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1.
利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型，对我国冬季气温进行了预测试验，采用历史资料独立样本检验的方法，对预报技巧给出合理的评定。结果表明，使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测，有一定的预报技巧，对于特定地区和特定时期优选的因子场组合，可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时，最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子，不仅单独海温场的预报效果较好，而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。 相似文献
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1984年10月,我们应用传真图资料,把数值预报的一些输出量做为预报因子,寻求与春播期天气的关系,并建立预报方程,然后用“0、1”权重回归法,做出了3、4月我地关键性、转折性天气的短、中期预报。一、基本资料及其处理取1982年至1984年3、4月逐日北京 B 模式48小时500hPa 和36小时700hpa 预告图,以 相似文献
3.
我们已经指出,预报数值天气预报的技巧水平(一个随时间和地点而变化的量)是可能的。这一点已经达到,即使用由5种不同分析开始的预报集合,以它们的集合元之间的离差(使用平均相关度量)作为预报因子。上述分析是先前研究卫星资料影响时导出的,在北半球,随着不同的观测系统而有适度的扰动。如果使用北半球作为验证区域,技巧水平的预报(效果)相当差。这是由于,这样大的区域常常既包含预报得好的区域也包括差的,因而难以鉴别其好坏。但是,如果我们使用按区域验征,则集合预报离差能非常好地预告各个预报的质量。尽管本文所论时间仅涉及一个月,但却包括了所考虑的四个区域中各区域预报水平有较大差异的个例。该方法能够在业务上使用更长时间的延迟预报集合进行试验,以考查它对于不同的区域和天气状况的可应用性。 相似文献
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混合海气耦合模式的研制和El Ni?o的预告试验 总被引：3，自引：0，他引：3
所使用的海气耦合模式是由COLA R15 AGCM和简单的CZ海洋模式耦合而成。使用该混合海气耦合模式完成了15次ENSO试验预报,预告和观测的Ni?o 3指数超前15个月的相关系数达0.6（在0.01有意义水平上该相关系数在统计上是有意义的）,超前一年半的Ni?o 3指数的预告误差大约为0.6～0.9℃。预告结果表明混合海气耦合模式具有预测ENSO的能力达15个月。最后,还讨论了该模式的优点和进一步改进的途径。 相似文献
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基于MDERF(Monthly Dynamic Extension Range Forecast)模式输出500hPa位势高度场资料和贵州各月干旱综合指数、降水和气温等历史样本,利用秩序回归降尺度法,研究该方法对贵州月干旱综合指数、降水和气温的预报技巧和预测效果.结果表明:该方法从穷尽所有因子组合中选出彼此独立的3个最佳组合因子共同作为预报因子,从而增强可预报性;模型5 a回报试验和2007年8月试报结果表明该方法在实际预测业务中的应用潜力;各气候要素多年的距平相关系数评分比较稳定,其中月干旱综合指数、降水距平百分率、气温距平全年平均距平相关系数评分分别为0.14、0.15和0.14;各气候要素中月气温预报的Pc最高,平均为73%.综合分析表明,该方法在月动力延伸预报产品对贵州月气候要素预测释用中具有较好的应用前景. 相似文献
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降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。 相似文献
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最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 总被引：7，自引：1，他引：6
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 相似文献
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最优多因子动态配置的东北汛期降水相似动力预报试验 总被引：4，自引：0，他引：4
基于中国气象局国家气候中心季节预报业务模式27a(1983—2009年)预报结果和同期美国气候预报中心组合降水分析(CMAP)资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和NOAA40个气候指数(1951—2009年),提出了客观定量化的最优多因子动态配置汛期降水相似-动力预测新技术,并对中国东北地区汛期降水进行了预报试验。利用历史资料有用信息估算模式预报误差原理,选取4个历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差。通过单因子交叉检验距平相关系数确定主导因子及演化相似因子,结合当前及前期优化多因子组合配置确定预报因子集,最后利用历史相似年对应模式误差来估算当前模式预报误差并订正国家气候中心季节预报业务模式的预报结果,得到预报的汛期降水。对2005—2009年进行独立样本检验的结果表明,此技术对中国东北地区汛期降水有一定预报技巧。证实了利用历史资料估计业务模式预报误差的另类途径是可行的,显示了在业务预报应用中的潜在能力。 相似文献
