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在新疆天山大地形背景下,实现了中国气象局研发的高分辨率气候业务预测系统CMA-CPSv3(China Meteorological Administration-Climate Prediction System version 3)在天山北坡经济带的本地化应用,分别评估控制预报、传统集合平均预报以及改进后的最优概率阈值集合方法(deterministic ensemble forecast using a probabilistic threshold,DEFPT)对该区域次季节-季节降水的预测水平。评估结果表明:基于CMA-CPSv3预测系统的DEFPT方法可以提升天山北坡次季节-季节尺度1~5 mm阈值降水落区以及持续性的预测效果,优于传统集合平均预报和控制预报。从2016年7月29日—8月2日、2017年6月7—12日以及2020年7月8—12日时段发生在天山北坡的降水事件个例分析结果看,不论从降水落区、降水异常还是降水持续性,DEFPT集合预报在天山北坡西部和南部均有更好的效果,但在天山北坡东部和北部预测能力相对略低,这与该区域水汽的预报偏差增大有关。 相似文献
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S2S（Sub seasonal to Seasonal）国际合作计划的主要目标是提升次季节〖CD*2〗季节多模式预测能力，重点关注0～60 d的预报预测技巧。中国气象局承担了S2S数据的归档备份任务，收集参与该计划的11个中心S2S模式数据，本文梳理了该数据资源的基本情况，介绍了数据的模式、要素及文件，研究了数据的读取和分析方法，评估了数据的正确性、完整性和时效性，运用模式回算数据，计算候、周、旬时间尺度的预测值和距平值，开展了相关数据产品的可视化工作，对照同期ECMWF距平图形产品进行分析，推动S2S数据产品在中国气象局预报预测业务中应用。 相似文献
3.
中国业务动力季节预报的进展 总被引：26，自引：9，他引：26
利用动力模式开展季节到年际的短期气候预测 ,是目前国际上气候预测的发展方向。自 1996年以来 ,经过 8a多的研制和发展 ,国家气候中心已建立起第 1代动力气候模式预测业务系统 ,其中包括 1个全球大气 海洋耦合模式 (CGCM )、1个高分辨率东亚区域气候模式 (RegCM_NCC)和 5个简化的ENSO预测模式 (SAOMS) ,可用于季节—年际时间尺度的全球气候预测 ;全球海气耦合模式与区域气候模式嵌套 ,可以提供高分辨率的东亚区域气候模式制做季节预测。CGCM对 1982～ 2 0 0 0年夏季的历史回报试验表明 ,该模式对热带太平洋海表面温度和东亚区域的季节预测具有较好的预测能力。RegCM NCC的 5a模拟基本上能再现东亚地区主要雨带的季节进展。利用嵌套的区域气候模式RegCM NCC对 1991～ 2 0 0 0年的夏季回报表明 ,在预报主要季节雨带方面有一定技巧。 2 0 0 1～ 2 0 0 3年 ,CGCM和RegCM NCC的实时季节预报与观测相比基本合理。特别是 ,模式成功地预报了 2 0 0 3年梅雨季节长江和黄河之间比常年偏多的降水。SAOMS模式系统的回报试验表明 ,该系统对热带太平洋海表面温度距平有一定的预报能力 ,模式超前 6～ 12个月的回报与观测的相关系数明显高于持续预报。 1997～ 2 0 0 3年 ,SAOMS多模式集合实时预报与观测的相关系数达到 相似文献
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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
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大气季节内振荡在华南降水预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
大气季节内振荡(ISO)在天气气候演变中扮演着重要角色,是中期和延伸期预报可预报性来源之一,同时大气ISO的年际变化与区域季节降水量的年际变化密切联系,对短期气候预测有指示意义。对热带大气ISO的年际变化研究做了简要回顾;重点介绍了ISO对华南降水的影响及其业务应用情况,主要包括赤道MJO对华南降水的影响、基于准两周振荡的汛期暴雨过程预报、热带ISO与热带外系统多尺度相互作用对强降水的影响、ISO对季节降水的影响、基于ISO建立的降水延伸期定量预测模型;最后对进一步加强ISO应用研究提出了几点思考。 相似文献
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《高原气象》2021,(3)
利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。结果表明:BCC S2S预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0～10、11～20、21～30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0～10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11～30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。 相似文献
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使用世界气象组织季节内至季节尺度（Subseasonal to Seasonal, S2S）预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。 相似文献
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利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。 相似文献
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青海省气象局自1999年开始推行预报业务体制改革以来，经过几年的发展，目前已逐步建立了以数值天气预报产品为基础，以人机交互处理系统为平台，综合应用多种技术方法的天气预报业务流程，短期预报和气候预测业务现代化建设成效显著，短期气候趋势预测、一般性降水预报及灾害性天气预报准确率逐年稳步提高，有力地促进了青海省天气预报服务水平和能力的提升。 相似文献
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延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。 相似文献
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本文基于2001—2010年上海市11个基本气象站的逐日降水量和澳大利亚气象局的逐日大气低频振荡(MaddenJulian Oscillation,MJO)指数(包括RMM1和RMM2)资料,选取MJO指数作为预报因子,上海地区梅汛期降水量作为预报对象,建立了基于时空投影法(spatial-temporal projection model,STPM)的上海地区梅汛期降水延伸期预报模型。利用该模型对近6年(2011—2016年)的梅汛期降水进行回报试验,其预报技巧评估结果表明:该模型对未来10～25 d的降水具有较好预报效果,可较准确地预报出梅汛期3/4左右的降水量级和降水发生时段。其中,预报时效为10～20 d的预报技巧较高,而提前21～25 d的预报技巧略有下降。总体而言,基于MJO活动的STPM预报模型在上海地区梅汛期延伸期降水预报中具有较好的参考价值。 相似文献
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Based on the reforecast data (1999–2010) of three operational models [the China Meteorological Administration (CMA), the National Centers for Environmental Prediction of the U.S. (NCEP) and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)] that participated in the Subseasonal to Seasonal Prediction (S2S) project, we identified the major sources of subseasonal prediction skill for heatwaves over the Yangtze River basin (YRB). The three models show limited prediction skills in terms of the fraction of correct predictions for heatwave days in summer; the Heidke Skill Score drops quickly after a 5-day forecast lead and falls down close to zero beyond the lead