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1.
华北汛期降水分离时间尺度降尺度预测模型的改进 总被引：2，自引：1，他引：1
本文采用偏相关预报因子挑选法和条件降尺度法,对已有的华北汛期(7~8月)降水时间尺度分离(TSD)降尺度模型进行了改进.利用偏相关法,找到一个新的影响华北汛期降水年际分量的前期预报因子,即6月北大西洋—欧亚遥相关(AEAT).该因子将扰动信号储存于北大西洋三极子结构,并在7~8月释放出来影响下游贝加尔湖低压系统的发展,从而影响华北汛期降水.利用6月Ni?o3指数和AEAT指数,本文建立了条件TSD统计降尺度模型,即按照预报因子的强度进行逐年分类,对于每个分类设计相应的预报模型,从而避免信息较弱因子的干扰.条件TSD降尺度方法显著改善了华北汛期降水的预测技巧,在独立检验阶段,预报降水与观测降水的相关系数由原模型的0.61提高到0.77,符号一致率从70%提高到87%. 相似文献
2.
利用1961—2006年中国降水资料、NCEP/NCAR再分析资料、NOAA海表温度资料,分析了黄淮地区夏季降水的年代际和年际变化特征,研究了不同时间尺度上降水异常成因。结果表明,年代际尺度上,当太平洋年代际振荡处在暖(冷)位相时,南方涛动偏弱(强),黄淮地区夏季降水偏多(少)。在年际及以下尺度上,当印度洋北部海温偏高、南部偏低时,500 hPa位势高度场上,中高纬乌拉尔山以东和鄂霍次克海附近出现明显的双阻塞高压,副热带高压偏强;200 hPa风场上,西风急流略偏南,黄淮流域上空西风偏强,为反气旋环流;850 hPa风场上,黄淮流域上空出现西南—东北风的切变,使得急流出口区右侧次级环流的异常上升支恰好位于黄淮流域上空,高低空环流的这种配置导致了黄淮流域上空降水偏多。进一步分析发现,利用印度洋海温作为预测因子,建立预测模型,对黄淮流域降水年际变率有较高的预测能力。 相似文献
3.
基于BCC_CSM模式的中国东部夏季降水预测检验及订正 总被引：1，自引：1，他引：0
基于国家气候中心第二代季节预测模式的历史回报试验数据,检验了模式对我国东部夏季降水的预测能力,探讨了预测误差形成的可能原因,并应用降尺度方法提高了模式的降水预测技巧。分析表明:（1）模式能在一定程度上把握我国东部夏季降水时空变率的两个主要模态（偶极子型模态和全区一致型模态）,但是不同超前时间的预测在刻画模态方差贡献、异常空间分布特征、时间系数的年际变化等方面存在明显误差;（2）模式能够合理预测大尺度环流和海表温度（SST）的变化特征,但是对中国东部夏季降水的总体预测技巧有限,这与模式不能准确刻画西太平洋副热带高压、大陆高压、中高纬阻塞高压等环流系统以及热带太平洋、印度洋SST变率对中国东部降水模态的影响有关;（3）针对1991~2003年回报试验数据中的500 hPa位势高度、850 hPa纬向风和经向风、SST变量,在全球范围内寻找并定位与中国东部站点降水关系最密切的预报因子,进而建立针对降水预测的单因子线性回归、多因子逐步和多元回归模型。采用2004~2013年回报试验对所建立的降水预测模型进行了独立检验,结果表明:所建立的降尺度预测模型能显著提高中国东部地区夏季降水的预报技巧。以6月1日起报试验为例,预测的第一模态（第二模态）与观测的空间相关系数由原始的0.12（0.48）提高到了0.58（0.80）,时间相关系数则从0.47（0.15）提高到0.80（0.67）;其它超前时间的预测试验中,降尺度预测模型的降水预测技巧相比模式原始预测技巧也同样明显提高。 相似文献
4.
