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平流层大气环流异常信号被认为对冬季对流层短期气候预测或中长期天气预报具有先兆性指示意义,但到目前为止,仍未真正用于短期气候预测。为了获取更多运用平流层环流异常信号预测对流层及地面短期气候的经验,该文利用北半球环状模 (NAM) 信号对2011—2012年冬季我国北方短期气候进行4次预测,并将预测结果与实况进行对比。在4次短期气候预测中,第2次和第3次预测结果与实况吻合很好:第2次成功预测了1月中旬到2月中旬我国东北和华北地区偏冷,第3次则成功预测了这种偏冷状态的持续。成功的主要原因是2011年12月—2012年2月平流层信号周期确定,且对流层和平流层之间动力耦合关系已经建立完全,平流层异常信号在该时段对流层和地面短期气候具有较强指示意义。 相似文献
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短期气候预测的出路在何方? 总被引：9，自引：7，他引：2
100年来短期天气预报成功地跨越了三大步：挪威学派、Rossby学派和Charney开创的数值天气预报。在“气候是天气的综合”这一错误思想的指导下,每一次短期天气预报的成功都引出了短期气候预测的热潮,相应地出现了大型天气学、超长波控制论和短期气候的数值模式预测方法。它们各自研究了几十年后,最终仍未见成效,使100年来短期气候预测的水平仍基本上是在原地踏步。作者认为短期气候预测出路在于：首先要坚决摒弃“气候是天气的综合”这一错误的指导思想,其次要将目前关于“气候系统”的抽象定义转化为具体的物质的定义,作者认为地热涡、地冷涡和形变锋等很可能就是具体的“气候系统”。描述这些“气候系统”演化的具体图像就是“地气图”。 相似文献
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全球变暖背景下,极端天气气候事件频发,并表现出群发性、持续性、复合性等特点,不可预测性增加;持续性强降水、极端低温、复合型极端高温干旱、群发性热浪和台风等极端天气气候事件对我国经济社会和可持续发展影响巨大。然而,上述极端天气气候事件的新特征、关键过程和机理尚不完全清楚,重大极端事件的预报预测水平亟待提升。文章首先简要介绍“地球系统与全球变化”重点专项项目“中国极端天气气候事件的形成机理及其预测和归因”的基本情况。项目拟在分析全球变化背景下对我国造成重大影响的极端天气气候事件新特征的基础上,深入研究多尺度海-陆-气耦合过程影响极端天气气候事件的机理,挖掘极端天气气候事件次季节-季节预测的前兆信号;发展动力与物理统计相结合的极端事件预测新方法,研制针对中国极端事件的新一代高分辨率数值预报与检测归因系统。文章重点总结了自2022年12月项目立项至今取得的最新研究成果和进展。 相似文献
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N. Krupchatnikov G. A. Platov E. N. Golubeva A. A. Fomenko Yu. Yu. Klevtsova V. N. Lykosov 《Russian Meteorology and Hydrology》2018,43(11):713-721
The results of studies in the area ofnumerical weather prediction and climate theory are presented. These results were obtained by the team of researchers of the Siberian school of mathematical modeling of atmosphere and ocean dynamics established by academician G.I. Marchuk. Academician V.P. Dymnikov played an enormous role in the development of this school by enriching it with new approaches and ideas. His contribution to the Siberian school of mathematical modeling was most strongly pronounced concerning three problems: numerical weather prediction for the Siberian region, the modeling of the climate system dynamics, and the mathematics and theory of climate. 相似文献
5.
