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基于奇异谱分析的江淮降水场预测模型研究 总被引：3，自引：1，他引：3
中国的降水预报主要是对汛期(夏季)的单站降水量或区域的降水型态进行预报,而主要的预报方法为动力学方法和统计学方法。据此,利用江淮地区的月降水量标准化序列,得到江淮地区降水时空分布型态。并在此基础上,利用奇异谱分析和时间序列的分析方法,设计了统计学的降水预测模型,对江淮地区的月降水量进行了预测试验。结果表明,模型能对江淮降水场的趋势作出较好的预报,且递推时间短时预报效果较好。 相似文献
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奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。 相似文献
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建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。 相似文献
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《浙江气象》2017,(汛)
2016年浙江省汛期气候趋势预测自3月开始,9月结束。总体而言汛期预测取得了较好的成绩,准确把握了降水整体略偏多、初夏出现典型梅雨、盛夏有阶段性高温热浪、夏季影响台风偏少而秋季偏多等重要气候趋势,降水评分位居全国前列,是近年来较成功的一次汛期气候预测;但也存在一些不足,6月气温预测存在偏差,9月降水预测异常量级偏小。介绍了2016年汛期气候特征及分月变化,从定性和定量两个方面细致评估了汛期气候预测质量,同时全面总结了预测中的成功与失败之处及经验教训,指出准确把握了厄尔尼诺的气候效应是预测取得成功的关键,不应过分依赖模式结果,应科学考量气温与降水两个要素之间的内在关联。在此基础上对今后汛期预测业务展开思考,提出应当更加重视气候动力学基本原理的科学运用、逐步建立气候预测业务系统、大力推进模式解释应用技术研究。 相似文献
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1前言降水趋势预报是短期气候预测的重要内容,特别是汛期的降水趋势预报更是我们为各级领导提供决策服务的关键项目,其预报结论的好坏,直接关系到领导对夏季防汛抗旱等各项工作的安排布署,与人民生命财产安全息息相关。本文根据松原市今年夏季的降水趋势预报及其实况,分析了夏季降水预报的思路与方法,找出成功与失败的原因,为今后的短期气候预测工作做参考。2预报思路短期气候预测,多年来我们延续使用的工具和方法基本有四个方面：环流背景分析、周期分析、相似分析、相关计算。在今年夏季降水的短期气候预测中,主要采用了前三个方… 相似文献
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上海年,季降水演变的奇异谱分析 总被引：6，自引：0，他引：6
用奇异谱分析（SSA）方法研究近123年（1874～1994年）上海地区年、季降水的演变特征,并对提取的各主分量作最大滴谱分析。揭示了降水演变存在明显的周期振动,这些周期主要是36～38年、9～12年和2年。前6～12个主分量的重建合成曲线能很好拟合降水年变化趋势特征,以前几个主分量作为预测因子有可能为旱涝趋势预测提供好的基础。 相似文献
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利用乌鲁木齐5个国家级气象站1978—2019年5—9月逐日降水资料,统计分析逐候降水集中度(P_(CD))和集中期(P_(CP))变化趋势和时空分布特征。结果表明:近42 a乌鲁木齐汛期降水集中度和集中期均呈微弱下降趋势,表明汛期降水分配趋于均匀,降水集中期呈逐渐提前趋势。汛期降水集中度和集中期空间分布差异显著,降水集中程度由西向东逐渐增大,降水集中期出现时间由北向南逐渐推迟。汛期降水集中度在整个研究期内存在6、15 a左右周期变化,降水集中期存在12 a左右周期变化。对多降水年和少降水年降水集中度和集中期合成分析,发现少降水年降水集中程度高于多降水年,而降水集中期明显晚于多降水年。 相似文献
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一种插值相似方法作温度预测的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：1
将插值方法运用到短期气象预测中，其基本原理是按照相似原理将产生相似结果来作预报。对云南昆明等四站温度进行了九年定性和定量预报检验，结果表明：这种方法具有良好的预报能力，可以作要素预报应用。 相似文献
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利用我国541个测站1960—2010年气温资料以及国家气候中心参加第5次耦合模式比较计划 (CMIP5) 的气候系统模式BCC_CSM1.1的历史试验和年代际试验结果,评估了该模式对我国近50年气温变化特征的模拟能力, 对模式的年代际试验结果进行了误差订正,并给出未来10~20年我国气温变化的预估。结果表明:历史试验和年代际试验均模拟出了与观测较为一致的增暖趋势,但均没有观测资料的增暖幅度大。其中,历史试验比年代际试验更接近于观测。年代际尺度上,模式对我国东部的模拟要好于西部;年际尺度上,模式的高预报技巧区在我国西北地区西南部和东部、西南地区北部。历史试验和年代际试验对我国气温空间场整体分布模拟较好,误差订正后的年代际试验结果对空间气温场的模拟有更好把握。相对于观测资料得到的1960—2010年0.27℃/10 a的增温速率,模式预估我国2011—2030年平均气温变化速率达到0.48℃/10 a, 上升趋势更加明显。 相似文献
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2003年冬季空气质量趋势预测方法 总被引：4，自引：0，他引：4
使用短期气候趋势预报原理与短期空气质量预报相结合的方法，根据1～7月的气候特征（背景）、天气形势以及各种相关气象要素统计分析，对冬季采暖期空气质量进行综合预报。利用上述方法对2003年度（2003．11～2004．3）冬季采暖期空气质量进行了试预测。即：在2003年冬季气候预测的基础上，通过统计分析2003冬季相似年份的天气形势、污染气象条件，确定污染潜势和气象参数。并运用现业务使用的污染物浓度预报方程，计算冬季各月的逐日空气污染物（SO2、NO2、PM10）的浓度。最后综合2003年冬季气候特征预测和日空气质量计算结果，做出冬季空气污染趋势预报。 相似文献
