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1.
夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。 相似文献
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本文研制建立了一个预测青海省夏季降水的动力—统计相结合的组合降尺度预测方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction，HSDP），该方法综合利用了气候模式Climate Forecast System 2.0版本（CFSv2）实时预测的高可预报性环流信息及前期观测的与青海夏季降水具有高相关性的气候因子，采用年际增量方法，基于气候变量的年际增量规律建立统计模型，从而实现对青海夏季降水进行动力—统计相结合的气候预测。根据全球气候因子的年际增量与青海省夏季降水年际增量的相关系数，以及CFSv2预测产品对实况模拟能力的评估，选取以下关键区气候变量的年际增量作为预测因子：（1） CFSv2模式预测当年夏季包含贝加尔湖脊、乌拉尔山脊和新疆脊区域的500 hPa高度场；（2） CFSv2模式预测青藏高原以西200 hPa纬向风场；（3）观测资料中前1 a秋、冬季热带太平洋地区海表面温度场；（4）观测资料中前1 a秋、冬季西伯利亚地区的海平面气压场，对青海省夏季降水进行统计降尺度预测。统计降尺度模型利用1983—2011年进行建模，回报2012—2018年夏季青海省降水的空间分布和时间变化，并对该模型对1983—2011年的夏季青海省降水的回报能力进行了交叉检验。回报结果表明该统计降尺度模型对CFSv2的青海省夏季降水预测能力有显著的提高，能够很好地再现青海省夏季降水西北部的高原地区偏少，而在东南部偏多的特点。该模型预测所得2012—2018年夏季青海省降水的时间变化也与实况有着较高的相关系数（0.76），对于降水显著偏少的年份（如2015年）和显著偏多的年份（如2012、2018年）的降水预测都有很好的表现。对于建模时段的交叉检验结果（相关系数为0.46，比模型回报结果与实况的相关系数0.48略低）表明，该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献
3.
SMIP2试验对亚洲夏季风的模拟能力及其可预报性的分析 总被引：4，自引：2，他引：2
利用参加第二次季节预测模式比较计划（Phase 2 of the Seasonal Prediction Model Intercomparison Project,简称SMIP2）的五个大气环流模式的输出结果,比较了这些模式对亚洲夏季降水的模拟能力,并讨论了大气环流模式在季节尺度上对亚洲夏季风的可预报性。结果表明,各模式能够较好地模拟亚洲夏季降水的大尺度分布特征。除了模拟的东亚夏季降水异常经验正交函数分解第一模态（EOF1）的时间系数与观测之间的相关系数较低之外,多数模式可以大致再现东亚、南亚和西太平洋夏季降水异常EOF1及其对应的时间系数。分析表明,热带地区有很好的可预报性,北半球副热带地区的可预报性尽管也较好,但比热带地区要低,南半球热带以外地区的可预报性较差,陆地上的可预报性比海洋上低。在热带和北半球副热带地区,由海温强迫所产生的较大外部方差对此地高可预报性有很大的贡献。与正常年份相比,模式在强El Ni?o年和强La Ni?a年表现出较高的可预报性,在南亚和印度洋地区大多数模式在El Ni?o年比La Ni?a年产生了更好的可预报性,在中西太平洋区域El Ni?o年可预报性的高值中心较La Ni?a年位置偏西。 相似文献
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中国夏季降水异常EOF模态的时间稳定性分析 总被引：4，自引：1，他引：3
本文基于1980~2012年中国160个台站降水资料,利用滑动交叉检验等方法讨论了中国夏季降水距平和距平百分率EOF各模态的时间稳定性,在此基础上探讨了EOF方法在中国夏季降水短期气候预测中的应用条件和潜在能力。研究表明,随机剔除一年样本,中国夏季降水距平场前四个EOF模态表现出显著的稳定性。若时间系数完全预测准确,则潜在的可预测站点主要位于黄河以南地区,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.6左右。相对而言,降水距平百分率各模态的时间稳定性易受极端降水事件的影响,当人为削弱这种影响后,随机剔除一年样本,其前三个模态的稳定性得到提高,潜在的可预测站点均匀分布,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.48。但是,伴随着预报时效的增加,降水距平和距平百分率后三个EOF模态的时间稳定性下降,预示着EOF方法对未来两年以上降水的预测能力将会明显下降。 相似文献
5.
