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厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o and Southern Oscillation,简称ENSO)是短期气候预测的主要可预报性来源.为提高ENSO的预报水平,我们构建了一个包含5个动力耦合模式的多模式集合预报系统,其中各个模式具有不同的复杂程度、参数化方案、分辨率、初始化和集合扰动生成方案,以尽可能全面地考虑各种不确定性对预报结果的影响.回报试验结果表明:多模式集合的预报效果明显好于任何一个单一模式,其显著降低了均方根误差,并提高了异常相关性技巧.该多模式集合的预报效果可以比肩甚至优于同期北美多模式比较计划中的ENSO多模式集合预报技巧.此外,多模式集合预报能够削弱“春季预报障碍”的影响,提供更为可靠的概率预报.实时预报能够提前六个月准确地捕捉到近期连续两年的拉尼娜事件,并且该系统从2022年4月开始的预报也显示出连续三年拉尼娜事件的可能性.总体来说,这一多模式集合预报系统能够提供比任何模式成员更加准确的确定性预报和概率预报.这些改进主要得益于:一方面不同模式之间的优势互补增加了可预报信息,另一方面该系统集合成员规模较大有助于更为合理地刻画预报不确定性的分布. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2017,(9)
基于一个中等复杂程度模式(ICM)集合预报系统(EPS)产生的海表温度距平(SSTA)预报产品,从误差增长的角度探讨了2015/16超强El Nio事件的"春季可预报性障碍"(SPB)问题.通过分析集合预报成员预报误差的增长倾向,发现了2015/16 El Nio事件的预报误差增长呈现显著的季节依赖性,且在春/夏季具有最大增长率,表明ICM-EPS对2015/16 El Nio事件的预报发生了明显的SPB现象.进一步分析表明,上述SPB现象不是由ICM初始场的不确定性引起,而是由其模式误差导致,而ICM-EPS集合预报成员的平均滤掉了部分模式误差的影响,减弱了SPB现象,从而使得2015/16 El Nio事件的预报产生较小的预报误差.通过探讨由海温方程的倾向误差表征的模式误差,该研究揭示了导致SPB现象发生的倾向误差的主要空间特征,并阐明了ICM-EPS低估2015/16El Nio事件强度的原因.此外,本文也揭示了导致显著SPB现象,尤其是导致最大预报误差的SSTA倾向误差的结构特征.该倾向误差的SSTA分量具有赤道中东太平洋负异常,西太平洋正异常的纬向偶极子结构,与Duan等提出的最敏感非线性强迫奇异向量(NFSV)-倾向误差高度相似,从而表明NFSV-型倾向误差也存在于实际的El Nio预报中.该研究也探讨了其他超强El Nio事件,如1982/83和1997/98事件,得到了类似的结果.因此,如果利用NFSV-型倾向误差校正ICM模式误差,ICM-EPS可大大提高超强El Nio事件的预报技巧. 相似文献
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条件非线性最优扰动(CNOP)是线性奇异向量(LSV)在非线性领域的拓展,它代表了在一定物理约束条件下且在预报时刻导致最大预报误差的一类初始误差.CNOP类型的初始误差在天气和气候的可预报性研究中具有重要作用.在求解复杂数值模式的CNOP中,一般通过数值计算目标函数关于初始扰动的梯度,并沿着梯度下降方向在相空间搜索极值点而得到CNOP.计算梯度常用的一个方法是利用伴随模式得到梯度,然而发展一个复杂模式的伴随模式是困难且非常繁琐的,大大限制了CNOP方法在复杂数值模式中的广泛应用.本文在前人工作的基础上,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的集合投影算法.该算法避免了集合投影算法中采用的局地化步骤,从而克服了局地化半径的经验性选择带来的不确定性.将该算法应用于中等复杂程度的ENSO预报模式中计算CNOP.结果表明,用新集合投影算法得到的CNOP能够有效地逼近用伴随算法得到的CNOP,抓住了CNOP的主要空间特征.因此,本文提出的基于SVD的集合投影算法是计算CNOP的一种有效近似算法. 相似文献
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若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0～5天为预报误差的缓慢增长期; 5～15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异; 15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(Pf)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的Pf相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且... 相似文献
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延伸期可预报分量的预报方案和策略 总被引：2，自引：0，他引：2
