多时次因子EOF迭代方法在降水预测中的初步应用

作者建立的多时次因子ＥＯＦ迭代预报方法，进行了四川盆地夏半年降水异常的短期气候预测试验和业务应用。结果表明，考虑前期着急海区多时次海温因子，预测四川盆地降水异常，效果令人鼓舞。这一步证明了这种容纳多时次资料，基于ＥＯＦ迭代的物理统计方法是一种具有强预报能力，实用有效的预报新途径。     

多时次EOF迭代方法在川渝伏旱预测中的应用

应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次每温ＥＯＦ迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测。实际应用表明：以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次ＥＯＦ迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现动预测,具有明显的预报技巧和应用价值。     

多时次EOF迭代方法在川渝伏旱预测中的应用

应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次海温EOF迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测.实际应用表明:以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次EOF迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现滚动预测,具有明显的预报技巧和应用价值.     

利用多时次资料的EOF迭代温度长期预报

考虑多时次历史资料，基于ＥＯＦ迭代方案，将观测事实与统计方法结合，建立预报因子与预报对象的联系，开展长期预报试验。对四川盆地夏季温度的预报表明：这种容纳多时次资料、基于ＥＯＦ迭代的物理－统计预报方法是一种有效的长期预报途径。     

势函数在三峡地区夏季旱涝预测中的应用

介绍了势函数作为一种确定的非线性分类方法的基本原理,提出了利用势函数预报三峡地区夏季旱涝的方法。     

利用ARGO资料改进ENSO和我国夏季降水气候预测

全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式, 与统计大气模式耦合, 建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进的海洋模式, 进行了耦合模式的长期回报试验。结果表明:ARGO资料的应用极大地改善了耦合模式对热带太平洋海面温度异常的预测能力, 提前3个月和6个月的回报结果都有很大的改进, 基本上回报出了Niño3.4区海面温度异常的演变特征, 对厄尔尼诺和拉尼娜都能够给出较准确的回报, 回报结果与观测之间的相关性在整个热带太平洋区域明显提高。该文还利用国家气候中心 (NCC) 全球海气耦合模式, 对我国夏季降水进行了个例和多年季度回报模拟试验, 探讨了包含和不包含ARGO观测资料的同化资料作为初始场对我国夏季降水预测的影响, 表明采用带有ARGO观测资料的海洋同化初始场, 回报的我国夏季降水分布形式与观测更一致, 回报结果与观测之间的正相关区域变大, 对我国夏季降水的回报水平比采用没有ARGO观测资料的海洋同化初始场时有明显提高。     

EOF迭代方案恢复夏季大气环流场的试验

本文设计了一种恢复夏季大气环流场的EOF(经验正交函数)迭代方案,并利用1951～1984年中国夏季降水距平场和北半球500hPa夏季高度距平场作镢复试验,数值试验效果较好.此项工作表明:利用某些长时间序列的资料通过EOF迭代方案恢复历史时期大气环流是可行的.     

2001年贵州省夏季短期气候预测总结

通过对2001年夏季（6－8月）气候预测的回顾，总结了该季的气候特征，并将预测与实况进行对比分析，最后分析了贵州2001年夏季气候预测效果较好的方法。     

谐波分析在短期气候预测中的应用

为进一步提高短期气候预测业务能力，在对泰安51年气候资料统计分析基础上，使用谐波分析，制作了短期气候预测应用系统。本文简要说明了该系统的建立思路及预报模式的作用和使用方法效果。     

青海省夏季降水气候预测评估

本文运用预报评分（Ｐ）、技巧评分（Ｓｓ０和距平相关系数（Ａｃｃ）三各方法、对青海省近十几年业务上使用的２０个代表站１９８８～１９９７年１０年夏季（６～８月）降水距平百分率预报的准确程度进行了评估。结果表明：虽然青海省的地理环境特殊、各地气候差异较大,但青海省的预报质量仍较全国平均水平略高;用Ｐ方法比用以往评分方法（Ｔｓ）进行预测评定的质量高出近６个百分点;１９９８年夏季的预报质量远较前十年的平均质     

