月动力延伸预报产品在阿勒泰地区预报中的应用检验

利用2005年7月—2009年12月阿勒泰地区7个气象观测站逐月和旬的降水和温度实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式的图形资料,采用预报评分法(P)和距平符号异同评分法对内插预测结果进行检验。结果表明:月动力延伸预报产品对各月温度距平同号率要明显高于降水距平百分率预报与实况同号率,对各月温度距平的预报评分比较稳定,而对各月降水距平百分率的预报评分差异较大。     

相似-动力方法在动力延伸预报产品释用方法中的应用研究

在分析过去基于统计-动力月降水距平百分率预报方程基础上,建立了以500 hPa月平均高度场为核心的相似-动力月降水预报方程.以安徽省1998-2004年各月的降水为预报对象,发现该方法对安徽省月降水预报具有一定的预报能力.文中指出该方法对安徽省每年3月、11月月降水预报效果较好,6月、10月月降水预报效果较差;由于引起1999年气候异常的原因有其独特性,导致无法选择到足够合适的历史资料来反演方程的系数,这可能是1999年月降水预报结果相对较差的主要原因.     

动力延伸预报产品释用方法的改进试验

依据动力延伸预报产品释用方法中所建立的月降水距平百分率预报方程，将方程系数看成是动态系数，采用与预报月高度场相似月份的资料作为样本资料，通过改善方程系数的计算来提高月降水预报。1998～2004年的历史实况资料在安徽省的回报实验证明:在目前T63／NCC月动力延伸预报产品的准确率不能快速提高的情况下，该方法具有实际应用价值。利用T63／NCC月动力延伸产品进行安徽省月降水预报应用亦取得较好的效果。     

动力延伸预报产品释用方法的研究

目前以数值形势预报为基础的动力产品释用方法主要有模式输出统计法（ＭＯＳ）和完全预报方法（ＰＰＭ）。由这两种方法建立的预报方程缺乏明确的物理意义,所以文中提出了一种动力与统计相结合的方法。该方法从大尺度大气动力学方程组出发,推导出月降水距平百分率与月环流场的关系,从而建立了月降水距平百分率预报方程,随后利用月动力延伸预报的５００ｈＰａ高度场和实际降水场资料反演出月降水距平百分率预报方程的系数。该方程经过独立样本检验,表明这种方法对利用动力延伸集合预报的环流形势作月降水距平预报具有一定的能力。     

EOF迭代模型的月动力延伸预报产品释用方法

以动力延伸预报产品为基础, 应用EOF迭代模型对河北省2005—2007年6—8月逐月降水量进行预测试验。经过详细分析不同相关区因子、截取特征向量的项数、EOF迭代次数和迭代误差对预测结果的影响, 提出在建立模型时应该尽可能选取与预测对象关系密切的相关区因子。随着迭代次数增加, 迭代误差逐渐减小, 但预测精度与迭代误差没有必然联系。试验结果表明:迭代次数不宜过多, 甚至不需要迭代, 当仅取前一项特征向量, 不进行迭代时, 月降水量预测值和实况值的符号一致率为0.63, PS评分为0.74。     

月动力延伸预报产品在甘肃省的释用及评估

把月动力延伸预报产品的释用方法应用在甘肃省 58个气象站点 ,将其实况回报试验结果与持续性预报和近 6～ 1 0年的业务评分进行对比 ,结果表明 ,动力释用方法预报准确率明显高于持续性预报 ,也高于业务评分。同时分析了 1月和 7月预测效果好与差的环流场特征以及甘肃省分片区域的预测评估。     

月动力延伸预报产品在新疆月尺度降水预测中的应用检验

利用新疆101个气象观测站点逐月降水实况资料和2001~2010年国家动力气候模式产品,进行月动力延伸预报产品的应用预测检验。采用PS评分和同号率对内插预测结果进行效果评估,并与业务评分进行对比。结果表明：月动力延伸预报产品对新疆地区月降水趋势预测Ps评分高于业务评分,而对各月降水距平百分率的同号率差异较大。夏、秋季Ps评分较高,冬、春季PS评分较低,季节转换时预测Ps评分变率较大。     

动力延伸预报产品在广西月降水预报中的应用

利用1958—2005年NCEP/NCAR再分析资料和2003—2005年国家气候中心的动力延伸预报产品, 运用自然正交函数展开 (EOF) 求取预报关键区内的空间特征向量及其时间系数, 结合相似离度方法查找与预报月份相似的个例, 进而作出广西月降水量预报。独立样本试验证明, 利用动力延伸预报产品制作的区域月降水预报比利用前期实况高度距平场相关区域制作的预报效果更好。     

卡尔曼滤波方法在风的短期预报中应用

应用卡尔曼滤波方法,结合Ｔ６３Ｌ１６数值预报产品,制作了东营市风的短期预报递推。经试用预报精度高于同期电视天气预报,结果令人满意。该方法制作简便,对季节变换和数值模式的变更适应性强,优于传统的统计方法,开拓了卡尔曼滤波方法及数值预报产品释用的前景。     

