中国夏季月际—季节平均降水动力和统计结合实时预测模型

中国夏季降水大幅度月际尺度变化往往造成极端旱涝事件交替或转折,但其月际异常会被季节平均掩盖,影响季节尺度气候预测准确度,因此亟需考虑月际气候预测,提升月际—季节尺度气候预测准确度。本文首先采用年际增量和场信息耦合型预测方法研制中国夏季6～8月月际尺度降水动力和统计结合气候预测模型,之后根据月际尺度降水预测,开展季节平均降水预测。首先,基于前期观测信息和美国第二代气候预测系统（CFSv2）预测结果,选取前期12月观测的南太平洋中高纬关键区海温、1月北极关键区海冰密集度以及CFSv2预测系统2月起报的夏季同期关键区海温作为月际尺度降水预测因子,分别研制以上具有物理意义的单预测因子预测模型,并采用奇异值分解（SVD）误差订正方法对其改进;之后,利用多因子择优集合方案,研制预测效能较高且稳定的中国160站夏季月际尺度降水动力和统计结合预测模型,进而基于月际尺度预测开展夏季季节平均气候预测。1983～2022年夏季（6～8月）中国160站逐月降水预测模型的交叉检验结果表明：逐月回报与观测降水距平百分率的时间相关系数通过90%置信水平的站点占比分别为90%,88%,82%,多年平均的空间相关系数分...     

基于前期观测降水和500 hPa高度场的西北太平洋热带风暴生成频数的新预测方案

利用前期1—2月和4—5月平均的东半球格点降水与500 hPa高度场资料,通过多元线性逐步回归,建立了预测西北太平洋年热带风暴生成频数的预测方案。由于分别使用了欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的大气再分析资料,建立了两个预测模型,对1979—2002年的预测交叉检验的距平相关系数分别为0.78和0.74。预测的多年平均绝对误差是3.0和3.2,即多年平均西北太平洋年热带风暴生成频数的10%左右。进一步指出：实际预测中可以把两个模型的预测结果平均作为最后预测结果,这样的话,多年交叉检验的距平相关系数是0.88,多年平均的预测绝对误差是1.92个。这样就可能得到更加准确的预测。本文结果还只是该方案的交叉检验结果,尚需在实际预测中进一步检验其能力。     

陕西汛期降水年际增量预测新技术研究

应用年际增量预测方法,通过分析影响陕西汛期降水的物理机制,建立了具有较高预测效能的陕西汛期降水年际增量预测模型。研究表明,赤道太平洋中东部海温年际增量、500 hPa高度年际增量与陕西汛期降水具有很好的相关性。当前一年秋、冬季赤道太平洋中东部海温增量在南北方向上表现为“－＋－”分布型时,陕西当年汛期降水偏多,反之,陕西当年汛期降水偏少。当前一年秋、冬季500 hPa高度年际增量在赤道附近呈带状正值分布时,陕西当年汛期降水偏多;呈带状负值分布时,陕西当年汛期降水偏少。国家气候中心提供的74项环流特征量、陕西省0 cm地温增量因子与陕西汛期降水也有很好的相关关系。在对预测因子物理意义分析的基础上,用逐步回归方法引入因子,建立陕西10个气候区域的汛期（6—8月）降水总量和各分月（6、7、8月）的降水年际增量预测模型（共40个）,汛期降水总量预测模型交叉检验距平同号率达78.4%。对2010—2013年汛期降水总量和各分月降水量进行试报,其准确率PS评分分别达到75.8和66分。增量预测方法具有较强的预测能力,能够在一定程度上提高陕西汛期降水预测水平,可作为有效方法投入实际业务应用。     

贵州冬季凝冻预测信号和预测模型研究

在对贵州冬季凝冻指数与前期天气信息资料进行了相关分析研究的基础上，寻找并确定了凝冻灾害的6个短期气候预测信号，建立了冬季凝冻短期气候预测模型。预测模型在1997－2000年的独立试报检验中，表明有一定的预报能力。     