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多模式集合预报及其降尺度技术在东亚夏季降水预测中的应用 总被引：7，自引：2，他引：5
利用动力季节模式输出的匹配域投影技术和多模式集合预报技术对多个国家和城市的站点月平均降水进行预报。预报变量是北京1个站、韩国60个站和曼谷地区8个站点的月平均降水,预报因子是从多个业务动力季节预报模式输出的多个大尺度变量。模式回报数据和站点观测降水数据时段是1983—2003年。降尺度预报降水的技巧是在交叉验证的框架下进行的。匹配域投影方法是设定一个可以活动的窗口在全球范围内大尺度场上进行扫描,寻求与目标站点降水最优化的因子和最相关的区域,目标站点的降水变率就是由该匹配域上大尺度环流场信息决定的。最终预报是用多个降尺度模式预报结果的集合预报(DMME)。多个降尺度模式预报结果的集合预报能显著地提高站点降水的预报技巧。北京站,多个降尺度模式预报结果的集合预报的预报和观测降水的相关系数可以提高到0.71;韩国地区,多个降尺度模式预报结果的集合预报平均技巧提高到0.75;泰国,多个降尺度模式预报结果的集合预报技巧是0.61。 相似文献
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一、基本思路:模式输出统计预告方法(MOS)是使用数值形势预告图上的输出因子与风的实况建立起来的预告方程,然后再用数值形势预告图上的因子代入方程作出未来的预报。为了进一步发挥数值形势预告传真天气图的作用,使传真资料在预报业务中逐步走向客观化,我们从现有的传真资料中,通过数理统计分析,建立了海上客观预报大风的方程。二、使用资料和预报因子。预报量的处理方法:我们只使用82年10月、11月、12月和83年1月18日到2月10日的日本每天东京传真广播的24小时地面预告图(FSAS),取得了108个子样。在这张预告图上,选取 相似文献
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3个月平均气温距平的CCA预测方法 总被引：2，自引：1，他引：2
用根据CCA方法设计的一个统计预报模式对我国3个月平均气温距平进行预报试验，并用交叉检验方法进行估计，结果表明：预报技巧随提前时时间增长而减小得较少，用全球表面温度作预报因子有较高的预报技巧，7，8，9月3个月较易预报，而10，11，12月3个月较难预报。 相似文献
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基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义. 相似文献
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1983年5月20日到8月10日,我们共接收北京气象中心播发的物理量预告图325张。通过对这些资料的统计分析和应用,感到它们对县站短期大—暴雨等转折性天气的预报有较好的参考价值。 我们对16张物理量预告图进行了统计分析,从预报时效上看,36小时预告图的时效以24—36小时为宜;48小时预告图以36—48小时为宜。从预报效果来看,700毫巴36小时T-Td图;700毫巴36、48小时和850毫巴36小时水汽通量图;700、850毫巴全风速图;700毫巴36小时θ_(se)图以及700毫巴36、48小时垂直速度等9张图,在降水预报中效果较好。当然,对于某一个天气系统,只用1—2张图是很难报出来的。尤其对强降水天气过程,更应全面分析水汽输送、层结稳定度、垂直速度以及高低空急流的所在位置。 相似文献
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日本中期模式数值预告均在周一、四发布,这样限制了我们发布中期预告的时间。我们试想通过72小时日本数值预告制作第三天降水、温度来达到每天可以发布中期预告与修正要素预告的目的。下而的工作就是建筑在这个基础上的。对72小时日本500百帕和地面预告图的27个格点资料和 B 模式16个格点高度资料(图1)进行优选因子,最后通过权重集成数学方法进行预报。 相似文献
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基于中国气象科学研究院T255全球高分辨率气候系统模式(CAMS-CSM)2011—2020年多样本集合回报试验,评估模式在中国及3个典型区域地表短波辐射(downward short-wave radiation flux,DSWRF)的季节预测能力。结果表明:CAMS-CSM模式能较好预测DSWRF的季节变化特征,但春季、夏季预测强度偏弱,秋季、冬季偏强。不同季节、不同地区DSWRF异常场的预报技巧差异明显。由DSWRF异常的空间相关系数和时间相关系数可以看到,内蒙古和西北地区秋季、冬季预报技巧较高,京津冀部分地区夏季、秋季节预报技巧较低。从趋势异常综合评分指数看,中国区域超前1个月预报各季节评分均超过70分,对西北地区夏季、秋季的评分指数最高,超过80分。整体而言,高分辨率气候模式对中国区域DSWRF超前0~1个月预报有一定预测能力,尤其是太阳能资源丰富的西北地区,可为未来DSWRF短期预测及太阳能清洁能源选址等提供参考。除模式系统性偏差外,春季、夏季DSWRF预报偏差主要来源于总云量预报的模拟偏差,改进模式云微物理过程是提高DSWRF季节预测能力的重要途径。 相似文献
