奇异谱分析—最大熵预报方法

引　言奇异谱分析—最大熵预方法 (ＳｉｎｇｕｌａｒＳｐｅｃｔｒｕｍＡｎａｌｙｓｉｓＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙＭｅｔｈｏｄ ,简称ＳＳＡ—ＭＥＭ )是Ｖａｕ ｔａｒｄ和Ｇｈｉｌ最早应用于气象研究的[1～ 3] 。目前 ,Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ大学的     

利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。     

奇异谱分析方法在夏季降雨预测中的应用

运用奇异谱分析方法对石家庄市83年降水进行了统计分析，结果表明：石家庄市近百年夏季降水的趋势变化不太显著，主要以波动变化为主，主振荡周期分别为5－6年、10年左右及30－40年左右的长周期变化，各重建分量振幅、位相具有明显的年代际变化。利用重建分量进行降水趋势预测，1998－2001年试报表明，效果较好。     

最优子集回归在青藏高原冬季降水、气温预报中的应用及改进

最优子集回归预测方法在天气预报等领域得到了越来越广泛的应用，方法本身没有涉及到图形处理。我们对方法、原理及过程进行深入细致的研究后，重新编写了程序的头部、中部、尾部语句及子过程调用函数，经多次调试试验，实现了入口资料调用灵活、多变、计算模拟结果屏幕绘图显示等，提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的定性、定量预报均具有较高的预报精度。     

奇异交叉谱分析方法在夏季降水预报中的应用

利用奇异交叉谱(SCSA)分析方法，提取1951～2002年夏季(6～8月)河北省降水和北半球2～3月500hPa高度场关键区相互作用的耦合周期信号及其分量序列年际和年代际时变特征。基于SCSA，重建耦合振荡分量序列(RCCS)，并与自回归分析相结合，建立预测模型，对河北省夏季降水趋势进行预测试验。结果表明：2003年以后河北夏季降水将转入一个相对多雨阶段，若将此方案进一步完善，可望在业务中推广应用。     

最优子集回归方法在季节气候预测中的应用

利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500 hPa高度、850 hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好.     

最优子集回归模型在低纬高原雨季开始期预报中的应用试验

将所有可能子集回归模型用于云南雨季开始的预报试验,选取有实际预报意义的５００ｈＰａ、海温头年１～１２月及同年１～３月网格点资料作为共同影响因子,分别与云南各站降雨量建立最优子集回归模型,对１９９８年、１９９９年的雨季开始期雨量进行独立预报表明：模型预报准确率优于逐步回归模型。从实况检验来看,效果较好,前期１～３月预报因子和模型适合低纬高原降水预测。     

奇异值分解和奇异交叉谱分析方法在华北夏季降水诊断中的应用

利用1965~2000年华北5省市及相邻省73个地面观测站逐月平均降水场及北半球500 hPa高度场、北太平洋海温场资料, 采用奇异值分解 (SVD)、奇异交叉谱 (SCSA) 分析方法, 将华北夏季降水场分别与1月北半球500 hPa高度场、冬季北太平洋海温场进行了诊断分析, 得出奇异向量分布型及相互作用的耦合周期信号。在对前4对奇异向量的分析中发现, 华北夏季降水全区域为正距平时与1月北半球500 hPa高度场PNA遥相关型关系非常密切。ENSO对华北夏季降水的影响确实存在, 但华北夏季降水全区域为正距平时与冬季北太平洋ENSO关系并不明显。同时还找出了华北降水与北半球500 hPa高度、北太平洋海温场相互作用的关键区。在华北各型降水与高度场、海温场关键区相互作用的耦合周期中, 前者以准2~7年振荡为主; 后者则周期较长, 最短周期仍为准2年振荡, 最长周期为准10~11年振荡。以上结论为进一步研究华北夏季降水短期气候预测方法, 提供了参考依据。     

南宁近百年夏季降水的奇异谱分析

运用奇异谱分析方法对南宁近百年夏季降水进行了统计分析,结果表明:南宁近百年夏季降水的趋势变化不显著,主要以波动变化为特征,主振荡周期分别为4a、8～10a、准两年振荡及20～30a的长周期变化,各重建分量振幅、位相具有明显的年代际变化.     