time of 15 days. The superior skill of the ECMWF model in predicting the intensity and duration of the YRB heatwave is attributable to its fidelity in capturing the phase evolution and amplitude of high-pressure anomalies associated with the intraseasonal oscillation and the dryness of soil moisture induced by less precipitation via the land–atmosphere coupling. The effects of 10–30-day and 30–90-day circulation prediction skills on heatwave predictions are comparable at shorter forecast leads (10 days), while the biases in 30–90-day circulation amplitude prediction show close connection with the degradation of heatwave prediction skill at longer forecast leads (> 15–20 days). The biases of intraseasonal circulation anomalies further affect precipitation anomalies and thus land conditions, causing difficulty in capturing extremely hot days and their persistence in the S2S models. 相似文献
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利用1994-2013年ERA-Interim及NCEP/NCAR再分析数据,对国家气候中心（BCC）次季节到季节尺度模式（S2S）1994-2013年的回报试验数据进行亚洲季风区准双周振荡（QBWO）预报能力评估,并诊断模式预报误差来源。结果表明:BCC S2S模式对QBWO的预报能力随着预报提前时间的增长而降低,9 d后预报技巧明显减弱,其周期、传播特征和强度出现误差;在提前9 d预报中,印度洋地区QBWO对流-环流系统结构松散,信号偏弱,对流向东传播,这与印度洋平均态的预报误差有关,夏季对流平均态低层水汽场在西太平洋和阿拉伯海较强,而东印度洋、孟加拉湾一带偏弱;西北太平洋地区QBWO具有向西北传播的特征,但强度偏弱,可能原因是预报低估了QBWO对流西北侧低层涡度的超前信号,经涡度方程诊断发现,地转涡度平流正贡献微弱,相对涡度平流在对流西北侧引发负涡度,从而减弱了对流西北侧由低层正涡度引发的有利条件。 相似文献
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目前高分辨率数值预报模式已具有一定的对流系统结构和演变特征预报能力,但对其预报能力的客观评估仍存在较多不足。选取2017年7—9月华北地区在不同天气系统背景下、具有不同组织模态的7次对流天气个例,使用模糊检验方法中的分数技巧评分（fraction skill score,简称FSS）指标评估不同高分辨率模式（包括快速更新同化GRAPES_Meso,GRAPES_3 km及华东区域中尺度模式）对中小尺度对流过程的预报能力。结果表明:分数技巧评分能够实现当模式预报存在位移和强度偏差时仍然给出有价值的评分结果,其优势还在于可以给出表征模式空间位移偏差尺度的预报技巧尺度信息;所用3个模式的雷达回波强度预报均偏弱,当回波强度小于44 dBZ时,华东区域中尺度模式预报最接近实况,而对于44 dBZ以上的较强回波,GRAPES_3 km模式预报偏差最小;采用百分位阈值（通过升序排列求出预报和实况数列的相同百分位数作为其相应的阈值）进行检验发现,对于预报难度更大的高阈值、小尺度的对流事件,GRAPES_3 km模式预报能力更强。 相似文献
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The efficiencies and effectiveness of water resource management are inextricably linked to climate services. This study demonstrates a climate information service for Danjiangkou Reservoir, which is the largest artificial lake in Asia, facing mounting challenges for flood control, water storage, and water diversion. Unlike traditional water resource management on the basis of short-term weather forecast and runoff monitoring, subseasonal to seasonal(S2S)and annual climate predictions as well as long-term climate change projections were well used to support the decision makers in Danjiangkou Reservoir. The National Climate Center(NCC) has projected the changes of future climate and extreme events by dynamically downscaling the Coupled Model Intercomparison Project phase 5(CMIP5)projections to 25-km resolution for the long-term planning of water resource management in Danjiangkou Reservoir.Real-time climate predictions based on climate models and downscaling interpretation and application methods at different timescales were also provided to meet the specific needs of earlier predictions and spatial refinement for the short-term diversion of the reservoir. Our results show that such climate services facilitated the Diversion Center of Danjiangkou Reservoir(DCDR) to reasonably control the operational water level, increased the ecological water supply to the northern portion of China by 844 million m~3, and reduced as much as 1.67 billion m~3 of abandoned water in 2019. In the future, it is necessary to develop climate prediction methods to increase spatial and temporal resolutions and prediction skills, and enhance interactions between providers and users. 