利用美国环境预报中心的第二代气候预报系统(NCEP CFSv2)提供的1982~2010年历史回报资料和2015年6~8月预报产品、NCEP CFSR再分析资料及中国地面观测降水资料,评估了NCEP CFSv2对2015年(厄尔尼诺发展年)中国夏季月降水和环流形势的预报能力,并分析了影响模式预报技巧高低的可能因子。结果表明:1)模式对降水的预报技巧较低且表现出明显的月变化(7月最高,8月次之,6月最低),但总体水平都不高。预报技巧明显依赖于提前时间的长短。2)CFSv2对影响我国夏季降水的500h Pa关键区环流异常空间模态表现出较高的预报技巧。对全东亚区域,模式基本都可提前5~9天(7月9天,6月6天,8月5天)较为准确的预报出未来一个月高度异常空间模态。3)通过对比分析发现,CFSv2环流预报中选取12个集合成员(滑动3天)可以得到较稳定的预报结果。4)在2015年夏季月尺度环流异常模态预报中,东亚全区的环流预报水平很大程度上取决于中高纬地区的预报。CFSv2对中高纬环流月预报技巧(6~8月都能从提前4天开始就基本稳定维持在较高水平)比热带地区更高更稳定。 相似文献
6.
应用IAP9L-AGCM对2002年中国夏季气候的预测及效果检验 总被引：10，自引：0，他引：10
利用中科院大气所9层大气环流格点模式(IAP9L—AGCM)和IAP—ENSO预测系统对2002年中国夏季气候进行实时集合预测及其检验。结果显示，IAP9L—AGCM较好地预测出了2002年夏季我国大范围旱涝的分布形势，如华南、我国西部多雨，黄河和长江流域之间大范围干旱等；850hPa减弱的夏季风、青藏高原辐散中心以及北太平洋上空的异常气旋性环流中心亦被较好地预报出来；不足的是，模式对降水异常细致分布的预测能力有限。预测结果还表明，该模式对夏季(6—8月)平均降水的预报技巧要高于月平均状况，且月平均预报的准确度从6—8月依次递减。 相似文献
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文章利用站网均匀化方案对中国1951—2012年160站夏季(6—8月)总降水量距平场序列作了订正,并对订正前后数据的EOF分析结果进行对比。结果表明:(1)订正后的典型场突出了青藏高原区域的高值区,并使中国东部的高值区集中于华南地区,这与均方差场的异常集中区域一致;订正前资料的主要特征向量的高值区主要集中于中国东部,并未凸显异常区域。(2)订正后资料的时间系数中,线性相关不明显,线性趋势减弱,但1、3模态的年代际分量的方差贡献增大,使年代际变化中有价值信息更加集中于主要模态;其中,第3模态的时间系数突出了华南地区的夏季降水年代际变化。(3)订正后发现,夏季降水的年代际变化中的典型场与年代际均方差的分布异常信息集中区域一致。上述结果说明,站网均匀化订正改进了中国夏季总降水量异常的EOF分析。 相似文献
8.
