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1.
最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 总被引：7，自引：1，他引：6
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 相似文献
2.
跨季度气候距平数值预测研究小结 总被引：16，自引：3，他引：13
中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统,包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面,以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常,例如中国东部的严重旱涝,我们能够作出很好的预测;对于比较弱的夏季降水异常,预测技巧较低。另外,预测效果有明显的地区差异,比如,中国东部比西部好,东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理,提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法,并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论 相似文献
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一个全球海气耦合模式跨季度汛期预测能力的初步检验和评估 总被引：17，自引：3，他引：14
文中利用一个全球大气 海洋耦合模式 ,对中国汛期气候异常进行了 1991～ 2 0 0 1年共 11a的跨季度回报试验和检验研究。采用一套多指标的评估方法 ,对该模式的预报性能进行系统的定量评估。结果表明 ,该模式对中国汛期降水和温度及夏季北半球大尺度环流场等都有一定的跨季度预报能力。模式对中国不同区域夏季降水的预测能力有所不同。总的来说 ,模式对中国东部和西部的降水趋势回报较好 ,模式预报好于气候预报和持续性预报。从相关系数指标来看 ,模式跨季度预测夏季温度的技巧在中国西部比中国东部高。 相似文献
4.
基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测 总被引：1，自引：1，他引：0
针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。 相似文献
5.
本文利用4个国内外先进的气候模式（国家气候中心、ECMWF、NCEP和JMA）业务预测数据,采用2种多模式集合方法（等权平均和超级集合）、3种降尺度方法（BP-CCA、EOF迭代、高相关回归集成）和3种统计方法（CCA、最优气候值、高相关回归集成）以及降尺度集成和降尺度-统计方法集成,分析了目前季节模式、多模式集合、降尺度、统计方法、降尺度-统计集合等目前常用气候预测技术对新疆夏季降水和冬季气温的业务预测能力。
研究表明,以上技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的预测预测能力有较大差别。目前先进的气候业务模式的预测技巧普遍很低,多模式超级集合和降尺度方法的技巧常高于单个模式,并且最佳的降尺度方法通常技巧高于最佳多模式集合方法。同时,统计方法和降尺度方法的预测技巧通常较为接近,而对二者进行超级集合可以具有相对很高的预测技巧。此外,现有常用气候预测技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的趋势有一定的预测能力,但对气候异常的空间分布基本无预测能力。建议新疆气候预测技术围绕统计和降尺度方法集合发展。 相似文献
6.
多模式集合优选方案在淮河流域夏季降水预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
基于国家气候中心提供的1981—2010年4种季节气候预测模式的资料,将两种互为补充的降尺度因子挑选方案应用于淮河流域夏季降水预测,利用距平符号一致率ASCR、等级评定PG、距平相关系数ACC方法,评定了每种模式及其所采用的两种降尺度方法对淮河流域夏季降水的预测效果,并采用了一种优选方案进行多模式集合。结果表明,从4种模式的降水预测效果来看,NCEP_CFSv2和TCC_CPS1模式的评分较高,NCC_CGCM1和ECMWF_SYSTEM4模式相对较低;采用2种基于最优子集回归的降尺度方法后,NCC_CGCM1、TCC_CPS1和ECMWF_SYSTEM4模式的降尺度方法相对于模式降水预测为正订正,NCEP_CFSv2模式为负订正;将模式和降尺度预测方案进行优选,其集合平均的评分不仅高于模式降水预测的集合平均,也优于降尺度方法的集合平均,该方法发挥了不同模式的区域性优势,改进了原始集合平均的效果,为提高多模式解释应用水平提供了一种参考性方案。 相似文献
7.
基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1～3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显著偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。 相似文献
8.