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L. Goddard A. Kumar A. Solomon D. Smith G. Boer P. Gonzalez V. Kharin W. Merryfield C. Deser S. J. Mason B. P. Kirtman R. Msadek R. Sutton E. Hawkins T. Fricker G. Hegerl C. A. T. Ferro D. B. Stephenson G. A. Meehl T. Stockdale R. Burgman A. M. Greene Y. Kushnir M. Newman J. Carton I. Fukumori T. Delworth 《Climate Dynamics》2013,40(1-2):245-272
Decadal predictions have a high profile in the climate science community and beyond, yet very little is known about their skill. Nor is there any agreed protocol for estimating their skill. This paper proposes a sound and coordinated framework for verification of decadal hindcast experiments. The framework is illustrated for decadal hindcasts tailored to meet the requirements and specifications of CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project phase 5). The chosen metrics address key questions about the information content in initialized decadal hindcasts. These questions are: (1) Do the initial conditions in the hindcasts lead to more accurate predictions of the climate, compared to un-initialized climate change projections? and (2) Is the prediction model’s ensemble spread an appropriate representation of forecast uncertainty on average? The first question is addressed through deterministic metrics that compare the initialized and uninitialized hindcasts. The second question is addressed through a probabilistic metric applied to the initialized hindcasts and comparing different ways to ascribe forecast uncertainty. Verification is advocated at smoothed regional scales that can illuminate broad areas of predictability, as well as at the grid scale, since many users of the decadal prediction experiments who feed the climate data into applications or decision models will use the data at grid scale, or downscale it to even higher resolution. An overall statement on skill of CMIP5 decadal hindcasts is not the aim of this paper. The results presented are only illustrative of the framework, which would enable such studies. However, broad conclusions that are beginning to emerge from the CMIP5 results include (1) Most predictability at the interannual-to-decadal scale, relative to climatological averages, comes from external forcing, particularly for temperature; (2) though moderate, additional skill is added by the initial conditions over what is imparted by external forcing alone; however, the impact of initialization may result in overall worse predictions in some regions than provided by uninitialized climate change projections; (3) limited hindcast records and the dearth of climate-quality observational data impede our ability to quantify expected skill as well as model biases; and (4) as is common to seasonal-to-interannual model predictions, the spread of the ensemble members is not necessarily a good representation of forecast uncertainty. The authors recommend that this framework be adopted to serve as a starting point to compare prediction quality across prediction systems. The framework can provide a baseline against which future improvements can be quantified. The framework also provides guidance on the use of these model predictions, which differ in fundamental ways from the climate change projections that much of the community has become familiar with, including adjustment of mean and conditional biases, and consideration of how to best approach forecast uncertainty. 