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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Recent progress in the study of nonlinear atmospheric dynamics and related predictability of weather and climate in China (2007-2011) are briefly introduced in this article. Major achievements in the study of nonlinear atmospheric dynamics have been classified into two types:(1) progress based on the analysis of solutions of simplified control equations, such as the dynamics of NAO, the optimal precursors for blocking onset, and the behavior of nonlinear waves, and (2) progress based on data analyses, such as the nonlinear analyses of fluctuations and recording-breaking temperature events, the long-range correlation of extreme events, and new methods of detecting abrupt dynamical change. Major achievements in the study of predictability include the following:(1) the application of nonlinear local Lyapunov exponents (NLLE) to weather and climate predictability; (2) the application of condition nonlinear optimal perturbation (CNOP) to the studies of El Nin o-Southern Oscillation (ENSO) predictions, ensemble forecasting, targeted observation, and sensitivity analysis of the ecosystem; and (3) new strategies proposed for predictability studies. The results of these studies have provided greater understanding of the dynamics and nonlinear mechanisms of atmospheric motion, and they represent new ideas for developing numerical models and improving the forecast skill of weather and climate events. 相似文献
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论文以逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料为基础,将表征冬季低温冷害的冷湿指数作为预报量,先利用随机森林方法进行冬季逐日冷湿极端天气定性判别预报分析,再进一步以粒子群算法为基础的模糊神经网络集成个体生成技术方法,建立一种新的非线性智能计算定量集成预报模型（PSO-FNN）,进行了广西冷湿极端天气定量预报模型的预报建模研究。结果表明,论文提出的这种以不同的智能计算方法构建的定性、定量综合预报分析方法,比较符合极端天气小概率事件的预报特点,其中随机森林算法构建的定性预报模型,对广西冷湿极端天气事件的预报TS评分（Threat Score）为0.77,空报率为0.23,漏报率为0,ETS评分（Equitable Threat Score）为0.41,TSS评分（True Skill Statistic）为0.53。而采用粒子群—模糊神经网络方法构建的极端冷湿指数定量集成预报模型比其他线性和非线性预报模型具有更好的预报精度。其中PSO-FNN集成预报模型在预报建模样本和独立预报样本个例相同的情况下,比回归方法的预报平均绝对误差下降了25%以上,比一般的普通模糊神经网络预报平均绝对误差下降了14.37%。主要原因是因为PSO-FNN集成预报模型通过改进集成个体的预报能力和增强集成个体的种群差异性,提高了集成预报模型的预报精度。因此,该智能计算集成预报模型的泛化能力显著提高,预报结果稳定可靠,为冷湿极端天气客观预报提供了新的预报工具和预报建模方法。 相似文献
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Evaluation of summer temperature and precipitation predictions from NCEP CFSv2 retrospective forecast over China 总被引：1，自引：0，他引：1
National Centers for Environmental Prediction recently upgraded its operational seasonal forecast system to the fully coupled climate modeling system referred to as CFSv2. CFSv2 has been used to make seasonal climate forecast retrospectively between 1982 and 2009 before it became operational. In this study, we evaluate the model’s ability to predict the summer temperature and precipitation over China using the 120 9-month reforecast runs initialized between January 1 and May 26 during each year of the reforecast period. These 120 reforecast runs are evaluated as an ensemble forecast using both deterministic and probabilistic metrics. The overall forecast skill for summer temperature is high while that for summer precipitation is much lower. The ensemble mean reforecasts have reduced spatial variability of the climatology. For temperature, the reforecast bias is lead time-dependent, i.e., reforecast JJA temperature become warmer when lead time is shorter. The lead time dependent bias suggests that the initial condition of temperature is somehow biased towards a warmer condition. CFSv2 is able to predict the summer temperature anomaly in China, although there is an obvious upward trend in both the observation and the reforecast. Forecasts of summer precipitation with dynamical models like CFSv2 at the seasonal time scale and a catchment scale still remain challenge, so it is necessary to improve the model physics and parameterizations for better prediction of Asian monsoon rainfall. The probabilistic skills of temperature and precipitation are quite limited. Only the spatially averaged quantities such as averaged summer temperature over the Northeast China of CFSv2 show higher forecast skill, of which is able to discriminate between event and non-event for three categorical forecasts. The potential forecast skill shows that the above and below normal events can be better forecasted than normal events. Although the shorter the forecast lead time is, the higher deterministic prediction skill appears, the probabilistic prediction skill does not increase with decreased lead time. The ensemble size does not play a significant role in affecting the overall probabilistic forecast skill although adding more members improves the probabilistic forecast skill slightly. 相似文献