LANG Xianmei 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(5):682-690
In this paper, seasonal prediction of spring dust weather frequency (DWF) in Beijing during 1982-2008 has been performed. First, correlation analyses are conducted to identify antecedent climate signals during last winter that are statistically significantly related to spring DWF in Beijing. Then, a seasonal prediction model of spring DWF in Beijing is established through multivariate linear regression analysis, in which the systematic error between the result of original prediction model and the observation, averaged over the last 10 years, is corrected. In addition, it is found that climate signals occurring synchronously with spring dust weather, particularly meridional wind at 850 hPa over western Mongolian Plateau, are also linked closely to spring DWF in Beijing. As such, statistical and dynamic prediction approaches should be combined to include these synchronous predictors into the prediction model in the real-time operational prediction, so as to further improve the prediction accuracy of spring DWF in Beijing, even over North China. However, realizing such a prediction idea in practice depends essentially on the ability of climate models in predicting key climate signals associated with spring DWF in Beijing. 相似文献
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本文简短地比较了100a来短期天气预报和短期气候预测的发展道路。指出短期天气预报在经历了天气图阶段、长波阶段和数值预报阶段三大步之后已经发展到了相当成熟的地步。而短期气候预测100a来在“气候是天气的综合”错误思想的指导下,虽然也经历了与短期天气预报相应的几个阶段：大型天气学阶段、超长波阶段和短期气候预测的数值模式阶段,但每个阶段都以失败(或即将失败)而告终。使得短期气候预测水平始终在原地踏步。30a前提出了“气候系统”的概念,这是气候学的一次真正的进步。但“气候系统”至今仍是一个抽象概念,不像“天气系统”指的是气旋(低压)、反气旋(高压)、锋面等具体的物质系统。一旦“气候系统”被人们公认为一些具体的物质系统之后。短期气候预测即可成为“气候系统变化的预测”,此时短期气候预测通向成功的第一步——气候预测的“挪威学派”就诞生了。与天气图相应的,描述气候系统变化的一种四维图象也会应运而生。作者认为此图象很可能是“地气图”,而具体的气候系统很可能就是地热涡、地冷涡和形变锋等。 相似文献
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数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法 总被引：4，自引：2，他引：2
简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量（LSV）和条件非线性最优初始扰动（CNOP-I）方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动（CNOP-P）方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP-I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。 相似文献
8.
数值预报是研究地球系统的重要工具,有助于加深科学家对大气、海洋、气候和环境等复杂系统之间相互作用和变化过程的理解,在防灾减灾、气候变化和环境治理等方面发挥着不可或缺的作用。随着模式复杂度和分辨率的提高,传统数值模式在气候变化研究和气候预测方面取得了迅速的进展,但也面临一些挑战,需要得到数据同化、集合耦合、高性能计算和不确定性分析等多方面的支持。而近年来,“AI+气象”的交叉研究在气象领域引起了广泛关注。基于多种深度学习架构的人工智能大模型,依托强大的计算资源和海量的数据进行训练,能够以新的科学范式进行高效数值预报。气象大模型不断涌现,一些科技公司如华为、英伟达、DeepMind、谷歌、微软等,以及国内外高校如清华大学、复旦大学、密歇根大学、莱斯大学等发布了多个涵盖临近预报、短时预报、中期预报和延伸期预报等不同领域的气象大模型。这标志着人工智能与气象领域的交叉融合已经达到新的高度。尽管气象大模型在现阶段取得了较大突破,但其发展仍然面临弱可解释性、泛化能力不足、极端事件预报强度偏低、智能预报结果过平滑、深度学习框架能力需要拓展等诸多挑战。 相似文献
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1998年中国特大洪涝灾害的天气气候特点、成因分析及气象预报服务 总被引：7，自引：0，他引：7
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{{if article.graphicalAbstractinfoCn && article.graphicalAbstractinfoCn != ""}}{{@ article.graphicalAbstractinfoCn}}{{/if}} 相似文献
10.
石家庄市强暴雨的气候特征和环流形势分析 总被引：2，自引：1，他引：2
利用统计学方法对石家庄及各市(县)建站以来的强暴雨过程进行气候分析。普查了59次强暴雨个例的历史天气图，将强暴雨过程分成8个类型，归纳出各型强暴雨的发生时段和落区；找出各型的典型形势场特征，并制作了天气型模板，可在MICAPS平台上直接与天气图叠加，进行预报分析，力图以此提高预报强暴雨的能力。 相似文献
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陆面过程研究是充分理解天气/气候/地球系统过程不可或缺的重要主题。本文全面梳理了当前用于数值天气/气候/地球系统模式的陆面过程模式研制的问题,建议了当前陆面过程模式研制中需加强和改进完善的关键内容。特别强调在新一代模式研发中建立包含人类活动的高分辨率全球陆面过程模式;特别强调与其他学科相结合,形成不同行业的预报预测系统或研究方法和工具。建议建设中国的集模式发展、数据分析、模拟方法、高性能计算、数据可视化和应用示范为一体的陆面模拟综合集成平台,为天气/气候/地球系统模式提供陆面过程模式,为开展精细化的全球和区域陆面水文-气象-生态的预报预测提供科技支撑。 相似文献
12.