月动力延伸预报产品在西北地区月降水预测中的释用

利用西北地区较密的163个气象观测站点逐月降水资料、NCEP/NCAR再分析资料500 hPa逐月高度场和月动力延伸集合预报500 hPa高度场资料, 进行了气候预报、持续性预报、实况解释检验和月动力延伸预报产品释用预测试验的比较。结果表明:实况解释检验结果的准确率 (PS) 评分最高, 气候预报平均PS最低, 月动力延伸预报解释应用方法略低于实况解释检验, 高于气候预报和持续性预报。PS的空间分布表明, 月动力延伸预报解释应用结果和实况回报试验的分布非常相似, PS最大值分布在青海南部、陇南和陕西大部等各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方则在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北其他地区PS值相差不明显。此外, 利用密集站点资料进行解释应用的效果高于利用稀疏站点资料的结果, 表明更多观测信息的应用有利于改善预测技巧。     

动力延伸(月)预报的季节变化和误差分析

本文用中国科学院大气物理研究所的全球谱模式（T42L9）和国家气象中心提供的1994年3月到1995年2月36个例子（每月3个）的全球客观分析资料做了较系统的动力延伸（月）预报试验，检验了预报结果，分析了模式的气候漂移，并对预报结果进行了系统误差订正，结果表明预报评分有明显的季节变化，冬季较高，夏季较低，动力预报高度距平相关系数北半球各个季节的平均都明显高于持续性预报和气候预报。     

卡尔曼滤波在短期气候预测中的应用

用PRESS准则和最优子集回归选取预测因子,建立河西走廓东部月平均气温的卡尔曼滤波预测模型,经实际使用发现,该预测方法的精度较高,稳定性较好,为短期气候提供了一种新的思路和方法。     

T63月动力延伸预报产品的检验

采用NCEP/NCAR再分析资料和T63谱模式月动力延伸预报产品资料,对200、500hPa高度场及200hPa、700hPaU、V风场进行相关系数、距平、距平同号率、距平相关系数的分析,得出如下结论:月动力延伸预报产品对极涡、南亚高压、副热带高压预报能力较强,夏季副热带系统预报偏强,西风带系统预报偏弱;冬季西风带系统预报偏强,副热带系统预报偏弱。西风带和副热带系统的距平误差基本反映出影响我国年季气候变化主导系统的进退及预报误差。     

T63 月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究

利用国家气候中心1996、1997年1~12月T63模式所作的500 hPa　70次月延伸预报产品和1966~1996年ECMWF的500 hPa旬平均高度场以及西南区域月气温和月雨量场资料,建立了用T63动力产品预测西南区域月要素场的一种完全预报（PP）的动力-统计关系。并对西南区域1996年2月至1998年1月逐月气温和降水进行了预报试验。结果表明,这种利用动力延伸集合预报产品制作西南区域月要素场预报的动力与统计相结合的释用方法具有明显的预报能力。     

T63月动力延伸预报产品的检验

采用NCEP／NCAR再分析资料和T63谱模式月动力延伸预报产品资料,对200、500hPa高度场及200hPa、700hPaU、V风场进行相关系数、距平、距平同号率、距平相关系数的分析,得出如下结论：月动力延伸预报产品对极涡、南亚高压、副热带高压预报能力较强,夏季副热带系统预报偏强,西风带系统预报偏弱;冬季西风带系统预报偏强,副热带系统预报偏弱。西风带和副热带系统的距平误差基本反映出影响我国年季气候变化主导系统的进退及预报误差。     

Evaluation of a Regional Ensemble Data Assimilation System for Typhoon Prediction

An ensemble Kalman filter(EnKF) combined with the Advanced Research Weather Research and Forecasting model(WRF) is cycled and evaluated for western North Pacific(WNP) typhoons of year 2016. Conventional in situ data, radiance observations, and tropical cyclone(TC) minimum sea level pressure(SLP) are assimilated every 6 h using an 80-member ensemble. For all TC categories, the 6-h ensemble priors from the WRF/EnKF system have an appropriate amount of variance for TC tracks but have insufficient v...     

Monthly Extended Predicting Experiments with Nonlinear Regional Prediction.PartⅠ:Prediction of Zonal Mean Flow

Systematic errors have recently been founded to be distinct in the zonal mean component forecasts, which account for a large portion of the total monthly-mean forecast errors. To overcome the difficulty of numerical model, the monthly pentad-riean nonlinear dynamic regional prediction models of the zonal mean geopotential height at 200, 300, 500, and 700 hPa based on a large number of historical data (NCEP/NCAR reanalysis data) were constituted by employing the local approximation of the phase space reconstruction theory and nonlinear spatio-temporal series prediction method. The 12-month forecast experiments of 1996 indicated that the results of the nonlinear model are better than those of the persistent, climatic prediction, and T42L9 model either over the high- and mid-latitude areas of the Northern and Southern Hemispheres or the tropical area. The root-mean-square of the monthly-mean height of T42L9 model was considerably decreased with a change of 30.4%, 26.6%, 82.6%, and 39.4%, respectively, over the high- and mid-latitudes of the Northern Hemisphere, over the high- and mid-latitudes of the Southern Hemisphere, over the tropics and over the globe, and also the corresponding anomaly correlation coefficients over the four areas were respectively increased by 0.306-0.312, 0.304-0.429, 0.739-0.746, and 0.360-0.400 (averagely a relative change of 11.0% over the globe) by nonlinear correction after integration, implying that the forecasts given by nonlinear model include more useful information than those of T42L9 model.