华北汛期降水多因子相似订正方案与预报试验 总被引：4，自引：2，他引：2
本文基于动力—相似预报的基本原理, 在已初步建立的华北汛期降水模式的动态最优多因子组合相似订正方案工作基础上, 研究前期关键因子之间的相互配置对夏季降水的影响, 挑选关键的大气环流预报因子。根据预报年前期气候因子的异常状况, 通过EOF压缩自由度进行相似年选取, 进一步构建了基于前期异常信号的汛期降水相似订正预报方案。研究发现, 预报年前期大气环流中异常因子个数的偏多或偏少与该年华北降水的多寡呈现较好的对应关系, 并以异常因子的个数状况作为判断该年是否为异常年的标准, 将异常多因子方案与动态最优多因子方案相结合, 建立模式误差相似订正的多因子综合预报方案。通过诊断分析发现, 该方案对降水异常年有着较好的针对性。2003～2009年7年的独立样本回报结果表明: 该方法进一步提高了模式对华北汛期降水的预报能力, 将华北汛期降水预报的距平相关系数 (ACC) 平均分从系统订正结果的0.38提高至0.61, 具有良好的业务应用前景。 相似文献
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我国东北夏季降水异常的时空结构分析 总被引：7，自引：0，他引：7
使用1961～2000年我国东北地区35个台站夏季降水量资料，利用自然正交展开(EOF)和求趋势系数的方法分析了东北地区夏季降水异常的时空结构。结果表明，近40a东北地区夏季降水异常存在3个有明确物理意义的分布模态，分别表现为全区多雨(少雨)型、东部多雨(少雨)西部少雨(多雨)型和北部多雨(少雨)南部少雨(多雨)型；第1模态不仅具有年际变化，还具有明显的年代际变化；3个模态的趋势系数表明，全区多雨型、东部多雨西部少雨型、北部多雨南部少雨型均有增多的趋势。 相似文献
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检验评估气候模式，有利于发挥这一客观预测方法在新疆气候预测业务中的应用效果，提高新疆气候预测能力。基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料，利用距平符号一致率Pc、趋势异常综合评分Ps、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法，综合评估了SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好，对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中，4月Pc最高（61.3分），7月Ps最高（74.4分），6月ACC最高（0.17）。降水预测评分中，4月Pc最高（58.7分），7月Ps最高（72.1分），4月ACC最高（0.16）。空间分布上，模式对1月、3月、6月和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆，对7月和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。 相似文献
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本文利用CMAP月降水资料、NCEP再分析资料、NOAA的ERSST资料和日本气象厅海气耦合模式（MRI-CGCM）的输出结果,从东亚夏季风气候态、主模态和年际变率等方面分析了MRI-CGCM模式对东亚夏季风的预测性能,并且利用观测的东亚夏季风指数（EASMI）与模拟PC（principal component）的关系建立多元线性回归方程来订正EASMI（简称PC订正法）。结果表明:MRI-CGCM模式能够较好再现东亚夏季风降水和低层风场的气候态,但模拟的西北太平洋反气旋偏弱、偏东,使得模拟的副热带地区降水量偏小。模式较好地模拟出东亚夏季风降水第一模态（EOF1）及相应的低层风场,能够较好再现出EOF1对应El Ni?o衰减位相;模拟降水的EOF1与观测之间的空间相关系数（ACC）为0.72,且能较好地再现其对应的年际变率,其时间系数PC1与观测之间的相关系数为0.41,能模拟出观测EOF1的2 a和5 a主导周期;但模拟的我国以东梅雨锋区雨带位置偏南,这与模拟的西北太平洋反气旋位置偏南有关。模式对降水第二模态EOF2的模拟能力比EOF1明显下降,模拟EOF2与观测之间的ACC降到0.36;虽然模式能较好地再现出EOF2对应El Ni?o发展位相,但模拟的西太平洋反气旋位置偏南,使得雨带位置偏南,模拟的我国梅雨锋区雨带位于江南,与观测场上江南少雨相反。模式较好地模拟出我国东部夏季降水和气温空间异常分布和年际变化,模拟与观测夏季降水和气温的多年平均ACC分别为0.74和0.68。模式模拟我国东部、江淮流域和华南地区夏季降水多年平均PS评分分别为69、70和68分,略高于我国夏季降水业务预测多年平均评分（65分）。模拟的我国东部夏季气温与观测多年平均PS评分为74分。PC订正后EASMI与实况的相关系数由0.51提高到0.65、符号一致率由84%升到91%、标准差由0.75增大到1.4、大于1个标准差年数由6年变为12年,订正后在模拟变幅偏小和梅雨锋区雨带偏南等方面均有一定的改善,对应西太平洋反气旋位置和梅雨锋区雨带位置与实况较为吻合。 相似文献
12.