用奇异谱分析作汛期降水的中期气候预测

用奇异谱分析方法对哈尔滨汛期降水进行中期气候预测。其结果表明，此方法对汛期降水趋势有较好的预测能力，并且预报效果比较稳定，经5次试报的平均准确率达76％，说明奇异谱分析模式是一种有效的中期气候预测手段，其趋势预测结果可信度高。     

动力模式产品在河南省夏季降水预测中的降尺度应用

利用NCEP/NCAR再分析资料和河南省106个站点夏季降水资料,建立了河南省夏季降水降尺度预测模型。该模型利用模式产品的500 h Pa高度场信息,通过统计降尺度方法,对河南省106个站点的夏季降水进行降尺度预测,实现了气候模式产品在河南省夏季降水预测中的降尺度解释应用,弥补了气候模式空间分辨率较低的缺陷。对该模型的历史回报检验表明,该降尺度模型对河南省夏季降水预测效果较好且较为稳定,尤其对北部、西部和豫南南部地区的效果最好。利用BCC-CGCM1和ECMWF-SYSTEM4模式资料,进行了独立样本的检验,结果表明,两种模式在5月起报的预测效果要优于3月起报的预测效果,BCC-CGCM1模式3月的预测效果要好于ECMWF-SYSTEM4的,两种模式在5月的预测效果相当。目前,此方法实现了可视化开发,并集成了检验方法,已应用于河南省气候预测业务中。     

2000年夏季华北地区降水特征及成因分析

利用中国台站实测降水资料及NCEP／NCAR再分析资料，对2000年夏季华北地区降水的时空变化特征及其主要影响因子进行了初步分析。东亚夏季风活动偏南、西太平洋副热带高压位置偏东偏北、阻塞高压较为稳定是造成华北夏季降水偏少的主要原因，并由此造成了南涝北旱现象。     

新疆巴州地区夏季降水的变化特征及其预测

使用统计方法对新疆巴州地区夏季降水的空间分布和时间演变特征进行了分析。结果表明 :( 1 )巴州夏季降水主要存在两种空间分布型式 ;( 2 )近 4 0年巴州夏季降水呈增加趋势 ;( 3)巴州夏季降水存在明显的 5年和 2年周期变化。最后 ,建立了夏季降水的预报方程并进行了预测试验     

青藏高原冬春雪深分布与中国夏季降水的关系

利用SSMR和SSM／I卫星遥感雪深反演资料,通过与高原测站雪深观测资料的对比分析,揭示了高原雪深的时空分布特征,在此基础上对积雪异常年中国夏季降水异常和大气环流进行了对比分析。结果表明,卫星遥感雪深资料可较真实反映出高原积雪的状况,并可反映出高原西部积雪的变化;高原冬、春季积雪EOF分解第1模态具有相同的空间分布,反映了高原冬、春季积雪分布具有相当的一致性,而春季积雪的第2模态则反映高原积雪的东西差异;冬、春季雪深EOF第1模态的时间序列与中国夏季降水的相关分析表明,大致以长江为界,我国东部地区呈现出南涝北旱的分布模态,春季高原东（西）部多（少）雪与东（西）部少（多）雪年的夏季,我国东部降水表现出长江以南（北）地区为大范围的降水偏多（少）。     

利用奇异值分解方法预测东北地区夏季气温

利用1961-2002年东北地区80个测站的夏季气温和冬季北太平洋海温场资料,采用奇异值分解技术,探讨了前冬北太平洋海温与东北地区夏季气温之间的关系。结果表明,前冬北太平洋海温场与东北地区夏季气温之间存在着较好的相关关系,并基于SVD(Singular Value Decomposition)分析的结果,建立了用前冬北太平洋海温场预测东北地区夏季气温定量空间分布的方法。从近几年的试报效果看,此方法具有一定的预测能力和较好的稳定性。最后,采用此方法和2002年冬季北太平洋海温场实况资料对2003年东北地区夏季气温做出了预测。     

广西夏季降水的多时间尺度特征及影响因子

利用1951—2011年广西夏季降水站点资料和NCEP/NACR等多种再分析资料,通过相关分析、经验模态分解、统计检验分析了广西夏季降水的多时间尺度特征及其影响因子,利用多元线性回归方法对夏季降水进行拟合和预测试验。结果显示:广西夏季降水具有多时间尺度特征,不同时间尺度对应着环流因子不同时间尺度的分量;在准2年尺度上,主要影响因子为季风槽、低空急流、高空急流、贝加尔湖高度场、南印度洋东部海温。利用对广西夏季降水影响显著的环流因子本征模态函数分量和多元线性回归方法拟合夏季降水,相关系数为0.73,表明广西夏季降水是环流因子多时间尺度共同作用的结果。利用前期冬季南印度洋东部海温异常本征模态函数作为前兆因子预报广西夏季降水,6个独立样本检验显示预测与实况趋势一致,该工作可供利用多时间尺度信息进行区域气候预测参考。