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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
2.
利用国家气候中心全球海气耦合模式CGCM_NCC的输出结果驱动区域气候模式RegCM_NCC对华北地区1991—2010年冬季气温和降水进行了数值回报试验,并采用国家气候中心的业务预报评分(P)等5个评估参数对模式的回报结果进行了评估分析。结果表明:RegCM_NCC回报的华北地区20年冬季气温的P评分多年平均值为70.4分,其中大部分年份平均气温的P评分在60分以上,80分以上的有11年,11年的预报相对于随机预报和气候预报有正技巧;20年冬季降水的P评分多年平均值为66.3分,13年冬季降水的P评分在60分以上,在80分以上的有5年,8年的预报相对于随机预报有正技巧,有11年的预报相对于气候预报有正技巧。冬季Nino3.4区海温距平为负和东大西洋-俄罗斯西部型遥相关指数为负,均有利于回报的华北冬季气温P评分提高。 相似文献
3.
采用基于历史资料的模式距平订正法(ANO),利用2011~2015年欧洲中心高分辨率数值预报(ECMWF)的地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对2016年广西区域2m温度预报进行订正试验,对比分析订正前和订正后的预报误差,结果表明:EC对广西区域2m温度的预报误差随着预报时效增加而逐渐增大,午后误差较大,夜间误差较小,预报值大多偏低。0~72h预报(较短预报时效)冬季误差较小,夏季误差较大;72~240h预报(较长预报时效)夏季误差较小,秋季和冬季误差较大。随预报时效增加,误差增大的幅度夏季较小,冬季较大。误差的离散度在较短预报时效的午后为冬季较小,夏季较大,在较长预报时效及夜间则与之相反。ANO方法对午后温度预报的订正效果优于当日其他时刻。该方法对夏季的温度预报有很好的订正效果,秋季的订正效果次之,春季的订正效果不明显,冬季的订正效果为负面作用。 相似文献
4.
辽宁地区ECMWF模式气温预报检验及误差订正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016—2018年ECMWF细网格模式12—36 h内2 m温度预报产品,选取辽宁地区65个城镇站点观测资料,评估预报产品在不同季节的预报准确率,并按季节分析固定误差订正方法和最优滑动周期订正方法对提高准确率的作用。结果表明：ECMWF模式预报产品对辽宁地区气温预报的准确率表现为,ECMWF模式最高气温冬季预报最优(城镇站点预报准确率为81.5%),最低气温夏季预报最好(城镇站点预报准确率为84.3%);采用最优滑动周期订正后,2016—2018年辽宁地区的最高气温和最低气温准确率较ECMWF模式自身分别提高了19.7%和20.5%,最低气温的预报准确率提高程度优于最高气温;在整个空间分布中,ECMWF模式对辽宁中部平原地区最高(低)气温预报准确率高于东、西部地区,辽宁东北部和西南部以及东南部的长白山余脉影响区域准确率明显低于其他区域。同时,在各季中,最高气温和夏季最低气温的订正预报能力优于其他季节;在地面晴、雨两种特征下,对辽宁地区24 h气温预报进行订正检验表明,该检验结果对辽宁地区最高(低)气温订正有一定补充作用,尤其是冬季降水出现时,最高气温预报补充订正效果最为显著。 相似文献
5.
基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)集合数值预报产品进行温度概率预报试验。分别应用降尺度技术、系统偏差订正及降尺度与系统偏差订正相结合的方法对2008年1月的气温进行试验。结果表明,通过Brier评分和ROC分析的检验,在24～240 h预报中,都得到了明显改进,在进行降尺度和系统偏差订正相结合的方法下,预报技巧的改进更加明显,优于单个方法独自使用的效果。RPS评分检验则表明:在168 h内,两种改进方案相结合的概率预报效果明显优于单一改进方法的使用;168 h后,预报效果逐渐下降不如系统偏差订正的效果,但优于降尺度技术的改进。总体而言,3种方法对地面气温的概率预报都有正的技巧预报,对预报时效较短(7天前)温度概率预报技巧高于预报时效较长的(7天后)。 相似文献
6.
中国冬季气温的集合典型相关分析和预报 总被引：2，自引：0，他引：2
以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定. 相似文献
7.
为探讨ECMWF业务预报模式(以下简称ECMWF)的地面气温预报不一致性问题,本文利用2015年12月1日—2016年11月30日业务预报中常用的地面气温预报数据,研究ECMWF地面气温预报产品在不同季节里的不一致性指数分布及变化特征。结果表明:各个季节不一致性指数有不同的特点,冬季不一致性指数最大,大值区主要分布在除华南和青藏高原外的大部分区域;而夏季不一致性指数最小,在青藏高原地区不一致性指数相对较大;春、秋两季不一致性指数大小均处于冬、夏季之间。此外,研究还发现冬季地面气温预报不一致性指数单日变化较大,而夏季较小。夏季不同起报时间的地面气温预报比较稳定。 相似文献
8.