针对基于作物模型开展产量实时预报后期气象资料的获取问题,提出通过相似类比,从历史气象资料库中获取替代资料的方案,基于CERES-Rice模型系统评估了平均值处理方案和历史相似类比方案的可预报性和误差分布特征。结果表明:水稻产量对成熟前2个月内的气象条件较为敏感,基于气象资料和作物模型开展产量预测,在5%误差范围内可获得60%以上的预测概率;以多年气候平均值替代起报日后期气象资料,在成熟前2个月起报预测概率约为60%,成熟前1个月约为70%,但预报误差系统性偏高;采用气候相似类比方法,从历史气象资料中获取起报日后期替代资料,可有效降低预报误差的系统偏差,若引入后期气候趋势信息,成熟前2个月起报预测概率可达80%以上,较采用历史平均值有显著提高。研究结果为基于作物模型和气象观测及气候预测信息开展产量预报提供了技术方案。 相似文献
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气候预测中的集合方法初探 总被引：11，自引：2，他引：9
介绍了气候预测中的集合方法。该文作者曾在1996年论证了在西太平洋暖池区海温异常与东亚夏季风的共同作用下存在一个可预测的气候异常区,部分地改变了气候不可预测的论断。如何从与大量不可预测结果混杂在一起的结果中提炼出可预测部分是集合方法的重要目的之一。文中也讨论了由于大气运动固有的动力学特性,其集合预测与经典的数学考虑有所区别,天气与气候预测有不同的特点,其集合方法、目的也应有所不同,由此对集合方法提出了一些新的建议。文中同时介绍了首次在气候预测中发现的多平衡态现象,建议了如何判定多平衡的出现,以及如何利用多平衡态来改善对不同区域的预测。 相似文献
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本文概述了根据应用参考大气概念提出的参考大气谱模式计算格式（或称静力扣除法）在国内外一些气象机构的中期天气预报、后处理和四维同化、以及气候模拟中的应用。计算表明，这种参考大气谱模式计算格式，能有效的减少截谱误差，明显地改进中期天气预报和气候模拟。 相似文献
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AOGS第六届学术年会气象学研究报告综述 总被引：3，自引：1，他引：2
简要综述了第六届亚洲大洋洲地球科学学会（AOGS）学术年会有关天气和气候的可预报性、协同亚洲季风试验、季风变化及其模拟与预测、气候变化与热带气候灾害、中层大气研究、中尺度气象学与台风研究以及卫星资料应用等方面的报告内容。在全球气候变化的大背景下,季风的年代际变化特征,可能成因及其对天气气候的影响是目前研究的热点问题之一。对亚洲季风系统形成机制的探讨及其与气候系统关系的研究有助于提高数值模式对季风系统的模拟能力,从而能够更好地预测季风系统及其演变。集合预报,特别是多模式超级集合预报方法引起了人们广泛的兴趣。研究报告指出,多个积云对流参数化方案的集成、集合卡曼滤波、条件非线性最优扰动法以及滑动训练期超级集合预报技术对数值天气预报的准确率都有明显改善。＂可预报性障碍＂在数值模式对大气环流的预报中同样存在。＂可预报性障碍＂本质上反映了系统的季节变化对预报结果的影响。研究还表明,热带气旋频率和强度的变化取决于在其形成的海域是动力因子还是热力因子起主导作用,如热力因子起主导作用则气候变暖会使该区域的热带气旋活动频率和强度增加。一些研究指出,中高纬度阻塞形势持续异常及南海的热源异常可能是造成2008年初中国南方低温、雨雪和冰冻灾害的主要原因。Formosat-2和Formosat-3等卫星观测资料的广泛应用将极大地提高数值天气预报、气候监测和空间天气预报水平。 相似文献
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Shuoben Bi Shengjie Bi Xuan Chen Han Ji Ying Lu 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2018,54(4):611-622
Observed climate data are processed under the assumption that their time series are stationary, as in multi-step temperature and precipitation prediction, which usually leads to low prediction accuracy. If a climate system model is based on a single prediction model, the prediction results contain significant uncertainty. In order to overcome this drawback, this study uses a method that integrates ensemble prediction and a stepwise regression model based on a mean-valued generation function. In addition, it utilizes empirical mode decomposition (EMD), which is a new method of handling time series. First, a non-stationary time series is decomposed into a series of intrinsic mode functions (IMFs), which are stationary and multi-scale. Then, a different prediction model is constructed for each component of the IMF using numerical ensemble prediction combined with stepwise regression analysis. Finally, the results are fit to a linear regression model, and a short-term climate prediction system is established using the Visual Studio development platform. The model is validated using temperature data from February 1957 to 2005 from 88 weather stations in Guangxi, China. The results show that compared to single-model prediction methods, the EMD and ensemble prediction model is more effective for forecasting climate change and abrupt climate shifts when using historical data for multi-step prediction. 相似文献
