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1.
以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。 相似文献
2.
选取前期9、6和3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500 h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬季气温之间的统计降尺度模型。之后用交叉验证和集合典型相关分析(ECC)方法评估模型实际预报能力。进一步用独立样本检验来评估模型更长时间尺度的年际变化预测效果。结果表明,BP-CCA方法能很好地识别出不同因子影响青藏高原的空间模态。其中,温度积雪反照率的正反馈机制体现了欧亚大陆地表温度的可预报性;东北半球500 h Pa高度场环流型不利于高纬的冷空气入侵高原地区;热带印度洋海表面温度反映出典型的印度洋偶极子对高原气温的调控作用;西太平洋海表面温度通过控制副热带高压的位置,从而影响高原冬季气温。各因子预报场和观测场的相关系数在交叉检验和独立样本检验中分别约为0.5和0.3,均有一定的预报技巧。而利用ECC方法能综合各因子所提供的预报信息,从而得出更为可信和稳定的预报。 相似文献
3.
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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云南月气候变化的一种多时间序列预测模型 总被引：2，自引：2，他引：0
为了充分利用过去和现在对气候系统进行定时观测而积累的大量数据 ,本文提出了月气候变化的一种多时间序列逐月滚动预测模型 ,并从与云南月气候变化有某种物理关系的 2 0多个时间序列出发 ,实际建立了一个云南月气候变化的多时间序列逐月滚动预测模型。在提前预测的时间尺度为 2个月的条件下 ,该模型对云南 80个气象观测站点 1995年 1月— 1999年 10月的逐月雨量和气温预测结果检验的最新业务标准评分平均可分别达到 6 6 .7%和 79.0 %。该评分成绩已明显高于云南省气象台目前的实际业务预测水平 ,并达到了“九五”攻关的目标要求 ,因此该模型的建立具有重要的实际意义 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
6.
利用1979—2010年我国冬季522个站点的日平均温度资料,使用基于尺度分离的多元线性回归方法建立预报模型,对我国冬季的持续低温事件的预报做了一定的尝试。将温度按照一定的方法进行尺度分离,分解出年际、月、季节内尺度温度,对各个部分分别进行拟合再相加。挑选特定海区的海温、北极海冰作为年际尺度温度预测因子,多个低频气象场作为季节内温度预测因子,利用1979—2003年资料拟合出各因子回归系数。用重构的冬季温度挑选出持续低温事件并与实际的事件进行对比检验,计算出此方法的TS评分为0.57,再利用2008年初我国南方大范围的持续低温事件检验拟合结果。检验结果表明基于时间尺度分离的多元线性回归方法在持续低温事件的预报中有一定的参考意义。 相似文献
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基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验 总被引：3，自引：0，他引：3
本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。 相似文献
8.
利用中国160站降水记录及欧洲中心ERA-Interim再分析数据等构建了16种线性回归降水预测模型,包括“站点”降水直接/间接预测模型（间接模型是指先预测东亚季风指数,再以此估计站点降水）, 以及“区域-站点”降水直接/间接预测模型,即先预测一个区域的降水再分配到站点。此外,还构建了所有模型集合的降水预测模型。预报因子包括两种ENSO指数、北大西洋涛动（NAO）指数和青藏高原积雪深度等4个因子。模型亦分为3因子和4因子（包括积雪因子）组及对降水取/不取对数组等前处理。2005—2016年的回报试验表明,“站点”模型优于“区域-站点”模型,对降水取对数模型优于不取对数模型。另外,“站点”模型组中的间接降水预测模型优于直接模型,但“区域-站点”组却相反。ERA-Interim积雪深度资料不确定性带来的偏差超过该因子对降水预测的贡献。平均PS评分最高的是3因子的直接站点降水取对数模型（MDS-3Ln）,平均达到71分,高于集合模型（MEM）得分。这些结果表明,线性回归降水模型的设计理念与实际预测效果可能并不一致,其原因是因子的选取或数学处理过程会引入新的不确定性或偏差,必须综合评估各种设计方案的“成本-效益”关系。 相似文献
9.