日极端气温的多模式集成预报应用及检验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于Grapes、T639、ECMWF和JMA精细化数值模式,利用平均集成(EMN)、反误差加权集成(IEWE)、消除偏差加权集成(BRWE)法进行广州5个观测站的日极端气温集成预报研究。结果表明:(1)数值模式对最高气温的预报较为接近,其中Grapes模式的预报效果相对较优;模式对最低气温的预报普遍优于最高气温,ECMWF模式明显优于其余3种数值模式。(2)BRWE的效果最好,尤其对最高气温预报有明显改善,其24~72 h预报效果较最优的Grapes模式分别提高了27.6%、17.1%、9.9%;对最低气温的预报亦有改进,24 h预报误差较最优的ECMWF模式提高12.5%,但48~72 h的改进效果则不明显。(3)集成预报在不同季节的效果有一定差异,在夏秋、冬季节,BRWE的最高气温预报效果明显高于春季;而BRWE的最低气温预报在春、夏季节具有较高的应用价值。 相似文献
9.
基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。 相似文献
10.
利用TIGGE资料提供的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、英国气象局(UKMO)三个预报中心2013年6月1日至8月31日的地面2 m气温10~15 d预报资料,对延伸期地面气温进行贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)预报试验。结果表明,BMA方法的预报效果随训练期长度而改变,训练期长度为30 d时预报效果最优。BMA方法可提供全概率密度函数,定量描述预报不确定性的大小,且陆地上预报不确定性大于海洋上的预报不确定性,高纬度地区预报不确定性大于低纬度地区的预报不确定性。利用CRPS评分对BMA概率预报技巧进行评估,发现预报技巧随预报时效的延长降低,且预报技巧在海洋上优于陆地、低纬度地区优于高纬度地区。此外,3 d、5 d和7 d滑动平均的预报值反映某些天气过程的平均要素预报,对于提高10~15 d延伸期概率预报技巧有一定效果,且滑动天数越长,预报效果越好。 相似文献
11.
次季节气候和径流预测是主动减灾的一个关键。基于国家气候中心第三代气候模式系统的次季节到季节模式(CMA-CPS v3 S2S)的气候预测信息和HBV水文模型,应用集合预测技术研发了未来40 d时段平均径流量和时段内极端干旱概率预测模型,应用平均方差技巧评分、距平相关系数、相对操作特征曲线面积、布赖尔技巧评分开展了回报检验,并检验了2021年黄河流域径流异常预测效果。结果表明,所建模型能够以较高技巧预测黄河流域未来40 d时段平均的径流量,且表现出枯季预测技巧高、湿季技巧低的季节差异;对秋末11月和冬季3个月(12月、1月、2月)的极端干旱概率预测也有较高技巧。对于2021年5—8月黄河上中游干旱和9—10月的秋汛,该方法正确预测了除6月、9月外的其他4个月的径流异常方向,但异常程度与实况存在差异。对径流预测水平影响因素的进一步分析表明,S2S降水预测能力影响径流预测水平,特别是丰水期的径流预测,但还有降水之外的其他因素影响径流预测技巧。 相似文献
12.
Torben Koenigk Mihaela Caian Grigory Nikulin Semjon Schimanke 《Climate Dynamics》2016,46(1-2):317-337
Seasonal prediction skill of winter mid and high northern latitudes climate from sea ice variations in eight different Arctic regions is analyzed using detrended ERA-interim data and satellite sea ice data for the period 1980–2013. We find significant correlations between ice areas in both September and November and winter sea level pressure, air temperature and precipitation. The prediction skill is improved when using November sea ice conditions as predictor compared to September. This is particularly true for predicting winter NAO-like patterns and blocking situations in the Euro-Atlantic area. We find that sea ice variations in Barents Sea seem to be most important for the sign of the following winter NAO—negative after low ice—but amplitude and extension of the patterns are modulated by Greenland and Labrador Seas ice areas. November ice variability in the Greenland Sea provides the best prediction skill for central and western European temperature and ice variations in the Laptev/East Siberian Seas have the largest impact on the blocking number in the Euro-Atlantic region. Over North America, prediction skill is largest using September ice areas from the Pacific Arctic sector as predictor. Composite analyses of high and low regional autumn ice conditions reveal that the atmospheric response is not entirely linear suggesting changing predictive skill dependent on sign and amplitude of the anomaly. The results confirm the importance of realistic sea ice initial conditions for seasonal forecasts. However, correlations do seldom exceed 0.6 indicating that Arctic sea ice variations can only explain a part of winter climate variations in northern mid and high latitudes. 相似文献
13.