基于聚类分区的中国夏季降水预测模型

文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。     

降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用

在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。     

2015/2016年极强厄尔尼诺事件下我国动力和统计结合实时气候预测研究

本文研究建立2015/2016年极强厄尔尼诺事件下我国动力和统计结合的气候预测模型,并开展2015年夏季和2016年冬季气候我国160个站点和主要区域实时气候预测。夏季降水的实时预测起报于2月,冬季气温的预测起报于10月。研究结果表明,尽管NCEP-CFSv2耦合气候模式能较好预测2015/2016年极强厄尔尼诺事件中海温异常的演变,但对我国160个站点夏季降水和冬季气温预测仍有较大的偏差。因此,基于NCEP-CFSv2耦合模式预测结果,分别建立我国160个站点冬季气温和夏季降水异常的动力和统计结合气候预测模型。同时,利用年际增量预测方法开展我国长江中下游夏季降水和华北冬季气温的区域气候预测。研究结果表明以上预测模型在2015/2016年的实时预测中较NCEP-CFSv2有更好的预测效能。相对于NCEP-CFSv2耦合模式的预测结果,2015年夏季降水距平空间相关系数ACC从0.21提高到0.31（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到60%,2016年冬季气温ACC从0.19提高到0.32（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到75%。     

神经网络模型预报湖北汛期降水量的应用研究

使用人工神经网络方法建立了湖北省汛期 (6～ 8月 )总降水量的短期气候预测模型 ,该神经网络模型的输入是汛期前期 (2～ 4月 )的北半球月平均 5 0 0 h Pa高度场、海平面气压场和太平洋海温场的扩展自然正交展开 (EEOF)的前几个主要模态的时间系数 ,输出了湖北汛期降水场的自然正交展开 (EOF)的前 2个主要模态的时间系数。41 a历史资料的交叉检验表明 :样本试验的预报技巧评分平均为 0 .2 4 6 ,虽然该模型对各年的预报效果仍存在一定的不稳定性 ,但它可为湖北汛期降水的短期气候预测提供一种具有明显统计预报正技巧的预报方法     

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013～2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验（PS）评分平均为71.5分,特别是2015～2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。     

基于年际增量法的中国西部山区夏季降水统计预测研究

利用中国756个站点观测数据、Nio3区海温指数和74项环流指数等资料,应用EOF分析和相关分析等方法,对中国西部山区夏季(6—8月)降水的时空分布特征及其与ENSO和大尺度环流的相关关系进行分析。结果表明,中国西部山区夏季降水与冬季(上年12月—2月)Nio3区海温具有显著的正相关关系,且两者的相关关系与月份、海拔高度关系密切,并具有年代际变化特征。西部山区降水还与春季(3—5月)西太平洋副热带高压的强度具有显著的正相关关系。将西部山区夏季平均降水作为预测量,前期冬季Nio3区海温和春季西太平洋副热带高压强度作为预测因子,分别对秦岭、巫山山区降水建立预测模型,并利用该预测模型对2009—2018年夏季降水进行独立样本回报检验,发现预测模型对秦岭、巫山山区的预测成功率分别为70%和80%,相对误差绝对值通常小于10%,预测效果良好。     

A Hybrid Dynamical-Statistical Approach for Predicting Winter Precipitation over Eastern China

Correlation analysis revealed that winter precipitation in six regions of eastern China is closely related not only to preceding climate signals but also to synchronous atmospheric general circulation fields.It is therefore necessary to use a method that combines both dynamical and statistical predictions of winter precipitation over eastern China(herein after called the hybrid approach).In this connection,seasonal real-time prediction models for winter precipitation were established for the six regions.The models use both the preceding observations and synchronous numerical predictions through a multivariate linear regression analysis.To improve the prediction accuracy,the systematic error between the original regression model result and the corresponding observation was corrected.Cross-validation analysis and real-time prediction experiments indicate that the prediction models using the hybrid approach can reliably predict the trend,sign,and interannual variation of regionally averaged winter precipitation in the six regions of concern.Averaged over the six target regions,the anomaly correlation coefficient and the rate with the same sign of anomaly between the cross-validation analysis and observation during 1982-2008 are 0.69 and 78%,respectively.This indicates that the hybrid prediction approach adopted in this study is applicable in operational practice.     