延伸期时间尺度虽然超过逐日天气预报时效理论上限,但仍然存在可预报的气象场特征.本文针对延伸期尺度的可预报分量,提出了有针对性的预报方案和策略.基于大气系统的混沌特性,从误差增长的角度在数值模式中分离了可预报分量和不可预报的随机分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量,它对初值小的误差不极其敏感.通过在预报过程中滤除随机分量,保留可预报性较高的分量,建立起针对可预报分量的数值模式,避免小尺度分量预报误差的快速增长对预报效果的影响.同时,结合历史资料,利用相似-动力方法对可预报分量的预报误差进行订正,达到减小模式误差和从统计角度考虑随机分量对可预报分量影响的目的.结果表明,该方法能有效提高数值模式对可预报分量的预报技巧,从空间分布上体现为对可预报性较高的地区改进更为明显;从空间尺度上看,改进最为明显的是0波,其次是超长波和天气尺度波,与各尺度的可预报性有很好的一致性.该方法能有效减小可预报分量的模式误差,提高预报技巧,显示出良好的业务应用前景. 相似文献
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由于初始误差的不确定性,非线性系统预报误差也是不确定的,信息熵可以度量这些不确定性.本文将动力学的非线性误差增长理论和统计学的信息理论有效结合,提出了基于非线性误差的信息熵概念.非线性误差的信息熵可分为时间信息熵和空间信息熵,其不仅可用来估计系统整体和各分量的可预报性,还可分析系统各分量之间的联系和各分量对整个系统可预报性的影响.以Lorenz系统为例,本文还研究了非线性误差的信息熵在可预报性中的应用,给出了系统整体可预报性的空间分布.结果表明:无论空间信息熵分析,还是时间信息熵分析,Lorenz系统在两吸引子周围和运动空间边缘运动时,系统对初值的敏感性较小,可预报性较高且可预报期限较长.通过对Lorenz系统可预报性的实例分析,验证了非线性的误差信息熵理论在可预报性研究中的可行性和有效性,尤其在估计系统整体可预报性方面,为下一步研究大气不同气象要素的联合可预报性奠定了理论基础. 相似文献
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针对延伸期尺度的可预报分量,借鉴了CNOP相关算法,形成了在数值模式中提取可预报分量的实用方法和预报技术.从模式预报误差增长的角度将模式变量分为可预报分量和不可预报的混沌分量,将可预报分量定义为在预报时段内误差增长较慢的分量.基于现有的国家气候中心月动力延伸预报业务模式,建立了针对可预报分量的数值模式.同时结合历史资料有用信息,对数值模式的可预报分量,在历史资料的可预报分量中寻找相似场,降低了相似判断过程中变量的维数,进一步对可预报分量的预报误差进行订正.对混沌分量利用历史资料,通过集合预报方法得出其期望值和方差.数值试验结果表明,该方法能有效提高10～30天延伸期数值模式大气环流场的预报技巧,具有良好的业务应用前景. 相似文献
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考虑到目前集合预报初始扰动方法未能充分刻画地球系统不同圈层相互作用影响的局限性,本研究提出了能够考虑多圈层耦合初始不确定性的耦合条件非线性最优扰动(C-CNOP)方法.将C-CNOP方法应用于热带太平洋典型的海气耦合现象厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)事件的集合预报研究,表明了C-CNOP方法能够产生ENSO集合预报的更恰当考虑海气耦合不确定性的快速增长初始扰动(CPs);从Ni?o3.4海表温度距平(SSTA)时间变率的预报和ENSO成熟位相SSTA空间变率的预报两方面,揭示了CPs能够有效促进ENSO集合平均预报的水平,尤其从春、夏季开始的预报,即使该季节热带太平洋海气耦合强度最弱, CPs也能够捕捉到该弱海气耦合信息的不确定性,从而大大抑制了ENSO预报误差在该季节由于最强海气耦合不稳定性导致的快速增长,有效延长了ENSO的预报时效.因此, C-CNOP方法是一个能够产生集合预报的更充分考虑初始耦合不确定性的初始扰动的方法,期望未来在继续研究的基础上,使C-CNOP在地球气候系统预测中发挥重要作用. 相似文献
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结合对流尺度集合预报的强局地性特征,提出了一种局地增长模培育法,并根据理想试验结果从扰动形态、离散度和预报均方根误差三个方面对局地增长模培育法进行了初步评估.局地增长模培育法在增长模培育法的基础上,引入影响半径.在培育过程中,通过计算每个格点的局地预报均方根误差与初始时刻全场预报均方根误差之比,对扰动进行缩放调整.试验结果表明,经过局地增长模培育法调整后的扰动,具有更多的局地化特征.对于扰动物理量与一些近地面气象要素而言,局地增长模培育法能够提高集合的离散度并降低预报均方根误差,提高集合预报系统性能.局地增长模培育法是一种不同于现有基于全局正交思路的初始扰动方法,充分考虑了对流尺度天气系统的局地性,有助于提高对流尺度集合预报的预报效果. 相似文献