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
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奇异值分解方法对降水的预测试验 总被引：5，自引：4，他引：5
SVD方法由于可以用来研究两个气象场的相互作用，本文将其与多元回归方法结合作短期气候预测试验，并用它对云南5月雨量与海温进行分解，客观地反映出海洋和大气的耦合关系，所选高相关区的预报因子物理意义清晰，并与多元回归模型进行了预测效果比较，从所作的6年预报试验和2年独立预报检验结果来看，效果较好，值得进一步研究应用。 相似文献
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奇异谱分析的广义性及其应用特色 总被引：34，自引：2，他引：32
本文从理论上证明,奇异谱分析（ＳＳＡ）是一种广义功率谱分析。其广义性及应用特色是：（１）它具有稳定的识别和强化信号功能,在识别优势周期信号及强化显示方面,功能超过最大熵谱分析（ＭＥＳＡ）;（２）其识别和描述信号的方式是时域性的频域特征分析,即时频域相结合,有益于天气气候诊断和预测;（３）它并不受正弦波假定的约束,对于各种非正弦波信号同样有稳定的识别功能。文中实例也验证了理论证明。 相似文献
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基于神经网络奇异谱分析的ENSO指数预测 总被引：2，自引：1，他引：1
采用奇异谱分析方法研究了ENSO指数及相关序列, 结果表明奇异谱分析能很好的对原始序列进行信噪分离, 增大了ENSO指数的可预报性.在此基础上, 提出了人工神经网络和奇异谱分析相结合的ENSO指数预测方法, 进行了不同因子组合的预报试验, 预报效果明显优于持续性预报, 超前4季的Nio 3区、 Nio 4区预报相关系数仍高于0.5. 相似文献
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持续性强降水及其次生灾害给人民的生产和生活造成严重影响, 延伸其模式动力预报能力对防灾、减灾具有重要意义。随着对持续性强降水过程形成机理及模式动力中期预报认识的不断提高, 以减小模式初始条件误差、边界条件误差以及内场预报误差为目标提出了一系列动力中期预报技术方法, 主要包括:针对边界条件提出低通滤波技术方案, 改进了5 d以上的环流及降水预报; 针对模式预报内场进行谱逼近技术试验, 对提前3—7 d的小雨以上量级的降水预报改进明显; 针对初始条件进行多尺度混合更新初值技术预报试验, 融合全球预报的大尺度场及区域模式预报的中小尺度场进行15 d预报, 明显提高了50及100 mm以上的持续性累积降水预报时效。 相似文献
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Stochastic representation of forecast uncertainties has been taken into account to improve dynamical seasonal prediction. In this study, perturbing the dynamic tendency by a random number is introduced to account for inherent uncertainties associated with computational representations of the underlying partial differential equations that govern the atmospheric motion. Compared to the traditional approach to perturb the physical tendency, the sensitivity of fluctuations in forecast variables to the magnitude of random forcing is found to be greater in the case of perturbing the dynamical tendency. Realizing that the major advantage of stochastic tendency in traditional approaches lies in the increase in ensemble spread, our approach manifests a greater potential in the field of dynamical ensemble prediction. An evaluation of a simulated climate for a boreal summer demonstrates a significant enhancement in forecast skill in terms of the large-scale features and precipitation, when both the dynamical and physical tendencies are simultaneously perturbed. This finding implies that model uncertainties could be addressed in terms of not only the physical parameterization but also the dynamical portion that used to be regarded as deterministically solved. 相似文献