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长江中下游汛期降水数值预报业务模式误差场预报研究 总被引：4，自引：1，他引：3
根据中国国家气候中心(NCC)数值预报业务模式(ONPM)预报结果,利用气候因子对业务模式的误差场进行预报试验。文中所用114项逐月气候因子在历年汛期前期总会出现部分因子异常的状况,在此基础上对因子异常的相似阈值进行数值试验,提出利用交叉检验平均距平相关系数(ACC)的大小来确定相似阈值的方法。依此选择影响该区域的前期关键异常因子,根据该部分因子的相似程度选取相似年,同时对模式误差场利用经验正交函数压缩维度,用前3个主分量对模式误差制作预报,针对业务模式的预报误差场,提出了根据因子异常挑选相似和压缩维度的一个预报方法。2005—2009年独立样本回报结果表明,该方法可以将5a平均距平相关系数由系统误差订正的0.22提高到0.47,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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2005年AREM模式汛期试验结果评估分析 总被引：2，自引：0，他引：2
AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定，计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分，全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差，及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分，计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差，并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场，以此类推）对比，以此对模式预报效果进行分析、评估，并做出总结，为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定；对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平，但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好；模式对于高空形势场也具有较好的预报能力，对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。 相似文献
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基于逐步回归模态投影方法的BCC气候系统模式ENSO预报订正 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用国家气候中心气候系统模式(Beijing climate center climate System Model,BCC_CSM1.1m)提供的1991—2014年海表温度回报数据,将逐步回归模态投影方法(stepwise Pattern Projection Method,SPPM)应用到改进BCC_CSM1.1m模式El Nino和南方涛动(ENSO)预报研究。SPPM是一种经验性模式误差订正方法,其主要思路是在大尺度模式预报因子场中找寻出与格点观测预报变量相关性高的信号,通过投影将这种信号反演出来,然后建立回归方程得到订正后的预报结果。本文交叉检验和滚动独立样本检验的结果表明,利用SPPM可以有效地提高BCC_CSM1.1m气候系统模式的预报技巧,尤其是在热带太平洋地区以及印度洋海区,24年交叉检验Nino3.4指数提前6个月预报的相关系数技巧可以提高8%~10%,预报误差得到显著降低。不同季节SPPM订正效果略有不同,其中对秋季的预报技巧提升最为显著。与此同时,交叉检验结果还显示,SPPM对El Nino中心纬向位置的预报也有一定程度的改进。 相似文献
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初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法（orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs）应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法（singular vectors,简称SVs）集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度——预报误差关系和更为平坦的Talagrand图（Talagrand diagram）进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。 相似文献