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热带气旋路径预报采用预报概率圆可以有效减少不可避免的预报错误,在2004～2007年中央气象台主观路径预报资料的基础上,使用统计方法并根据预报误差与热带气旋预报移动速度和移动方向的相关关系分类,分别计算了相应的24、48、72 h路径预报的70%概率圆半径,修改了原来业务中使用的概率圆半径,以期替代原来在业务中使用的概率圆半径。同时应用修改后的概率圆半径对近5年的路径主观预报进行了分析,给出了2004～2007年预报误差分布特点以及较大预报误差热带气旋个例的误差产生原因,并讨论了该方法改进的可能性。 相似文献
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西北太平洋热带气旋在2018年7~8月间的预报,特别是在上海登陆的温比亚(2018)、安比(2018)和云雀(2018),给数值模式和预报均带来巨大的挑战.文章基于ECMWF和NCEP的集合预报对这些热带气旋的预报技巧进行了分析.结果表明,ECMWF的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧高于NCEP的集合预报.对于在上海登陆的三个台风,ECMWF的集合预报对温比亚(2018)和安比(2018)的强度预报技巧优于NCEP的集合预报,但两者对云雀(2018)在峰值附近的强度预报技巧都较低.为了提高集合预报对热带气旋的预报技巧,文章提出了一种集合预报成员的适应性权重估计方法.该方法利用集合成员的预报场和分析场相对于观测的距离,适应性地估计集合成员在集合平均中的权重.当适应性权重方法应用于ECMWF和NCEP的集合预报时,二者的集合预报对热带气旋路径和强度的预报技巧都得到了改进,并且ECMWF集合预报的改进要优于NCEP集合预报. 相似文献
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非线性局部Lyapunov指数与大气可预报性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于线性误差发展理论研究大气可预报性存在的局限性, 采用非线性扰动发展方程讨论动力系统误差增长规律, 并在此基础上提出一个新概念: 非线性局部Lyapunov指数. 它与经典Lyapunov指数有本质的区别, 可以表征初始误差在有限时间内的局部平均增长率, 大小与初值、初始误差、物理量、演化时间、以及时间尺度、空间尺度有关. 结合该指数的定义以及大气本身的动力学特征给出合理的计算方法, 得到大气初始误差随时间的演化并确定了最大可预报时间. 最后以500 hPa位势高度为例, 详细讨论了非线性局部Lyapunov指数在大气可预报性中的应用, 得到的主要结论是: 大气可预报性具有明显的空间分布特征. 从总体上看, 可预报性呈纬向带状分布. 赤道上的可预报时间最大, 南极地区次之, 北极地区也较大, 南北两半球的副热带和中纬度地区可预报性最小. 在赤道地区, 平均可预报时间为12 d左右, 最大值分布在热带印度洋、印度尼西亚及邻近地区、热带东太平洋等地区, 大约为两周. 南极地区可预报性也很高, 平均可预报时间大约9 d, 这一特征在夏季更显著. 北极地区的可预报性也比邻近中高纬大, 但增加不如南极地区明显. 南北半球中纬度地区(30°~60°S和30°~60°N)的可预报性最小, 平均仅有3~4 d. 另外, 可预报性随季节有差异. 北半球大部分地区, 对应冬季的可预报性比夏季的大, 特别是中高纬北大西洋、北太平洋以及格陵兰岛等地区, 冬季的可预报性明显比夏季的大; 南半球, 南极附近60º~90ºS对应夏季的可预报性明显比冬季的大, 而其他区域尤其在30°~60°S的可预报时间随季节变化不大, 大约3~5 d. 理论和数据计算结果均说明非线性局部Lyapunov指数以及由它得到的非线性局部误差增长确实可以很好地定量表征各种大气物理量在不同时空域下的可预报性. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2017,(2)
基于非线性误差信息熵理论,研究了Lorenz系统非线性误差增长规律,并对系统的可预报分量进行了分析.结果表明:系统可预报性定量估计需综合考虑初始误差不确定性和系统自身不确定性的影响;非线性误差增长除与初始误差大小有关外,还与初始误差向量空间分布有关,即使相同大小不同方向的初始误差,非线性误差增长也存在差异;非线性误差增长的可预报性与误差分量有关,但与分量所占比例大小的无关,贡献率最大的分量,可预报性不一定最高,贡献率最小的分量,可预报性也不一定最低;不同的分量,可预报性不同,且不同时间段,可预报分量不同,可预报性也不同. 相似文献