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Wang Xiaoyun Zhuo La Li Chong Engel Bernard A Sun Shikun Wang Yubao 《Theoretical and Applied Climatology》2020,139(3):965-979
Theoretical and Applied Climatology - Drought prediction and assessment are the basis for addressing climate change and extreme weather. Northern Shaanxi is an important energy base and ecological... 相似文献
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高性能计算通过应用超级计算机与并行处理技术解决复杂的计算问题,是信息技术发展比较迅猛的领域之一。气象应用始终是高性能计算的重要领域,高性能计算技术有效地解决了高分辨率、高精度气象数值预报模式发展限制,在气象预报预测业务中发挥着核心支撑作用。数十年以来,由于数值天气模式研究和业务运行对计算资源的强烈需求,国内外气象领域高性能计算机及应用迅速发展起来。气象领域对高性能计算能力及系统的可靠性需求日益提升。高性能计算技术将与气象预报应用日益融合,相互影响促进,不断创新发展。为满足气象预报预测业务和科研工作需求,中国气象部门将进一步提升高性能计算能力,并致力于优化集约高性能计算系统布局,高效管理计算资源,发挥最大效益。 相似文献
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基于EMD方法的观测数据信息提取与预测研究 总被引：5，自引：1，他引：4
用统计方法作月、季尺度的短期气候乃至年际尺度的长期气候预测是当前气候预测业务的主要依据,在短时间内这种情况仍然不可能彻底改变。虽然数值预报模式的预测能力达到了7 d的时效,不过要积分到月、季尺度并实现短期气候预测还面临着重重困难。其根本原因是气候系统的混沌分量和非线性/非平稳性等因素在起作用。而现有气候预测的统计方法(主要包括经验统计、数理统计和物理统计等方法)的数学基础却忽略了这些特点,这是因为以现有的科学水平人们不得不假设时间序列是线性和平稳的。实际气候观测序列普遍具有层次性、非线性和非平稳性,这给建立预测方法带来了极大困难。文中构建了一个新的预测模型,即首先利用经验模态分解(em-pirical mode decomposition,EMD)方法将气候序列作平稳化处理,得到一系列平稳分量-本征模函数(intrinsic modefunction,IMF);其次,利用均生函数(mean generate function,MGF)模型获得各分量的初次预测值;最后,在最优子集回归(optimal subset regression,OSR)模型的基础上,通过直接或逐步拟合一部分预测值,构建两种预测方案达到提高预测能力的目的。典型气候序列的预测试验结果表明,具有平稳化的IMF分量,尤其是特征IMF分量有较高的可预测性,它对原序列趋势的预测有重要指示意义。大力开展气候系统机理和气候层次的研究,并建立相应的气候模式是未来发展趋势。该文是这方面的一个初步尝试,相信该模型能为气候预测(评估)开辟一条新的有效途径。 相似文献
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Cornelia Schwierz Christof Appenzeller Huw C. Davies Mark A. Liniger Wolfgang Müller Thomas F. Stocker Masakazu Yoshimori 《Climatic change》2006,79(1-2):31-63
The tasks of providing multi-decadal climate projections and seasonal plus sub-seasonal climate predictions are of significant societal interest and pose major scientific challenges. An outline is presented of the challenges posed by, and the approaches adopted to, tracing the possible evolution of the climate system on these various time-scales. First an overview is provided of the nature of the climate system’s natural internal variations and the uncertainty arising from the complexity and non-linearity of the system. Thereafter consideration is given sequentially to the range of extant approaches adopted to study and derive multi-decadal climate projections, seasonal predictions, and significant sub-seasonal weather phenomena. For each of these three time-scales novel results are presented that indicate the nature (and limitations) of the models used to forecast the evolution, and illustrate the techniques adopted to reduce or cope with the forecast uncertainty. In particular, the contributions (i) appear to exemplify that in simple climate models uncertainties in radiative forcing outweigh uncertainties associated with ocean models, (ii) examine forecast skills for a state-of-the-art seasonal prediction system, and (iii) suggest that long-lived weather phenomena can help shape intra-seasonal climate variability. Finally, it is argued, that co-consideration of all these scales can enhance our understanding of the challenges associated with uncertainties in climate prediction. 相似文献