SVD Iteration Model and Its Use in Prediction of Summer Precipitation

A new short-term climatic prediction model based on the singular value decomposition （SVD） iteration was designed with solid mathematics and strict logical reasoning. Taking predictors into prediction model, using iteration computation, and substituting the last results into the next computation, we can acquire better results with improved precision. Precipitation prediction experiments were separately done for 16 stations in North China and 30 stations in the mid-lower catchment of the Yangtze River during 1991-2000. Their average mean square errors are 0.352 and 0.312, and the results are very stable. Mean square errors of 9 yr are less than 0.5 while only that of 1 yr is more than 0.5. The mean sign correlation coefficients between forecast and observed summer precipitation during 1991-2000 are 0.575 in North China and 0.623 in the mid-lower catchment of the Yangtze River. Librations of them in North China during the 10 years are small. Only in 1996 the sign correlation coefficient is below 0.5; the others are all over 0.5. But sign correlation coefficients in the mid-lower catchment of the Yangtze River vary obviously. The lowest is only 0.3 in 1992, and the highest is 0.9 in 1998, As the distribution of the forecast precipitation anomaly field in the summer 1998 of is examined, it is known that the model captured the positive and negative anomalyies of precipitation, and also well forecasted the anomaly distributions. But the errors are obvious in quantities between the forecast and the observed precipitation anomalies. Climate characteristics of large scale meteorological elements, such as summer precipitation have obvious differences in spatial distribution. We can forecast better if we divide a big region into many subregions according to the discrepancy of climatic characteristics in the region, and predict in each subregion. The research shows that the model of SVD iteration is a very effective forecast model and has a strongly applicable value.     

灰色时变参数模型及其对气候预报的应用

本文提出关于灰色系统预报的一种新模型，并应用该模型对蒙自5月雨量进行了预报。结果表明:灰色时变参数模型的预报准确性与其他几类模型相比有显著提高。     

一种基于SVD的迭代方法及其用于气候资料场的插补试验

提出一种基于SVD的迭代对气象场序列缺测记录插补延长的技术方法,对长江流域20个测站1月份气温做插补试验,平均均方误差为0.25,插补精度明显优于迭代EOF,插补效果良好且性能稳定;而且插补站数所占比例越小效果越好.此研究表明,基于SVD迭代的插补方法是一种非常有效的插补途径.     

气候适宜指数在早稻产量动态预报上的应用

结合早稻生理特性和前人研究成果,分别构建了早稻温度、降水及日照适宜度模型,在此基础上,为反映多因子对早稻产量的协同效应,建立了早稻气候适宜度模型。根据不同时段的早稻气候适宜度,利用加权法,构建了早稻气候适宜指数。基于气候适宜指数与早稻产量的关系,建立了早稻气候适宜指标。并利用历年不同时段的气候适宜指数和早稻产量建立了早稻产量动态预报模型。结果表明,模型回代检验和预报检验的丰歉趋势正确率、实际预报准确率均较高,能够满足业务服务的需要。     

ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。     

气候类型的空间数据编码方案及应用——以柯本气候分类为例

介绍了空间数据的组织、表达和编码等基本原理,并提出在柯本气候分类中运用空间数据编码的方案:以传统的气候分类指标作为编码依据,采用2字节的无符号整型数记录气候编码,共5位数,首位为主码,表示气候带;2 4位为子码,分别代表气候类型、所在大洲和地区;末位为描述码,用于描述气候特征。     

内蒙古夏季降水变率的优势模态及其环流特征

本文基于1961～2013年的中国气象局降水资料以及NCEP/NCAR再分析资料,针对内蒙古地区夏季降水,利用经验正交函数分解法（EOF）和合成分析法,考察了年际尺度上内蒙古地区夏季降水分布的不同类型,并分析其前两个模态的典型环流形势以及相关的春夏季节转换特征。内蒙古夏季降水在年际尺度上主要分为整体一致型和东西反向型。整体一致型模态以贝加尔湖北侧和南侧对流层中上层环流的反位相变化、源于伊朗北部-中亚地区的中纬度遥相关型波列以及东亚地区“东高西低”或“西高东低”的环流形势为主要特征。而东西反向型模态以东欧平原-乌拉尔山东侧-内蒙古东部及东北地区为异常中心的波状环流以及东亚沿岸中高纬地区偶极子环流异常（“北高南低”或“北低南高”）为主要特征。这两种夏季降水模态的正负位相分别对应着亚洲中高纬环流春夏季节转换提前和滞后的情形。这些结论有助于进一步认识内蒙古地区夏季降水异常及其典型环流特征,从而为其预测提供参考依据。     

2004年夏季短期气候集成预测及检验

分析了2004年夏季东亚大气环流的主要特点及对我国天气与气候的影响.对可能影响2004年夏季中国降水的主要物理因子及其演变的判断基本正确.跨季度预测指出2004年夏季我国大范围严重洪涝事件的可能性不大,6～8月主雨带可能位于黄河中下游与淮河之间;并较好地预测了影响我国的台风数.对2004年夏季跨季度气候预测中存在的问题进行了初步讨论,以便改进和完善中国科学院大气物理研究所短期气候预测系统.