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在准确揭示水文过程变化特性的基础上开展中长期(月尺度及以上)水文预报,是掌握未来水文情势和演变规律,以及研究解决实际水文水资源问题的重要基础.水文时间序列预报方法是揭示未来水文情势和演变规律的重要技术手段.本文首先梳理了目前常用的各类水文序列预报方法,分析讨论了各方法的基本原理和主要缺陷.然后,通过综合分析相关研究成果,总结得到关于水文序列预报方法的4点重要认识:序列预报前应进行序列分解;序列中确定成分和随机成分应分别建模预报;序列预报结果需要估计不确定性;模型集成效果常常优于单个模型效果.最后,提出一个水文时间序列概率预报方法的通用架构.利用该通用架构能够克服常规模型或方法的缺陷,进行物理成因分析的基础上,针对水文序列中不同特性的确定成分和随机成分别进行分析,既可得到准确的确定性预报结果,又可对预报结果的不确定性进行定量评估,并可提高最终预报结果的合理性和可靠性. 相似文献
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半湿润流域水文模型比较与集合预报 总被引：1，自引：0，他引：1
选择7种水文模型分别在中国北部3个半湿润流域做模拟对比,分析不同水文模型在各流域的适用性,并使用贝叶斯模型平均法对不同模型集合,比较各种集合方法的优势,研究贝叶斯模型平均法的应用效果.研究结果表明,以蓄满产流模式为主的模型在半湿润流域应用效果较好,针对不同流域特点对传统模型进行改进可以提高模拟精度.贝叶斯模型平均法能提供较好的确定性预报结果和概率预报结果,仅对少数模拟效果好的模型进行集合,并不能有效提高预报精度,适当增加参与集合的模型数量能使贝叶斯模型平均法更好地综合各模型优势,提高预报结果的精度. 相似文献
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本文提出了地震事件时序概念,找到了通过对实际地震观测资料的分析来有效地研究地震系统动力学行为和可预报性问题的方法.从实例分析观测资料的结果发现,被分析的这些地震系统混沌吸引子关联维数d2为3.2-7.5,二阶Renyi熵K2为0.019-0.052.这表明这些地震过程存在着已知变量数目范围的确定性规律,是可以预报的,但可预报时间有限.由K2可以估算在一定预报精度要求下,对未来地震的可预报时间长度（本文震例中最长为一个月左右）.这套分析方法对认识地震过程动力学行为及可预报性问题都有重要意义. 相似文献
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统计地震学的基本问题 总被引：3，自引：0，他引：3
"统计地震学"决不仅仅是统计学在地震研究中的简单应用.对这一点的忽视常常导致对"统计地震学"意义的低估.经过几十年的发展.现在是系统讨论"统计地震学"基本问题的时候了.这种讨论不仅对.统计地震学"自身的发展,而且对与地震预测预报相关的交叉学科的研究都是有益的.本文的注意力集中于"狭义的""统计地震学",即以地震预测预报为目标的、针对地震现象(主要是地震活动性)的统计研究.我们把"统计地震学"基本问题归纳为7个方面:①地震活动的统计规律及其独立性问题;②长期地震预测的统计方法的有效性问题;③中期时间尺度地震活动的"异常"问题;④可能的地震前兆和地震预测预报方法的统计显著性问题;⑤地震的物理可预报性问题;⑥地震预测预报的地震活动性方法的能力和限度问题;⑦地震活动的物理模型的"真实性"问题.本文的目的不是对"统计地震学"提出一个"希尔伯特问题"的框架,而是试图引起更多的讨论,特别是引起人们对超越争论、超越算法的基本问题的关注. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2016,(1)
局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资料同化试验,并对En KF同化过程不确定性进行分析.结果表明:不同化观测资料,采用单一初值的确定性预报或增加初值扰动、采用多物理过程的集合预报均不能正确预报强降水发生位置,而利用En KF同化雷达径向速度观测资料能有效改进确定性和集合预报效果,特别是强降水位置预报.通过En KF同化雷达资料,建立深厚的中尺度对流系统是改进降水预报效果的直接原因.在具备了对流发生条件的大尺度环境背景场中,上游地区、对流层中下层经向风和水汽场的合理扰动是影响同化过程和降水预报的关键因素.该个例预报过程受实际可预报性影响,具有不确定性,大尺度初始条件的差异或初始扰动场振幅偏小导致的En KF分析场差异都会对模拟结果造成较大影响,而采用En KF循环同化有助于提高该个例的预报准确性.敏感性试验还表明未来通过改进数值模式或改善观测系统,提供更准确观测信息,可以对此类短时强降水事件做出更准确预报. 相似文献
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准确、及时的入库洪水预报,对三峡水库综合效益的发挥和长江流域水旱灾害防御、水资源利用、流域综合管理等具有重要作用。基于预报误差的最优分布估计和分布函数动态参数假定,提出了一种三峡水库入库洪水概率预报方法,并进行了洪水概率预报业务试验。结果表明:本文所提方法科学可行,计算快捷,使用方便,便于在实时作业预报中应用推广;概率预报结果较确定性预报结果,在水量预报、预警效果等方面均有所改善,1～5 d预见期预报的确定性系数提高0.1%～3.4%,水量误差减少0.1%～4.8%,可为三峡水库实时调度提供更可靠的预报信息;所提出的三峡水库入库洪水概率预报业务化产品,可提供更多风险信息,为三峡水库的科学调度,尤其是洪水资源化利用提供更好的优化决策支撑。 相似文献