A Statistical-Dynamical Scheme for the Extraseasonal Prediction of Summer Rainfall for 160 Observation Stations across China

The purpose of this study was to design and test a statistical-dynamical scheme for the extraseasonal(one season in advance) prediction of summer rainfall at 160 observation stations across China.The scheme combined both valuable information from the preceding observations and dynamical information from synchronous numerical predictions of atmospheric circulation factors produced by an atmospheric general circulation model.First,the key preceding climatic signals and synchronous atmospheric circulation factors that were not only closely related to summer rainfall but also numerically predictable were identified as the potential predictors.Second,the extraseasonal prediction models of summer rainfall were constructed using a multivariate linear regression analysis for 15 subregions and then 160 stations across China.Cross-validation analyses performed for the period 1983-2008 revealed that the performance of the prediction models was not only high in terms of interannual variation,trend,and sign but also was stable during the whole period.Furthermore,the performance of the scheme was confirmed by the accuracy of the real-time prediction of summer rainfall during 2009 and 2010.     

EFFECTS OF PACIFIC SSTA ON SUMMER PRECIPITATION OVER EASTERN CHINA, PART Ⅰ: OBSERVATIONAL ANALYSIS

With the methods of REOF (Rotated Empirical Orthogonal Function), the summer precipitation from 43 stations over eastern China for the 1901 - 2000 period was examined. The results show that South China and Southwest China, the middle and lower reaches of Changjiang River, North China and the southwestern of Northeast China are the three main areas of summer rainfall anomaly. Furthermore, correlation analysis is used in three time series of three mostly summer rainfall modes and four seasonal Pacific SSTA (Sea Surface Temperature Anomaly), and the results suggest that the Pacific SSTA which notably causes the summer rainfall anomaly over eastern China are the SSTA of the preceding winter over Kuroshio region of Northwest Pacific, SSTA of the preceding spring in the eastern and central equatorial Pacific, and SSTA of the current summer in the central region of middle latitude. The relationship between summer precipitation over eastern China and SSTA of Pacific key regions was further verified by SVD (Singular Value Decomposition) analysis.The composite analysis was used to analyze the features of atmospheric general circulation in the years of positive and negative precipitation anomaly. Its results were used to serve as the base of numerical simulation analysis.     

EFFECTS OF PACIFIC SSTA ON SUMMER PRECIPITATION OVER EASTERN CHINA, PART Ⅰ: OBSERVATIONAL ANALYSIS

With the methods of REOF (Rotated Empirical Orthogonal Function), the summer precipitation from 43 stations over eastern China for the 1901 - 2000 period was examined. The results show that South China and Southwest China, the middle and lower reaches of Changjiang River, North China and the southwestern of Northeast China are the three main areas of summer rainfall anomaly. Furthermore, correlation analysis is used in three time series of three mostly summer rainfall modes and four seasonal Pacific SSTA (Sea Surface Temperature Anomaly), and the results suggest that the Pacific SSTA which notably causes the summer rainfall anomaly over eastern China are the SSTA of the preceding winter over Kuroshio region of Northwest Pacific, SSTA of the preceding spring in the eastern and central equatorial Pacific, and SSTA of the current summer in the central region of middle latitude. The relationship between summer precipitation over eastern China and SSTA of Pacific key regions was further verified by SVD (Singular Value Decomposition) analysis.The composite analysis was used to analyze the features of atmospheric general circulation in the years of positive and negative precipitation anomaly. Its results were used to serve as the base of numerical simulation analysis.     