中国西南汛期降水的振动和分布及其与印度洋海温异常的关系 总被引：6，自引：2，他引：6
用自然正交函数展开方法对1961－1995年西南汛期（6－8月）降水大尺度变化特征进行了分析，并在此基础上用典型相关分析方法研究了1－8月印度洋海温距平场与西南汛期降水场的遥相关分布特征，结果表明：西南汛期降水的地域差异显著，年际和年代际变化明显，其变化与印度洋海温变化有一定联系，分析还进一步表明，当印度洋海温呈某种特定的配置时，特别是南印度洋中西部海温的异常变化对西南汛期降水的发觉分布有一定作用，揭示了印度洋海温变化在西南汛期降水异常分布中的信号现象，说明特定的印度洋海温分布可以作为西南汛期旱涝预报的信号因子。 相似文献
5.
从短期气候预测关注的外强迫信号角度出发,回顾了国内外在海温异常对东亚夏季风和我国汛期降水影响机理方面的主要研究进展,重点评述了热带太平洋ENSO循环、热带印度洋全区一致型海温模态、热带印度洋海温异常偶极子、南印度洋偶极子和北大西洋海温三极子模态的年际变化及其对东亚夏季风年际变率的影响。从研究成果在短期气候预测业务中应用的角度,重点关注海温异常和东亚夏季风年际变率以及我国汛期降水多雨带位置的关系,总结了海温异常作为外强迫信号对我国汛期降水预测的指示意义以及汛期降水预测的难度。最后指出气候预测业务对东亚夏季风影响的机理研究和动力气候模式发展方面的需求。 相似文献
6.
7.
利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。 相似文献
8.
基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。 相似文献
9.
系统回顾了近年来有关ENSO与印度洋海盆海温多时间尺度相互作用及其气候效应研究的相关成果。主要包括年际和年代际时间尺度上,ENSO与印度洋海盆海温之间相互联系的基本事实和机制,以及与之相关的气候影响,特别是上述联系对亚洲季风系统及气候异常的影响。在年际尺度上,ENSO通过“大气桥”过程主导着印度洋海温变化,而后者的异常也可通过纬向环流的“齿轮式耦合”对ENSO产生影响。在年代际尺度上,一方面印度洋海盆海温显著的夏季增暖可能来自ENSO暖事件持续时间的年代际延长,另一方面印度洋秋季海温空间分布模态的年代际变化,则对ENSO暖事件强度的年代际增强具有贡献。二者的多时间尺度相互作用进而通过影响大气和海洋环流、辐射反馈、蒸发降水等多种海气耦合过程产生显著的气候效应。研究成果表明印度洋海温变化对亚洲乃至全球气候异常的重要作用。在回顾上述研究成果的基础上,讨论了进一步研究ENSO与印度洋海盆海温多时间尺度变率影响全球气候的前景和重要意义。 相似文献
10.
利用1951—2011年广西夏季降水站点资料和NCEP/NACR等多种再分析资料,通过相关分析、经验模态分解、统计检验分析了广西夏季降水的多时间尺度特征及其影响因子,利用多元线性回归方法对夏季降水进行拟合和预测试验。结果显示:广西夏季降水具有多时间尺度特征,不同时间尺度对应着环流因子不同时间尺度的分量;在准2年尺度上,主要影响因子为季风槽、低空急流、高空急流、贝加尔湖高度场、南印度洋东部海温。利用对广西夏季降水影响显著的环流因子本征模态函数分量和多元线性回归方法拟合夏季降水,相关系数为0.73,表明广西夏季降水是环流因子多时间尺度共同作用的结果。利用前期冬季南印度洋东部海温异常本征模态函数作为前兆因子预报广西夏季降水,6个独立样本检验显示预测与实况趋势一致,该工作可供利用多时间尺度信息进行区域气候预测参考。 相似文献
11.
