Targeting seasonal climate forecasts for integration into household level decisions: the case of smallholder farmers in Lesotho

Seasonal climate forecasts have been promoted as a means to increase the resilience of marginal groups in Africa. The manifestations of this are still to be seen. This paper argues that successful dissemination and adoption of the forecast requires an in-depth profile of the characteristics and needs of user groups. The case study of a mountainous village in southern Lesotho is used to highlight the decisions which one group of marginal users – smallholder farmers – might make in response to the forecast. A participatory role-play exercise explores what information households presently receive and how new climate forecast information could be integrated into seasonal decision making. Results show that there are a number of low-input options available to these farmers for responding to the forecast. Adoption, however, is going to require repeated exposure to the forecast in conjunction with forecast development that is suited to users' needs. The case study is linked back to the larger scale by suggesting paths that seasonal climate forecast development could take if it is to contribute to improving livelihood sustainability among marginal groups.     

集合预报对台风天鹅(2015)远距离暴雨的不确定性研究

2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。     

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA 概率预报

利用TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)单中心集合预报系统(ECMWF、United Kingdom Meteorological Office、China Meteorological Administration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型.由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好.多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好.它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%.基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义.     

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。      

Ensemble retrieval of atmospheric temperature profiles from AIRS

ABSTRACT Satellite-based observations provide great opportunities for improving weather forecasting. Physical retrieval of atmo spheric profiles from satellite observations is sensitive to the uncertainty of the first guess and other factors. In order to improve the accuracy of the physical retrieval, an ensemble methodology was developed with an emphasis on perturbing the first guess. In the methodology, a normal probability density function （PDF） is used to select the optimal profile from the ensemble retrievals. The ensemble retrieval algorithm contains four steps： （1） regression retrieval for original first guess; （2） perturbation of the original first guess to generate new first guesses （ensemble first guesses）; （3） using the ensemble first guesses and nonlinear iterative physical retrieval to generate ensemble physical results; and （4） the final optimal profile is selected from the ensemble physical results by using PDE Temperature eigenvectors （EVs） were used to generate the pertur- bation and generate the ensemble first guess. Compared with the regular temperature profile retrievals from the Atmospheric InfraRed Sounder （AIRS）, the ensemble retrievals RMSE of temperature profiles selected by the PDF was reduced between 150 and 320 hPa and below 400 hPa, with a maximum improvement of 0.3 K at 400 hPa. The bias was also reduced in many layers, with a maximum improvement of 0.69 K at 460 hPa. The combined optimal （CombOpt） profile and a mean optimal （MeanOpt） profile of all ensemble physical results were improved below 150 hPa. The MeanOpt profile was better than the CombOpt profile, and was regarded as the final optimal （FinOpt） profile. This study lays the foundation for improving temperature retrievals from hyper-spectral infrared radiance measurements.     

Sub-seasonal to Seasonal Hindcasts of Stratospheric Sudden Warming by BCC_CSM1.1(m):A Comparison with ECMWF

This study focuses on model predictive skill with respect to stratospheric sudden warming(SSW) events by comparing the hindcast results of BCC_CSM1.1(m) with those of the ECMWF's model under the sub-seasonal to seasonal prediction project of the World Weather Research Program and World Climate Research Program. When the hindcasts are initiated less than two weeks before SSW onset, BCC_CSM and ECMWF show comparable predictive skill in terms of the temporal evolution of the stratospheric circumpolar westerlies and polar temperature up to 30 days after SSW onset. However, with earlier hindcast initialization, the predictive skill of BCC_CSM gradually decreases, and the reproduced maximum circulation anomalies in the hindcasts initiated four weeks before SSW onset replicate only 10% of the circulation anomaly intensities in observations. The earliest successful prediction of the breakdown of the stratospheric polar vortex accompanying SSW onset for BCC_CSM(ECMWF) is the hindcast initiated two(three) weeks earlier. The predictive skills of both models during SSW winters are always higher than that during non-SSW winters, in relation to the successfully captured tropospheric precursors and the associated upward propagation of planetary waves by the model initializations. To narrow the gap in SSW predictive skill between BCC_CSM and ECMWF, ensemble forecasts and error corrections are performed with BCC_CSM. The SSW predictive skill in the ensemble hindcasts and the error corrections are improved compared with the previous control forecasts.     

