东北夏季月气温数值产品释用预报方法

采用对站点气象要素场EOF(自然正交函数)展开，预报几个主要特征向量时间系数的思路，对国家气候中心的T63动力延伸预报产品解释应用，制作东北夏季定点、定量月气温预报。根据EOF展开的空间特征向量分布特征，分别对反映测站上空高度数值大小与长波系统强弱的高度距平、地转涡度等预报因子进行处理，进而建立预报模型。     

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。     

四川盆地5—9月降水与500hPa高度场和海温的关系

夏季盆地5—9月总降雨量经EOF（经验正交函数）展开，第一特征向量反映盆地东西部的差异．分析了该类雨型与北半球500hPa高度场及北太平洋海温场的关联，得到了一些有益的结果，提出了一种该类雨型的预报模型。     

7月西太平洋副高相关分析及预报

对7月500hPa西太平洋副高的高度场格点历史资料进行EOF分解,在相关普查的基础上,分别建立前5个特征向量所对应的时间系数的预报方程,然后用预报的主成分求得7月西太平洋副高500hPa高度场的预报值,对2003年7月西太平洋副高形势进行试报,并对2003年7月西太平洋副高异常的成因进行了探讨。     

一种神经网络的云图短时预测方法

依据6hT213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人工神经网络预测模型。将预报得到的时间系数与空间特征向量进行时空反演,实现对未来6h云图的预测。预报方法的独立样本试验证明,预测结果与实际云图的主要特征基本吻合,尤其在预测云图的大体分布和发展趋势上得到了较好效果。     

基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法

本文通过将500 hPa高度、850 hPa温度、海平面气压的预报与历史要素场进行EOF分解,并假定EOF分解空间函数(即特征向量)是基本稳定的,建立以EOF分解主分量系列的时间系数、预报站点附近基本要素值的时间序列与预报站点平均气温距平的多元线性逐步回归预报方程,结合ECMWF集合预报数值产品,生成全国范围未来10 d平均气温距平客观预报产品投入业务应用,并采用同号率方法检验。结果表明,客观预报产品在检验时段内,同号率平均值为0.77,明显高于ECMWF集合预报模式2 m温度直接计算得出的同类产品同号率0.63;该客观预报产品不仅在分布范围上,同时在距平幅度上预报效果均较好。此外,相关分析也证明同号率方法在检验中期时效气温距平预报中有其合理性。     

全国各省市气象科技期刊文章摘编(26)

1动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用《气象与环境学报》2006年第12期周德平基于1961年～2000年辽宁53个测站40a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     

动力延伸预报产品在广西月尺度降水滚动预测中的释用

对广西88个站全年各旬月尺度降水距平百分率作自然正交展开(EOF分解),选取累积方差贡献接近75%的前几个主成分为预报量.利用1982年至今的国家气候中心月动力延伸集合预报资料或回算实验资料,从月尺度平均500hPa位势高度、700hPaU、V向水平风速延伸预报场中选取初选预报因子,并运用EOF分解构建成综合预报因子,分别选取其中与各个预报分量相关程度高的主成分建立预报方程,滚动制作广西月尺度降水量预报.91个独立样本试验和实际应用证明,预报效果较好.     

石家庄温度预报检验及影响因子分析

对石家庄市2004年11月－2008年3月的温度预报进行了质量检验。结果表明：石家庄最低气温和最高气温的平均绝对误差均低于2 ℃,均方根误差低于3 ℃,最低气温预报准确率明显优于最高气温。进而对温度预报误差较大的样本出现原因进行了逐日客观分析,并通过自然正交函数分解（EOF）法,对不同情形下石家庄及周边县站极端最高、最低气温EOF分解特征向量场的变化特征对比,推断出影响气温预报偏差的主要因子大致相同,焚风是导致温度预报出现较大误差的重要原因。     