基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度（Soil Moisture,SM）再分析资料及扩展重建的海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）资料（ERSST）,对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法（Ensemble Canonical Correlation,ECC）,分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期（春、前冬）SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明：1）与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO（Pacific Decadal Oscillation）型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2）交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3）独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。 相似文献
14.
月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估 总被引：3，自引：0，他引：3
基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1982～2010 年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669 个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R 和短期气候预测业务分级检验Pg 等4 种方法综合评估了DERF2.0 系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0 模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0 模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0 对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0 相接近。DERF2.0 对发生在1998 年和2006 年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0 在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。 相似文献
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采用国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、NCEP/NCAR再分析资料及NOAA全球海温资料,在探讨1986年以来中国冬季气温异常机理基础上,对2011/2012年冬季气温异常特征及其前兆信号进行分析。结果表明:地面西伯利亚高压、东亚冬季风及500 hPa乌拉尔山与贝加尔湖南侧的异常环流等系统是影响中国冬季气温的主要中高纬环流系统,而中低纬环流系统主要包括西太平洋副高环流和印缅槽。前期热带印度洋和中东太平洋关键区海温异常与后期冬季气温关联的环流系统有密切的关系:前期夏季7、8月西印度洋海温偏高时,冬季西伯利亚高压将偏强,有利于冬季风偏强和中国冬季气温偏低;而当8—10月中东太平洋海温偏高时,西太平洋副高将偏强偏大偏西,北界位置偏北,印缅槽偏强,中国气温容易偏高,反之亦然。两者对后期环流的影响存在一定的独立性,中国冬季地面气温异常是它们共同作用的结果。 相似文献
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1951/1952～2004/2005年中国冬季降水变化研究 总被引：12，自引：1，他引：11
运用AREM模式对2005年5月31日发生在湖南新邵的一次特大暴雨天气过程进行模拟分析.利用模式输出的1 h基本物理量计算螺旋度,结果表明:螺旋度对特大暴雨的预报有指示意义,特大暴雨产生在低层正螺旋度中心与高层负螺旋度中心相配合的区域.在暴雨强盛期,螺旋度中低层最大正值位于750 hPa,最大负值位于450 hPa.比较新邵1 h实况降雨量和AREM模式模拟的降水值与相应时刻的螺旋度,发现5月31日19～22时之间的暴雨增幅最大,为172 mm/3 h,而螺旋度值也相应出现了最大的增幅20 m2/(s2·3 h),31日21～22时新邵暴雨出现峰值,但螺旋度却开始减小,此后两者又一致地逐渐减弱. 相似文献
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该文使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM_NCC)对1991～2000年中国夏季降水进行了数值回报试验.从模式回报的降水10年平均状况来看,模式基本上能够反映这10年夏季的平均状况.用国家气候中心预报评分P、技巧评分SS、距平相关系数(ACC)和异常气候评分TS 4种评估参数对模式的回报试验进行了总体评估分析,结果表明该模式对我国汛期降水具有一定的跨季度预报能力,对部分地区(西部,东北,长江下游等)有较强的预报能力.从相关系数来看,预报准确率较高(即相关系数较高)的地区是中国东北地区的北部(内蒙古的北部和黑龙江的西北部),内蒙古-河套-长江中游地区,新疆的西北部,西藏的东部和四川的西部,江南部分地区,广西部分地区.这些地区的中心一般均超过0.90的信度检验.160个站中相关系数高于0.20的有54个,约占33.73%. 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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我国冬季气温的年际变化及其与大气环流和海温异常的关系 总被引：27，自引：9，他引：18
利用我国160个台站49个冬季（1951/1952～1999/2000年）的气温资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过波谱分析的方法提取变量的年际变化分量（周期小于8年部分）进行分析,结果发现：在年际变化的时间尺度上,我国冬季气温表现为全国一致变化型（EOF1）和南北反相变化型（EOF2）两个主要模态,并可以解释总方差60％以上的变化。进一步分析表明,在年际变化尺度上,与气温全国一致变化型相联系的大气环流表现出海陆气压差的改变以及与此相关的东亚大槽强度的变化和东亚高空急流位置的南北移动;赤道中东太平洋的异常海温对这一模态的出现有一定的预示意义,而中国近海的海温则更多的是被动地随气温改变。与南北反相变化型相联系的大气环流表现出显著的北极涛动特征,这一模态的出现会使得次年春季的西北太平洋海温呈现以30°N为界南北反相变化的形态;而北太平洋的海温异常可能对这一模态的形成有一定的作用。这两个模态的空间分布虽然与年代际尺度上的分布非常相似,但它们的相对强弱和对应的环流却有很大的差异。分析显示,全国一致变化型可能更多地表现出年代际变化的特征,而南北反相变化型更多地表现出年际变化的特征;结果还表明,我国冬季气温的变化在不同的时间尺度上是受不同因子影响的。因此,在研究我国冬季气温变化时,将不同的时间尺度分开考虑是十分必要的。 相似文献