流域尺度的降水短期气候预测水平对流域的防灾减灾具有重要价值。为了进一步提高中国科学院大气物理研究所新一代大气环流模式IAP AGCM 4.1在淮河和长江流域夏季降水预测效果,利用旋转经验正交分解（Rotated Empirical Orthogonal Function, REOF）方法对两个流域夏季降水区域特征进行分析的基础上,建立了一个适用于流域的分区经验正交分解（Empirical Orthogonal Function, EOF）订正方案,并利用IAP AGCM 4.1气候预测系统在两个流域的夏季降水共30年（1981～2010年）的集合回报试验结果进行了订正试验。结果表明分区订正方法明显改进了模式对淮河流域的夏季降水预测水平,淮河流域的流域平均相关系数从0.03提高到了0.22。对长江流域的季度降水预报也有显著的改进效果,平均相关系数从-0.05提高到0.24。分区订正结果明显优于流域整体订正方案,证明了基于REOF分析确定降水具有强局地性特征的订正区域,能够很好地提高EOF订正方法的效果稳定性,这对其他流域降水预测的订正研究具有很好的借鉴意义。 相似文献
13.
利用1971~2017年新疆100个气象观测站的逐日降雨资料,在降水分级的基础上,采用EOF分解、Mann-Kendall检验、小波分析等方法对新疆夏季降水特征进行研究,结果表明:受天山山脉影响,新疆夏季降水主要集中在天山山脉附近,呈由北向南递减的空间分布特征;近47年新疆区域平均的夏季降水呈持续增长趋势,存在明显的多时间尺度波动,并在1987年发生由少到多的突变;EOF分析的前四个模态依次反映出新疆夏季降水具有整体一致、南-北向相反、东-西向相反以及中部与周边地区相反的变化特征;从空间分布看,新疆夏季各级降水的雨量与雨日均呈现明显上升趋势,其气候变化趋势系数与夏季降水基本一致,表现出北疆大于南疆、西部大于东部、山区多于盆地和谷地的空间分布特征;从时间变化看,新疆区域平均的夏季各级降水的雨量与雨日以上升趋势为主,其中暴雨的上升趋势最为显著,大雨次之,小雨和中雨最弱;新疆区域平均的夏季各级降水均表现出多尺度周期振荡特征。 相似文献
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利用BP-CCA方法并结合当前国际先进气候预测模式结果,探讨了如何建立对西南夏季降水具有较高预测技巧的统计降尺度模型及其可预报性来源。结果表明,将热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力优于亚洲区域和热带区域500 h Pa位势高度作为预测因子的模型。对模型可预报性来源的分析表明,热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力年与年之间的差异主要受热带海表温度EOF第二模态的影响。该模态表现为在热带东南印度洋及西太平洋区域有正载荷值,而在热带中东太平洋区域有负载荷中心,其与影响西南夏季降水的菲律宾和海洋大陆西部对流有较好的相关,并且ECMWF和NCEP业务气候预测模式对其有较好的预测能力。 相似文献
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利用1979—2018年夏季逐日观测和再分析数据，对北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法开展了研究。首先，利用非传统滤波即异常相对倾向（Anomalous Relative Tendency，ART）方法获取了气象要素的次季节变化分量，并采用EOF分析方法提取了北半球夏季热带主要季节内振荡信号，结果表明向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）异常相对倾向EOF前两个模态共同反映了北半球夏季起源于印度洋并向东和向北传播的、具有30~60 d周期的季节内振荡（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation，BSISO）信号。回归分析表明，该季节内振荡信号能够导致当地及其北面地区低层风场和位势高度场异常，影响该地区及其北面地区的水汽辐合辐散，从而能引起我国尤其是我国南方地区季节内旱涝变化，并一定程度上反映了我国异常雨带的向北推进过程。而后，将提取的热带主要季节内振荡信号作为预测因子，将降水异常相对倾向作为先行预板对象，利用多元线性回归方法构建了我国夏季旬降水异常相对倾向的预报模型，将预报的旬降水异常相对倾向加上观测已知的降水近期背景距平，从而得到旬降水距平的预报结果。通过历史回报和交叉检验，评估了该模型对梅雨期我国江淮流域降水（包括2020年梅汛期异常降水）的次季节预测能力。 相似文献
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多模式对东北地区月降水预测性能对比评估 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2016,(5)