利用高原积雪信号改进我国南方夏季降水预测的新方法及其在2014年降水预测中的应用试验

2014年夏季我国南方出现严重洪涝、北方大部干旱,国内绝大多数预测模型在三月起报的汛期预测中均未能抓住位于南方地区的异常雨带,导致预测准确率明显偏低。基于模式对东亚地区夏季海平面气压场的高预报技巧和青藏高原冬季积雪与南方地区夏季降水的高相关性,本文提出一个针对我国夏季降水异常的组合统计降尺度预测新方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction,简称HSDP）,该方法综合利用了气候模式输出的高可预报性环流信息和前期观测的高原积雪异常信号,从而实现对我国南方夏季降水进行动力-统计相结合的改进预报。据此方法建立了一个基于国家气候中心气候预测模式的统计降尺度模型。对我国南方夏季降水进行跨季节预测的交叉检验结果显示,HSDP方法对于南方地区多年平均空间距平相关系数从模式原始预报的-0.006提高到0.24,且在大多数年份均有改进。基于HSDP方法于三月份制作的2014年夏季降水预测,能够很好地抓住南涝北旱的基本形势和我国南方的降水大值区,空间距平相关系数达到0.43。这表明,该方法对于我国夏季降水预测具有较好业务应用前景。     

EFFECTS OF PACIFIC SSTA ON SUMMER PRECIPITATION OVER EASTERN CHINA, PART II: NUMERICAL SIMULATIONS

Based on an observational analysis, seven numerical experiments are designed to study the impacts of Pacific SSTA on summer precipitation over eastern China and relevant physical mechanism by NCAR CCM3. The numerical simulation results show that preceding winter SSTA in the Kuroshio region leads to summer precipitation anomaly over the Yangtze River valleys by modifying atmospheric general circulation over eastern Asia and middle-high latitude. West Pacific subtropical high is notably affected by preceding spring SSTA over the middle and east of Equator Pacific; SSTA of the central region of middle latitude in the corresponding period causes the summer rainfall anomaly over eastern China so as to trigger the atmospheric Eurasia-Pacific teleconnection pattern.     

EFFECTS OF PACIFIC SSTA ON SUMMER PRECIPITATION OVER EASTERN CHINA, PART Ⅱ: NUMERICAL SIMULATIONS

Based on an observational analysis, seven numerical experiments are designed to study the impacts of Pacific SSTA on summer precipitation over eastem China and relevant physical mechanism by NCAR CCM3. The numerical simulation results show that preceding winter SSTA in the Kuroshio region leads to summer precipitation anomaly over the Yangtze River valleys by modifying atmospheric general circulation over eastern Asia and middle-high latitude. West Pacific subtropical high is notably affected by preceding spring SSTA over the middle and east of Equator Pacific; SSTA of the central region of middle latitude in the corresponding period causes the summer rainfall anomaly over eastern China so as to trigger the atmospheric Eurasia-Pacific teleconnection pattern.     

EFFECTS OF PACIFIC SSTA ON SUMMER PRECIPITATION OVER EASTERN CHINA, PART Ⅱ: NUMERICAL SIMULATIONS

Based on an observational analysis, seven numerical experiments are designed to study the impacts of Pacific SSTA on summer precipitation over eastem China and relevant physical mechanism by NCAR CCM3. The numerical simulation results show that preceding winter SSTA in the Kuroshio region leads to summer precipitation anomaly over the Yangtze River valleys by modifying atmospheric general circulation over eastern Asia and middle-high latitude. West Pacific subtropical high is notably affected by preceding spring SSTA over the middle and east of Equator Pacific; SSTA of the central region of middle latitude in the corresponding period causes the summer rainfall anomaly over eastern China so as to trigger the atmospheric Eurasia-Pacific teleconnection pattern.     

CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估

借助英国气候研究所（Climate Research Unit, CRU）全球陆地格点分析数据集（CRU TS v4.0）月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5）模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006～2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率（Anomaly Rate, AR）和降水距平百分率相关系数（Anomaly Percentage Correlation Coefficient, APCC）最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数（Anomaly Correlation Coefficient, ACC）最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分（年际增量）或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域（95°E以东,35°N以南）一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016～2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976～2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿海和海南省等地降水偏少10%～20%,淮河流域、三江源区和台湾省降水偏多10%～40%,西北东部、华北和东北大部降水正常或略偏少。从降水百分率方差看,模式群的离散度（不确定度）呈现东部小,西部大的分布特征,说明模式预估的西北中部和青藏高原西部等降水偏少区的不确定性较大;而河套北部、华北南部和江南东部等地对应于2006～2015年检验期的“盲区”（模式与观测降水距平反号）,其降水预估参考价值可能不大,需要引入他法加以改进。