多模式集合和降尺度技术是提升模式预测能力的有效工具。该文对国家气候中心多模式解释应用集成预测 (MODES) 技术与业务应用现状进行了综合介绍。MODES采用欧洲中期天气预报中心、东京气候中心、美国国家环境预报中心和中国气象局国家气候中心4个气候业务季节预测模式输出场,利用EOF迭代、变形的典型相关分析、最优子集回归和高相关回归集成4种统计降尺度方法以及等权平均、经典超级集合等集成方法进行全国月及季节降水和气温预测。目前对MODES进行了夏季回报检验和约1年的实时业务应用。回报检验和业务应用表明,MODES对气温有较好的预测能力 (月预测平均PS评分为76),对降水有一定预测技巧 (月预测平均PS评分为68),具有短期气候预测业务应用价值。 相似文献
9.
基于中国科学院大气物理研究所新一代大气环流模式IAP AGCM 4.1共30 a(1981—2010年)的集合回报试验结果,评估了模式对淮河流域夏季降水的预报技巧。分析结果表明,模式总体上可以较好地再现出淮河流域夏季平均降水南多北少的空间分布特征,其中模式模拟的6月降水量与观测值的空间相关可达0.93。但降水强度与观测相比具有系统性的偏差,且模式模拟的降水年际变率显著偏弱。基于降水距平相关系数的确定性预报技巧分析表明,模式对流域西南部夏季降水的预测技巧较高,达到0.2以上,且模式对6月降水异常的预测能力相对最好,7月次之。针对淮河不同子流域的预报技巧分析表明,IAP AGCM 4. 1对蚌埠、鲁台子、王家坝水文控制站以上集水面积的夏季面雨量异常具有一定的预报技巧,30 a集合回报的时间相关系数分别为0. 11、0. 13、0. 16。基于降水等级的概率预报技巧评估表明,模式对7月淮河流域南部少雨事件具有很好的预报能力,同时对6月流域中部多雨事件的预报技巧也较高。 相似文献
10.
陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验 总被引：4，自引：1，他引：3
基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。 相似文献
11.
Fang Li 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(3):283-292
The skill of probability density function (PDF) prediction of summer rainfall over East China using optimal ensemble schemes
is evaluated based on the precipitation data from five coupled atmosphere-ocean general circulation models that participate
in the ENSEMBLES project. The optimal ensemble scheme in each region is the scheme with the highest skill among the four commonly-used
ones: the equally-weighted ensemble (EE), EE for calibrated model-simulations (Cali-EE), the ensemble scheme based on multiple
linear regression analysis (MLR), and the Bayesian ensemble scheme (Bayes). The results show that the optimal ensemble scheme
is the Bayes in the southern part of East China; the Cali-EE in the Yangtze River valley, the Yangtze-Huaihe River basin,
and the central part of northern China; and the MLR in the eastern part of northern China. Their PDF predictions are well
calibrated, and are sharper than or have approximately equal interval-width to the climatology prediction. In all regions,
these optimal ensemble schemes outperform the climatology prediction, indicating that current commonly-used multi-model ensemble
schemes are able to produce skillful PDF prediction of summer rainfall over East China, even though more information for other
model variables is not derived. 相似文献
12.
Improving multi-model ensemble probabilistic prediction of Yangtze River valley summer rainfall 总被引：1，自引：0，他引：1
Seasonal prediction of summer rainfall over the Yangtze River valley(YRV) is valuable for agricultural and industrial production and freshwater resource management in China, but remains a major challenge. Earlier multi-model ensemble(MME) prediction schemes for summer rainfall over China focus on single-value prediction, which cannot provide the necessary uncertainty information, while commonly-used ensemble schemes for probability density function(PDF) prediction are not adapted to YRV summer rainfall prediction. In the present study, an MME PDF prediction scheme is proposed based on the ENSEMBLES hindcasts. It is similar to the earlier Bayesian ensemble prediction scheme, but with optimization of ensemble members and a revision of the variance modeling of the likelihood function. The optimized ensemble members are regressed YRV summer rainfall with factors selected from model outputs of synchronous 500-h Pa geopotential height as predictors. The revised variance modeling of the likelihood function is a simple linear regression with ensemble spread as the predictor. The cross-validation skill of 1960–2002 YRV summer rainfall prediction shows that the new scheme produces a skillful PDF prediction, and is much better-calibrated, sharper, and more accurate than the earlier Bayesian ensemble and raw ensemble. 相似文献
13.