前期环流相似法在重庆延伸期天气过程预报中的应用

利用1960年以来NCEP/NCAR北半球500hPa逐日环流场资料,应用动态相似集成预报方法,对离预报月最近若干时段内的东亚500hPa逐日高度场环流场进行EOF展开,提取前期环流场的主要特征量及恢复场,运用相似算法分别与1961年以来各年同期EOF主要特征恢复场进行比较,寻找最佳相似年份。调整前期资料长度,再用相同的方法找出5个相似年,累计预报区域5个相似年预报时段内逐日降水频率,并将其结果绘制成曲线,根据曲线峰谷变化,即可对延伸期预报时段内可能性较大的区域性主要降水过程出现日期进行预报。预报试验结果表明,该方法对重庆延伸期内降水、降温等天气过程预报有一定参考价值。     

实际预报可预报性的时空依赖性分析

本文利用国家气象中心1990年1月1日至1992年2月29日的1～5 d、500 hPa高度场业务预报结果研究了不同球谐函数谱分量和经验正交函数(EOF)谱分量的可预报性。对球谐函数谱分量的研究表明可预报性并不是随着空间尺度的增加呈现单调的递减关系，主要表现为在总波数n等于5附近具有最大可预报性。可预报性主要依赖于总波数n，经卷大圆上的波数和纬向圆周上的波数对可预报性具有完全相同的重要意义。对EOF谱分量的分析表明，随着EOF指数(即序号数)的增大，可预报性依次减小。从EOF和球谐函数的关系发现前几个EOF分量正是对应着最可预报的球谐函数分量。进一步分析表明，最可预报的分量对应大气运动的慢变流型。这些结果对如何使用数值预报产品以及如何进行延伸预报具有重要意义。     

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。     

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。     

基于动力统计模型重构的副热带高压中长期预报

基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用EOF方法对位势场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构的思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力统计模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解的时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压活动场的中长期预报。试验结果表明,在短期预报(1—5 d)该模型与T106模式的预报效果大致相当;但对于中长期预报(≥5 d),其预报效果优于T106预报产品;特别是10 d以上的预报结果对副热带高压的形态和范围仍然能较为准确地描述。该研究方法对副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路。     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

逐段非线性预报方法在雨量场预报中的应用

本文用EOF方法将雨量场展开,以时间系数作为预报对象,运用遥相关理论,提取通过一定信度检验的因子,建立了各时间系数的非线性逐段预报模型,其拟合效果和试报结果都十分理想,模型有较强的实用性.     

逐段非线性预报方法在雨量场预报中的应用

本文用EOF方法将雨量场展开，以时间系数作为预报对象，运用遥相关理论，提取通过一定信度检验的因子，建立了各时间系数的非线性逐段预报模型，其拟合效果和试报结果都十分理想，模型有较强的实用性。     

T63动力延伸预报在夏季月降水中的释用

利用经验正交函数展开（EOF）方法，研究黑龙江省夏季（6－8月）各月降水时空分布的主要特征。通过北半球500hPa月平均高度与夏季(6-8 ）各月降水的相关场，得出夏季各月降水的影响因子。再利用月T63动力延伸预报，作出各月影响因子的预报。用最小距离法判断出相似年，进而作出黑龙江省各月降水预报。     

地形强迫正压大气异常持续类型的确定及其对可预报性的影响

使用地形强迫正压涡度方程模式的输出资料，讨论了流函数异常EOF展开时间系数的特征时间尺度。由此研究了异常持续类型的确定及其对可预报性的影响问题。结果表明:异常持续类型与环流的演变有十分密切的关系，初始状态环流的结构对可预报性有明显的影响。最后探讨了对中期和延伸期数值预报的可能应用。     

石家庄高温闷热天气气候特征与预报方法

针对近年来频繁发生的高温闷热天气,应用石家庄地区17个站近29年的气温、相对湿度和市区8个自动站气温观测资料,采用EOF方法,分析了高温、闷热日数分布特征。结果表明：石家庄地区高温、闷热分布可由气候平均场和第一、第二特征场合成而得,前两个特征场累积方差达80％以上。纬度、海拔高度、地形与高温闷热分布密切相关,城市热岛效应对高温分布的影响可以通过第一特征场反映出来。高温、闷热的第一、第二特征向量场时间系数是日际变化量,它与石家庄市单站风、气温、本区南北向和东西向气压差密切相关,可根据单站要素预报,用回归方程计算得到,据此构成高温、闷热分布预报的EOF方法。经统计检验、拟合检验及预报检验。该方法取得了较为满意的效果,并可投入业务化。