采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力. 相似文献
10.
为了更好地利用大量的卫星云图观测资料来提高台风暴雨的预报能力,解决并提高对台风强降水云系变化的预报精度,延长对未来云系变化的预报时效,构建基于合作对策Shapley-模糊神经网络的华南区域台风卫星云图非线性智能计算滚动集合预测模型,对增强卫星云图资料在台风暴雨天气预报中的实用性和及时性具有重要意义。依据2013—2016年华南区域台风影响过程的卫星云图,采用类似于数值预报模式的集合预报方法,通过对间隔6 h的卫星云图云顶亮温样本序列做经验正交函数分解,将提取出的时间系数作为云图预报建模的预报分量。考虑台风云系的发展变化主要受云团环境物理量场的影响,利用数值预报模式的物理量预报产品作为各预报分量的预报因子,并采用k-近邻互信息估计的分步式变量选择算法,通过两步过程实现相关变量的选择与弱相关变量的剔除,分别建立相应时间系数的Shapley-模糊神经网络集合预报模型,进一步将预报得到的各时间系数与空间向量合成,重构得到未来时刻的卫星云图预报图,实现了云图6—72 h的长时效客观滚动预测。试验结果表明,新方案所预测的云图与实况云图相关较高,重构云图的基本轮廓、纹理特征分布、清晰度以及云系强弱方面都比较接近原始云图。另外,研究进一步基于相同的云图预报因子,针对同样的建模和预报样本采用多元线性回归方案进行和新方案一致的云图预测。对比结果表明,这种非线性预报模型比线性方案能更好地预报未来较长时效台风云团的发展、移动的主要特征和变化趋势,其预测的云图与实际云图的主要特征更相似。云图预报时效达到了72 h,具有业务实用价值。 相似文献
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一个海气耦合模式对东亚夏季气候预测潜力的评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用一个具有较高分辨率的海气耦合模式SINTEX-F(Scale Interaction Experiment-Frontier Research Center for Global Change coupled GCM)的多年回报结果,评估了该海气耦合模式对东亚区域,尤其是中国地区气候异常的预测潜力.与观测实况的比较结果表明:SINTEX-F模式对夏季降水、500 hPa高度场和地表气温都有一定的预测技巧,但是相比而言降水与高度场的回报技巧要高于地表气温;而且耦合模式对东亚地区气候异常的主要空间分布和年际变化特征也有较好的预测潜力,对500 hPa高度场效果较好;对降水异常的年际变化也有一定的预测潜力,尤其是我国中部地区效果较好,但是模式预测的降水异常的幅值较观测相对偏弱;此外对我国西部的极端气候也有一定的预测潜力. 相似文献
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T63 月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究 总被引：14，自引：4，他引：10
利用国家气候中心1996、1997年1~12月T63模式所作的500 hPa 70次月延伸预报产品和1966~1996年ECMWF的500 hPa旬平均高度场以及西南区域月气温和月雨量场资料,建立了用T63动力产品预测西南区域月要素场的一种完全预报（PP）的动力-统计关系。并对西南区域1996年2月至1998年1月逐月气温和降水进行了预报试验。结果表明,这种利用动力延伸集合预报产品制作西南区域月要素场预报的动力与统计相结合的释用方法具有明显的预报能力。 相似文献
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经过近60年的发展,我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。近年来,一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧,新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行,研发了多种模式降尺度释用技术,多模式气候预测产品解释应用集成系统(MODES)和动力-统计结合的季节预测系统(FODAS)逐渐应用于业务中,大气季节内振荡(MJO)逐步在延伸期预报中得到应用。近年来,对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。 相似文献
14.