基于高温日数存在受不同物理因子影响不同时间尺度变率的特征,应用滤波对华南夏季高温日数进行时间尺度分离,得到高温日数的年代际分量和年际分量。统计分析高温日数总量、年代际分量和年际分量在各自对应时间尺度上的影响因子,采用"向前"交叉检验逐步回归法,分别建立高温日数总量、年代际分量和年际分量的回归模型。高温日数总量的回归模型即为高温日数不区分时间尺度的直接回归模型,而两个分量回归模型拟合结果的叠加,即为高温日数时间尺度分离统计模型对总量的拟合。利用十折交叉检验法,对高温日数直接回归模型和时间尺度分离统计模型的拟合结果进行比较:相比高温日数直接回归模型,时间尺度分离统计模型的年代际分量均方根误差由2.6降低到2.3,与观测数据的相关系数由0.69提高到0.73（显著性水平α=0.01）;年际分量均方根误差由3.2降低到2.9,与观测数据的相关系数由0.4（α=0.1）提高到0.48（α=0.01）;高温日数总量均方根误差由4.1降低到3.7,与观测数据的相关系数由0.48提高到0.62（α=0.01）。1979~2010年拟合时段华南夏季高温日数的回报结果表明:两模型回报结果与观测数据均存在明显相关（α=0.01）,直接回归模型的相关系数为0.57,时间尺度分离统计模型提高到0.72。2011~2013年独立检验时段的预测结果表明:直接回归模型预测结果的平均均方根误差为26.4%,时间尺度分离统计模型降低到12.3%。初步结果表明,两模型对华南夏季高温日数均有一定的预测能力,而时间尺度分离统计模型的预测结果有所改进。 相似文献
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An Approach for Improving Short-Term Prediction of Summer Rainfall over North China by Decomposing Interannual and Decadal Variability简 总被引：1，自引：0，他引：1
A statistical downscaling approach was developed to improve seasonal-to-interannual prediction of summer rainfall over North China by considering the effect of decadal variability based on observational datasets and dynamical model outputs.Both predictands and predictors were first decomposed into interannual and decadal components.Two predictive equations were then built separately for the two distinct timescales by using multivariate linear regressions based on independent sample validation.For the interannual timescale,850-hPa meridional wind and 500-hPa geopotential heights from multiple dynamical models＇ hindcasts and SSTs from observational datasets were used to construct predictors.For the decadal timescale,two well-known basin-scale SST decadal oscillation （the Atlantic Multidecadal Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation） indices were used as predictors.Then,the downscaled predictands were combined to represent the predicted/hindcasted total rainfall.The prediction was compared with the models＇ raw hindcasts and those from a similar approach but without timescale decomposition.In comparison to hindcasts from individual models or their multi-model ensemble mean,the skill of the present scheme was found to be significantly higher,with anomaly correlation coefficients increasing from nearly neutral to over 0.4 and with RMSE decreasing by up to 0.6 mm d-1.The improvements were also seen in the station-based temporal correlation of the predictions with observed rainfall,with the coefficients ranging from-0.1 to 0.87,obviously higher than the models＇ raw hindcasted rainfall results.Thus,the present approach exhibits a great advantage and may be appropriate for use in operational predictions. 相似文献
13.
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
14.
Statistical Downscaling Based on Dynamically DownscaledPredictors： Application to Monthly Precipitation in Sweden 总被引：3，自引：0，他引：3
A prerequisite of a successful statistical downscaling is that large-scale predictors simulated by the General Circulation Model (GCM) must be realistic. It is assumed here that features smaller than the GCM resolution are important in determining the realism of the large-scale predictors. It is tested whether a three-step method can improve conventional one-step statistical downscaling. The method uses predictors that are upscaled from a dynamical downscaling instead of predictors taken directly from a GCM simulation. The method is applied to downscaling of monthly precipitation in Sweden. The statistical model used is a multiple regression model that uses indices of large-scale atmospheric circulation and 850-hPa specific humidity as predictors. Data from two GCMs (HadCM2 and ECHAM4) and two RCM experiments of the Rossby Centre model (RCA1) driven by the GCMs are used. It is found that upscaled RCA1 predictors capture the seasonal cycle better than those from the GCMs, and hence increase the reliability of the downscaled precipitation. However, there are only slight improvements in the simulation of the seasonal cycle of downscaled precipitation. Due to the cost of the method and the limited improvements in the downscaling results, the three-step method is not justified to replace the one-step method for downscaling of Swedish precipitation. 相似文献
15.
基于CFS模式的中国站点夏季降水统计降尺度预测 总被引：6，自引：2，他引：4
本研究针对中国夏季站点降水,研制建立了基于Climate Forecast System(CFS)实时预测数值产品及观测资料的统计降尺度预测系统。此预测系统选取了CFS模式中当年夏季500 hPa高度场和观测资料中前一年秋、冬季海表面温度场作为预测因子,两因子的关键区分别为泛东亚地区和热带太平洋地区。统计降尺度模型对1982~2011年中国夏季降水的回报效果较CFS模式原始结果显著提高,空间距平相关系数由0.03提高到0.31,时间相关系数在中国大部分地区显著提高,最大可达0.6。均方根误差较CFS模式原始结果明显降低,同时,此降尺度模型较好的回报出2011年汛期降水的距平百分率的空间分布型。 相似文献
16.
