基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验

针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。      

浅谈GFE（L）型雷达和GTS（1）型数字探空仪使用技巧

本文通过对GFE（L）型雷达和GTS（1）型数字探空仪在我站使用以来，对业务运行过程中遇到的一些问题进行了分析，并提出一些具体的处理方法和建议，以便探空员在工作中得到更好的掌握。     

自动站运行中的若干问题和技巧

从修改管理员、采集编报、数据维护三个方面介绍自动站运行中的一些技巧,以供部分台站参考。     

春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响和预测作用

利用1980-2012年青藏高原中、东部71个站点观测资料、全中国756站的月降水资料、哈得来中心提供的HadISST v1.1海温资料以及ERA-Interim再分析资料,综合青藏高原的感热加热以及全球海温,研究了春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响,并建立预报方程,探讨了青藏高原春季感热对中国降水的预报作用。结果表明,青藏高原春季感热与中国东部降水关系密切,青藏高原春季感热异常增强伴随着长江流域中下游同期降水增多,后期夏季长江流域整流域降水也持续偏多,华南东部降水偏少。春季青藏高原感热的增强与环北半球中高纬度的罗斯贝波列密切相关,扰动在北太平洋形成的反气旋环流向西南方向延伸至西北太平洋,为长江流域输送大量的水汽,有利于降水的发生。夏季,伴随着前期青藏高原感热的增强,南亚高压位置偏东,西北太平洋副热带高压（西太副高）位置偏西偏南,西太副高北侧为气旋式环流异常。在西太副高的控制下,华南东部降水减少;西太副高西侧的偏南气流为长江流域带来大量水汽,并与来自北部气旋式环流异常西侧的偏北风发生辐合,降水增多。青藏高原春季感热异常是华南和长江流域夏季降水异常的重要前兆信号。加入青藏高原春季感热后,利用海温预报的华南、长江流域夏季降水量与观测值的相关系数有所提高,预报方程对区域降水的解释方差提高约15%。      

日本高分辨率模式对中国降水预报能力的客观检验

利用2012年4月1日-8月31日中国2419个台站逐6 h降水资料、CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与中国3万余个自动站逐时降水融合资料,基于客观统计方法,分别检验了日本高分辨率模式对中国逐6 h、12 h和24 h分段站点、格点降水的预报能力。结果表明:(1)模式晴雨预报技巧随分段间隔的增加整体增加,暴雨预报技巧在12 h分段表现相对较好;(2)就站点检验来说,模式晴雨预报的降水频数高于观测,6 h和12 h分段暴雨预报低于观测频数,24 h分段则与观测基本一致,通过计算调整阈值可以明显改善技巧评分;(3)6 h分段降水标准差比值1,出现预报为中雨,而观测为暴雨或小雨的概率增大,24 h分段则相反;(4)整体而言,模式对东南地区的预报技巧高于西北地区,但沿海地区降水的偶然性更大;(5)模式预报与高分辨率卫星、自动站融合降水产品有更好的一致性,阈值调整的空间相对有限;(6)东南地区预报与观测的相关性大于西北地区,模式对东部沿海地区降水量级的预报比西部地区更为合理。     

数字化填图“PRB”过程中易犯的错误及修改

本文在实践的基础上,把一些在数字化填图过程中容易犯的错误如缺少地质点、缺少岩层产状、缺少地质相片及缺少地质界线等等一一加以罗列陈述,并针对上述错误进行逐项改正.本文总结了数字化填图中常出现的错误,提供了较为详细的改正经验,这对于贵州刚刚起步的数字化填图来说,无疑是提供了捷径路,以免大家在数字填图过程中再走湾路.     