基于TIGGE数据的我国寒潮自动识别预报方法

利用1951—2006年中央气象台寒潮天气过程数据以及NCEP/NCAR 500 hPa高度场等逐日再分析资料,通过客观聚类方法与主观对比分析确定寒潮爆发的典型形势场,结合寒潮过程特征量阈值,建立了基于TIGGE集合预报产品的寒潮自动识别客观预报方法,并利用TIGGE集合预报数据对2008年1月和2009年1月两次寒潮天气过程进行预报试验。结果表明:利用500 hPa高度距平场进行聚类分析,一方面可以消除环流季节特征对划分结果的影响,另一方面也突出了寒潮这种强天气的异常扰动表现;基于集合预报产品的寒潮自动识别预报方法浓缩了集合预报产品信息,可直接为预报员提供寒潮发生的概率预报,从而在集合预报产品与我国实际灾害性天气之间建立了直接联系。     

基于CMIP6模式优化集合平均预估21世纪全球陆地生态系统总初级生产力变化

利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中18个地球系统模式总初级生产力(GPP)模拟数据,基于传统的多模式集合平均(MME)和可靠集合平均方法(REA),在4个未来情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0和SSP5-8.5)下预估了21世纪全球陆地生态系统GPP的变化量,并分析了GPP变化的驱动因子。研究结果表明：在4个未来情景下,基于REA方法预估的全球陆地生态系统年GPP在未来时期(2068—2100年)比历史时期(1982—2014年)分别增长了(14.85±3.32)、(28.43±4.97)、(37.66±7.61)和(45.89±9.21)Pg C,其增量大小和不确定性都明显低于MME方法。在4个情景下,大气CO₂浓度增长对GPP变化的贡献最大,基于REA方法计算的贡献占比分别为140%、137%、115%和75%;除SSP5-8.5(24%)外,其他情景下升温均导致全球陆地生态系统GPP降低(-42%、-37%、-16%),部分抵消了CO₂施肥效应的正面贡献。温度的影响存在纬度差异：升温在低纬度地区对GPP有负向贡献,在中高纬度地区为正向贡献。降水和辐射变化对GPP变化的贡献相对较小。     

集合卡尔曼滤波同化多普勒雷达资料的数值试验

利用集合卡尔曼滤波(EnKF)在云数值模式中同化模拟多普勒雷达资料,并考察了不同条件下EnKF同化方法的性能.结果显示,经过几个同化周期后,EnKF分析结果非常接近真值.单多普勒雷达资料EnKF同化对雷达位置不太敏感,双雷达资料同化结果在同化的初期阶段比单雷达资料同化结果准确.同化由反射率导出的雨水比直接同化反射率资料更有效,联合同化径向速度和雨水有利于提高同化分析效果.协方差对EnKF同化效果起着非常重要的作用,考虑模式全部预报变量与径向速度协方差的同化效果比仅考虑速度场与径向速度协方差的同化效果好.雷达资料缺值降低了同化效果,此时增加地面常规观测资料的同化可以明显提高同化分析效果.EnKF同化技术对雷达观测资料误差不太敏感.初始集合对同化分析有较大影响.EnKF同化受集合大小和观测资料影响半径.同化对模式误差较敏感.利用EnKF同化双多普勒雷达资料,分析了一次梅雨锋暴雨过程的中尺度结构.结果表明,EnKF同化技术能够从双多普勒雷达资料反演暴雨中尺度系统的动力场、热力场和微物理场,反演的风场是较准确的,反演的热力场和微物理场分布也是基本合理的.中低层切变线是此次暴雨的主要动力特征,对流云表现为低层辐合、高层辐散并有垂直上升运动伴随,其热力特征表现为低层是低压区,高层为高压区,中部为暖区而上、下部为冷区,水汽、云水和雨水分别集中在对流云体内、上升气流区和强回波区.