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
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集合方法在月动力预报信息提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。 相似文献
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欧亚大陆积雪对我国春季气候可预报性的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
利用大气环流模式IAP9L_CoLM,通过两组集合后报试验,考察了欧亚大陆积雪对我国春季气候可预报性的影响。一组试验为常规后报试验,积雪是由模式陆面过程预报得到的,另一组试验为积雪试验,模式积分过程中欧亚大陆雪水当量由微波遥感积雪资料替代,一天替换一次。通过分析两组试验后报结果的差异,来考察欧亚大陆积雪对我国春季（3~5月）气候可预报性的影响。分析表明:欧亚大陆积雪模拟水平的改善能提高春季欧亚大陆中高纬环流场（海平面气压场和中、高层位势高度场）的可预报性,模式对我国春季气温异常的年际变化和空间分布的可预报能力也有显著增强。对我国春季降水,虽然预报技巧较低,但引入较真实的欧亚积雪作用后,由于中高纬环流场预报技巧的改进导致降水的预测能力也有所改进。个例分析也表明,欧亚中高纬春季积雪异常模拟水平的改善导致了欧亚中高纬贝加尔湖及以南区域环流场可预报性的提高,最终使中国东部区域春季气候异常模拟技巧得以改善。以上结果也证实,欧亚大陆积雪是影响东亚区域春季气候的一个重要因子,要提高模式对中国春季气候的预报技巧,积雪模拟水平的改进是非常必要的。 相似文献
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Since the last International Union of Geodesy and Geophysics General Assembly(2003),predictability studies in China have made significant progress.For dynamic forecasts,two novel approaches of conditional nonlinear optimal perturbation and nonlinear local Lyapunov exponents were proposed to cope with the predictability problems of weather and climate,which are superior to the corresponding linear theory.A possible mechanism for the"spring predictability barrier"phenomenon for the El Ni(?)o-Southern Oscillation (ENSO)was provided based on a theoretical model.To improve the forecast skill of an intermediate coupled ENSO model,a new initialization scheme was developed,and its applicability was illustrated by hindcast experiments.Using the reconstruction phase space theory and the spatio-temporal series predictive method, Chinese scientists also proposed a new approach to improve dynamical extended range(monthly)prediction and successfully applied it to the monthly-scale predictability of short-term climate variations.In statistical forecasts,it was found that the effects of sea surface temperature on precipitation in China have obvious spatial and temporal distribution features,and that summer precipitation patterns over east China are closely related to the northern atmospheric circulation.For ensemble forecasts,a new initial perturbation method was used to forecast heavy rain in Guangdong and Fujian Provinces on 8 June 1998.Additionally, the ensemble forecast approach was also used for the prediction of a tropical typhoons.A new downscaling model consisting of dynamical and statistical methods was provided to improve the prediction of the monthly mean precipitation.This new downsealing model showed a relatively higher score than the issued operational forecast. 相似文献
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不同海温强迫的月动力延伸集合预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用全球谱模式T106L19和增长模繁殖法（BGM）建立了月动力延伸集合预报系统,基于气候海表面温度（SST）和预测海表面温度,设计了三组集合预报试验,一组为气候SST作为模式下边界条件的集合预报试验（CSST试验）,另一组为预测SST作为模式的下边界条件的集合预报试验（FSST试验）,第三组为前两组试验的集合预报结果之和（AVE30试验）,对两种海温强迫分别进行了48个月的试验,并对预报结果进行了检验和分析。结果表明：相对于单一的控制预报,不管是CSST试验还是FSST试验,利用BGM方法制作的初值集合预报能显著提高月平均环流的预报技巧,集合预报对PNA区域的预报技巧改进显著,特别是预测SST强迫有正的贡献;同时考虑初值和边值不确定性影响的集合预报试验（AVE30试验）,其全球预报技巧不仅高于控制预报,也分别高于FSST试验和CSST试验,这说明要提高月延伸预报技巧,必须同时考虑初值和边值的影响;大气对SST强迫的响应在模式积分10天开始显著,SST对第二旬和第三旬的作用直接影响月平均环流的预报效果,而SST对第二旬和第三旬预报的影响不仅与SST本身变化有关,还与初值有关,不同的初值其作用不同;集合预报对我国夏季月平均温度分布具有较强预报能力,采用预报海温强迫的预报结果,总体上优于气候海温强迫的结果。 相似文献