2015/2016年超强El Nio事件背景下我国月预测技巧差异分析

利用中国站点观测降水资料、国家气候中心第2代月动力延伸预报模式(BCC_DERF2.0)的回报和预报数据、NCEP/NACR再分析资料和国家气候中心实时发布的月尺度降水预测评分数据,通过评估和诊断分析发现,在2015/2016年超强El Nio事件背景下,这两年内业务发布的月降水预报能力有明显不同,BCC_DERF2.0对月环流的预测技巧也存在差异:在2015年(El Nio发展位相),降水预报和环流预测技巧较高且稳定,而在2016年(El Nio衰减位相)的预报技巧总体偏低。进一步的研究显示,亚洲—太平洋涛动(Asia-Pacific Oscillation,APO)可能是导致2015年和2016年夏季预测技巧高低的重要影响因素。2015(2016)年夏季为APO低(高)指数年,且2016年具有高指数年的典型环流特征。而APO高指数对应的环流特征与El Nio衰减位相对西北太平洋环流的影响不同,在El Nio和APO的物理影响途径不一致时,将直接影响东亚环流可预报性的高低及动力气候模式的预报技巧,即El Nio在发展和衰减位相与APO型不同组合的影响是2015和2016年月预测技巧有差异的重要原因。     

蒙特卡罗方法在降水评估中的应用研究

预报检验重点关注预报与观测间的综合统计特征用以探讨模式预报性能,而统计显著性检验方法是衡量评估结论的重要指标,是判断预报效果改进与否的有效手段.当前诸多重要检验指标如降水技巧评分等由于不满足正态分布特征均难以采用简单的计算方式获得置信区间以衡量检验指标的误差特征,因此难以正确判断通过统计检验所获得的评估差异是真实反映模式预报效果差异或是由检验样本的不确定性所造成.蒙特卡罗方法可通过样本重构获取正态分布的统计样本从而有效地解决这一问题.采用2015年8月的T639模式及GRAPES全球预报模式24 h降水预报产品,使用中国区域2400站日降水资料作为实况,重点研究蒙特卡罗方法在统计显著性检验中的应用特征,分析不同蒙特卡罗重构次数对检验结果的收敛性.结果表明10 000次蒙特卡罗重构后统计指标可满足正态分布,而通过显著性检验分析后可明显区分预报系统间降水评分差异的统计特征.     

地理试卷讲评课要突出“三级阶梯”

一、讲评前精研细磨,教学相长从字面上看,试卷讲评课就是"讲"和"评",传统上学生们的主要活动就是知道为什么错并改错。如此做法,使得试卷讲评课与平时的作业纠错区别不大。随着新模式实施与教学理念的更新,试卷讲评课如果仅仅围绕"错"字做文章,难免"层次"太低了。笔者认为其实试卷讲评从学生上交试卷走出教室就已经开始了。这个阶段是试卷讲评课的基础阶段。     

Factors Limiting the Forecast Skill of the Boreal Summer Intraseasonal Oscillation in a Subseasonal-to-Seasonal Model

In this study,we evaluate the forecast skill of the subseasonal-to-seasonal(S2S)prediction model of the Beijing Climate Center(BCC)for the boreal summer intraseasonal oscillation(BSISO).We also discuss the key factors that inhibit the BSISO forecast skill in this model.Based on the bivariate anomaly correlation coefficient(ACC)of the BSISO index,defined by the first two EOF modes of outgoing longwave radiation and 850-hPa zonal wind anomalies over the Asian monsoon region,we found that the hindcast skill degraded as the lead time increased.The ACC dropped to below 0.5for lead times of 11 days and longer when the predicted BSISO showed weakened strength and insignificant northward propagation.To identify what causes the weakened forecast skill of BSISO at the forecast lead time of 11 days,we diagnosed the main mechanisms responsible for the BSISO northward propagation.The same analysis was also carried out using the observations and the outputs of the four-day forecast lead that successfully predicted the observed northward-propagating BSISO.We found that the lack of northward propagation at the 11-day forecast lead was due to insufficient increases in low-level cyclonic vorticity,moistening and warm temperature anomalies to the north of the convection,which were induced by the interaction between background mean flows and BSISO-related anomalous fields.The BCC S2S model can predict the background monsoon circulations,such as the low-level southerly and the northerly and easterly vertical shears,but has limited capability in forecasting the distributions of circulation and moisture anomalies.