A pattern projection downscaling method is employed to predict monthly station precipitation. The predictand is the monthly precipitation at 1 station in China, 60 stations in Korea, and 8 stations in Thailand. The predictors are multiple variables from the output of operational dynamical models. The hindcast datasets span a period of 21 yr from 1983 to 2003. A downscaled prediction is made for each model separately within a leave-one-out cross-validation framework. The pattern projection method uses a moving window, which scans globally, in order to seek the most optimal predictor for each station. The final forecast is the average of the model downscaled precipitation forecasts using the best predictors and is referred to as DMME. It is found that DMME significantly improves the prediction skill by correcting the erroneous signs of the rainfall anomalies in coarse resolution predictions of general circulation models. The correlation coefficient between the prediction of DMME and the observation in Beijing of China reaches 0.71; the skill is improved to 0.75 for Korea and 0.61 for Thailand. The improvement of the prediction skills for the first two cases is attributed to three steps: coupled pattern selection, optimal predictor selection, and multi-model downscaled precipitation ensemble. For Thailand, we use the single-predictor prediction, which results in a lower prediction skill than the other two cases. This study indicates that the large-scale circulation variables, which are predicted by the current operational dynamical models, if selected well, can be used to make skillful predictions of local precipitation by means of appropriate statistical downscaling. 相似文献
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华北盛夏降水年代际变化与南半球环流异常的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用NCEP/NCAR再分析资料和中国160个台站降水资料,分析了华北盛夏降水与南半球马斯克林高压、澳大利亚高压的年际关系。结果表明,华北盛夏降水和马高、澳高在年际变化尺度上都有着显著的负相关关系,且这种关系存在年代际变化,并重点分析了与华北盛夏降水年代际变化相对应的南半球环流异常型的特征。 相似文献
18.
我国西南地区干湿季降水的主模态分析 总被引：3，自引：2，他引：1
利用我国西南地区26个台站降水资料,通过经验正交函数（EOF）分解的方法,分析了1980～2009年该地区干季（10～4月）和湿季（5～9月）降水的主模态。我国西南地区干季降水的时空变化存在两种主模态,它们分别可以解释总方差的22.4%和15.6%。第1主模态为全区一致型,具有准两年周期振荡的年际变化特征;第2主模态为东南—西北反向型,从20世纪90年代中期至21世纪初呈现2～3年的变化周期。我国西南地区湿季降水的时空变化存在三种主模态,它们分别可以解释总方差的17.1%,13.8%和11.1%。第1主模态为全区一致型,20世纪90年代初期具有较强的2～4年周期;第2主模态为经向偶极子型分布,并具有显著的4年周期;第3主模态为纬向偶极子型分布,具有2～4年的年际变化信号。进一步利用NCEP/NCAR再分析资料以及美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的海表面温度（SST）资料,通过合成分析和回归分析的方法探讨了与干湿季降水各主模态对应的大尺度大气环流和海温状况。我国西南地区干季降水第1主模态与北极涛动（AO）有明显的正相关关系,对应的大气环流和海温状况表现为高纬北冰洋与中纬度地区上空高度场的反向异常分布,北大西洋和北太平洋海温低纬与中高纬的偶极子型异常分布;第2主模态与中高纬欧亚大陆上空高度场经向偶极子型异常分布有关,中纬度北太平洋的海温异常与该模态具有紧密的联系。我国西南地区湿季降水第1主模态与北大西洋涛动（NAO）显著负相关,对应的大气环流和海温状况表现为北大西洋上,高纬度与中纬度地区上空高度场的偶极子型异常分布,海温从低纬到中高纬的三极子型异常分布;第2主模态受欧亚大陆上空高度场经向三极子型异常分布影响,并与北太平洋海温异常的一致型分布有关;第3主模态可能与El Ni?o Modoki有关,同时受到南亚高压的影响,赤道太平洋海温的纬向三极子型异常分布对该模态具有一定的潜在预报意义。 相似文献