基于中国、美国、欧洲和日本的4种气候模式对1983—2010年东北地区降水的回报试验结果,利用2011—2014年东北地区业务应用的结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个气象站的观测资料,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合评分(Ps)和距平符号一致率(Pc)3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月降水的预测性能。结果表明:EC模式和CFSv 2模式与BCC模式和TCC模式相比,EC模式和CFSv 2模式对东北地区月降水的总体预测效果较好,具有一定的预测技巧。从空间上来看,CFSv 2模式各月Pc的分布存在较明显的差异,模式仍有较大的改进空间。CFSv 2模式对东北地区初夏典型旱涝年具有一定的预测能力,对典型涝年的预测效果优于典型旱年。 相似文献
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基于美国环境预测中心提供的CFSv2模式回报数据以及淮河流域172个气象台站的气温降水观测数据,评估了该模式对淮河流域夏季气温降水的预测能力。结果表明:模式对气温气候平均态的模拟与实况较为接近,降水虽然能够反映出南多北少的分布特征,但气候平均值明显偏小。模式对于气温和降水均方差的模拟均偏小。从频率分布来看,回报气温的频率分布与实况较为接近,回报降水不仅存在很大的负偏差,出现异常降水的频率也比实况明显偏低。对ROC曲线的分析进一步表明模式预测高温事件的能力明显好于低温事件,预测降水异常事件的能力在不同起报月有差异。从主要模态的时空结构来看,模式能够反映出其空间结构,对于增暖的趋势模拟也相当不错,但增暖的速率高于实况,虽然模式没有能够反映出降水主要模态的年代际变化特征,但对于年际变化有较高的预测技巧。这些评估为短期气候预测和模式解释应用提供了参考。 相似文献
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青藏高原中东部夏季降水主要表现为东北和东南反位相变化的双极型特征。采用经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法,系统性地评估参与第五次耦合模式比较计划 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)历史模拟试验的 47 个模式对青藏高原中东部夏季降水双极型变化特征的模拟能力。结果表明,大多数模式基本可以反映青藏高原中东部夏季降水东北部和东南部反位相的变化特征。模式间 EOF 分析结果表明在35°N 以南的东西向模拟偏差是 CMIP5 模式模拟降水空间型态的主要偏差,且大多数模式对时间系数的模拟效果差于空间型态。文中定义了一个综合评估指标 Snew 来定量描述模式对空间型态、时间系数以及方差贡献的综合模拟效果。由定量评估结果来看,MIROC-ESM、HadGEM2-CC 和 ACCESS1-0 (FIO-ESM、 HadGEM2-AO 和 MIROC-ESM-CHEM)模式对观测降水的 EOF1(EOF2)模态的综合模拟能力相对较好,而 GISS 系列模式、CESM1-CAM5 和 MPI-ESM-LR (CMCC-CESM、MPI-ESM-MR 和 GFDL- CM3)模式对观测降水的 EOF1(EOF2)模态的综合模拟效果较差。由 EOF1 和 EOF2 的综合评估结果来看,MIROC-ESM-CHEM模式对观测降水的 EOF1 和 EOF2 模态的综合模拟效果最好。 相似文献
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利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。 相似文献
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《气象研究与应用》2021,42(2)
将CFSv2模式的延伸期预测资料应用于成都市14个国家站的延伸期降水预测,采用距平相关系数ACC、趋势异常综合检验Ps及Cs/Zs评分对2016年1月至2020年12月的预测回算进行预测效果评估,通过改进的消除偏差一元线性回归方法对模式预测进行订正和预测再回算、再评估。结果表明,CFSv2的延伸期预测与成都地区实际降水的ACC为0.13,略高于目前省级和国家级发布的月预测平均成绩,对成都西南部和东南部的预报效果较好; Ps评分平均为65.7分;期间主要降水过程的Cs评分为0.48,Zs评分为0.64,空报率为38%,漏报率为34%。经过订正后,预测效果的空间差异无明显变化,ACC提高0.04,Ps评分提高4.3分,Cs评分提高0.05分,Zs评分提高0.14分,空报率降低22%,漏报率降低5%,预测准确率明显提升。 相似文献