区降水有较好的预测能力,特别是对巴音布鲁克山区的降水预测相当不错。     

大连地区近44 a冬季气温的变化特征

利用大连地区1960-2004年的气温资料，应用一元线性回归、小波分析、气候趋势系数等方法，对大连地区气温的季节一年际变化特征进行了研究，着重分析了该地区冬季气温年际、年代际变化的时空特征。结果发现，大连四季都有增暖的变化趋势，其中春、冬两季增暖的速度最快；20世纪60年代大连地区的冬季气温呈下降趋势，从70年代以后，冬季气温呈明显的增暖趋势，特别是90年代以后这种增暖趋势十分显著，而且增暖的幅度全区分布不均匀；大连地区冬季气温与全国冬季气温年代际变化的步调基本一致。     

基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验

本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。     

均生函数模型在长期天气预报中的应用

利用泰安市1951～1999年4月份气温资料,应用均生函数建立了气温预测模型,并进行试报和检验.结果表明,均生函数预测模型可以较好地拟合气温的变化趋势,对月气温有较好的预测能力.     

Climate change impacts on fish catch in the world fishing grounds

Climate change impacts on fish catch in the major fishing areas in the world oceans using a new method for forecasting of fish catch is presented with probability statements. The data on historical behaviour of surface water temperature and fish catches were analyzed and processed to assess the dynamics of spatial temperature distribution and fish catches for the world oceans. An analysis shows that the species diversity of fish catch does not change significantly with time and hence the total fish catch was used as the main dynamic variables, practically without loss of information about the dynamic properties of the system. A predictor was constructed to predict the dynamics of fish catch for new values of four moments for a future temperature distribution and the predictor’s power was estimated with a probability statement. Based on the predicted temperatures for the years 2000–2100, the fish catches in the Pacific, Atlantic and Indian Oceans have been predicted with a probability statement.     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

中国、北半球和全球的气温突变分析及其趋势预测研究

本文采用均值差异假设检验研究了中国、北半球和全球气温历史序列的突变现象。分析表明，中国气温从本世纪以来，在４０年代末扣年代初曾出现一次由暖到冷的突变。北半球和全球均曾在１９世纪末和本世纪２０年代发生了突变现象。功率谱分析表明，气温的突变指数曲线具有明显的周期性。一系列比较研究证明，按照分析出的突变点将气温序列分段建模，无论数值误差还是变化趋势，效果均优于整段序列的模型。所以，对未来气温变化趋势作预测，应首先搞清楚未来会处在怎样的气候阶段中，会不会出现突变。研究表明，本文叙述的均生函数累加延拓的时序建模方案，对气温序列有很好的拟合和预测效果。     

SEAS5模式对新疆月尺度气温和降水的预测性能评估

基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料,利用距平符号一致率P_c、趋势异常综合评分P_s、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法,综合评估SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好,对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中,4月P_c最高(61.3分),7月P_s最高(74.4分),6月ACC最高(0.17)。降水预测评分中,4月P_c最高(58.7分),7月P_s最高(72.1分),4月ACC最高(0.16)。空间分布上,模式对1、3、6和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆,对7和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。     

云南夏季降水异常的影响因子及物理统计预测方法

云南夏季降水年际变化较大,影响因子众多,夏季降水的预测较为困难.使用1965-2017年云南省122个气象观测站的逐日降水资料和NCEP大气环流资料,采用年际增量的方法来预测云南夏季降水.文中基于云南夏季降水年际增量变化规律和影响夏季降水的环流形势及物理过程,选取了6个具有物理意义的预测因子,包括:前期2月南太平洋海温...     

江淮梅雨与太平洋海表温度的相关分析

讨论了江淮梅雨期降水量与太平洋海表温度的同期和前期的相关性,揭示其年际和年代际变化的相互关系。表明江淮梅雨量与同期和上年春季、冬季几个关键区域SST具有显著相关性;江淮梅雨量年际和年代际变化与太平洋SST年际和年代际变化也存在一定关系,热带太平洋、墨西哥湾和东太平洋SST年代际变化对江淮地区梅雨降水量的年代际变化趋势预测有较强指示意义。     

BCC-CSM1.1m对欧亚积雪覆盖的预测评估

利用基于BCC-CSM1.1m模式建立的第2代季节预测模式系统1984-2019年历史回算数据,客观评估该模式对1月和4月欧亚积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)气候态和年际变化的预测技巧,分析模式预测偏差产生的可能原因.结果表明:BCC-CSM1.1m模式在超前0～2个月对欧亚大陆SCF具有一...     

重庆市动力气候模式产品降尺度应用检验评估分析

应用多种动力气候模式降尺度解释应用技术,经过2004~2008年的回算检验和2009年以来的业务应用,结果表明其对重庆市区域的月平均气温和降水量有较好的预测能力,MOS和PP两大类方法中,分别用逐步回归、相似离度和最短距离相似等建模方法,用车比雪夫多项式,涡度,动态区域,EOF和R方程等5种不同构建因子方案得出的预测结果Ps评分(中国气象局预测业务定量评分标准)显示,重庆市动力气候模式解释应用方法的预测能力超过了中国气象局的目标考核要求(降水≥60%,温度≥65%)。月降水量预测最佳方案是PP-回归-涡度和PP-回归-区域,月气温预测最佳方案是MOS-回归-涡度和MOS-回归-车氏。降水和气温预测效果最好月和最差月平均Ps评分差值分别达到14.5%和21.8%,表明预测效果存在明显的月际差异。由2006年3月个例分析可见,降尺度解释应用技术对月尺度气温降水正负距平空间分布形态有较好的预测能力。      

天津滨海区50年局地气候变化特征

利用1951～2000年天津滨海新区的气象资料，分析了50年来气温、降水、日照的变化特征，结果显示天津滨海新区年、冬季、夏季气温均呈上升趋势，20世纪50～80年代冬季增温强于夏季，90年代则夏季升温最为明显；降水总体趋势下降，90年代降到50年来的最小值；年平均日照时数也呈总体下降趋势，90年代下降最为显著。表明天津滨海新区气候正在趋向变暖，特别是近10年来气温急剧升高，降水量锐减、日照时数明显减少，使得高温、干旱、少日照成为天津滨海新区气候的突出问题。