A Bayesian probabilistic prediction scheme of the Yangtze River Valley (YRV) summer rainfall is proposed to combine forecast information from multi-model ensemble dataset provided by ENSEMBLES project.Due to the low forecast skill of rainfall in dynamic models,the time series of regressed YRV summer rainfall are selected as ensemble members in the new scheme,instead of commonly-used YRV summer rainfall simulated by models.Each time series of regressed YRV summer rainfall is derived from a simple linear regression.The predictor in each simple linear regression is the skillfully simulated circulation or surface temperature factor which is highly linear with the observed YRV summer rainfall in the training set.The high correlation between the ensemble mean of these regressed YRV summer rainfall and observation benefit extracting more sample information from the ensemble system.The results show that the cross-validated skill of the new scheme over the period of 1960 to 2002 is much higher than equally-weighted ensemble,multiple linear regression,and Bayesian ensemble with simulated YRV summer rainfall as ensemble members.In addition,the new scheme is also more skillful than reference forecasts (random forecast at a 0.01 significance level for ensemble mean and climatology forecast for probability density function). 相似文献
14.
春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响和预测作用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年青藏高原中、东部71个站点观测资料、全中国756站的月降水资料、哈得来中心提供的HadISST v1.1海温资料以及ERA-Interim再分析资料,综合青藏高原的感热加热以及全球海温,研究了春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响,并建立预报方程,探讨了青藏高原春季感热对中国降水的预报作用。结果表明,青藏高原春季感热与中国东部降水关系密切,青藏高原春季感热异常增强伴随着长江流域中下游同期降水增多,后期夏季长江流域整流域降水也持续偏多,华南东部降水偏少。春季青藏高原感热的增强与环北半球中高纬度的罗斯贝波列密切相关,扰动在北太平洋形成的反气旋环流向西南方向延伸至西北太平洋,为长江流域输送大量的水汽,有利于降水的发生。夏季,伴随着前期青藏高原感热的增强,南亚高压位置偏东,西北太平洋副热带高压（西太副高）位置偏西偏南,西太副高北侧为气旋式环流异常。在西太副高的控制下,华南东部降水减少;西太副高西侧的偏南气流为长江流域带来大量水汽,并与来自北部气旋式环流异常西侧的偏北风发生辐合,降水增多。青藏高原春季感热异常是华南和长江流域夏季降水异常的重要前兆信号。加入青藏高原春季感热后,利用海温预报的华南、长江流域夏季降水量与观测值的相关系数有所提高,预报方程对区域降水的解释方差提高约15%。 相似文献
15.
The East Asian westerly jet(EAJ), an important midlatitude circulation of the East Asian summer monsoon system,plays a crucial role in affecting summer rainfall over East Asia. The multimodel ensemble of current coupled models can generally capture the intensity and location of the climatological summer EAJ. However, individual models still exhibit large discrepancies. This study investigates the intermodel diversity in the longitudinal location of the simulated summer EAJ climatology in the present-day climate and its implications for rainfall over East Asia based on 20 CMIP5 models. The results show that the zonal location of the simulated EAJ core is located over either the midlatitude Asian continent or the western North Pacific(WNP) in different models. The zonal shift of the EAJ core depicts a major intermodel diversity of the simulated EAJ climatology. The westward retreat of the EAJ core is related to a warmer mid–upper tropospheric temperature in the midlatitudes, with a southwest–northeast tilt extending from Southwest Asia to Northeast Asia and the northern North Pacific, induced partially by the simulated stronger rainfall climatology over South Asia. The zonal shift of the EAJ core has some implications for the summer rainfall climatology, with stronger rainfall over the East Asian continent and weaker rainfall over the subtropical WNP in relation to the westward-located EAJ core. 相似文献
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应用IAP9L-AGCM对2002年中国夏季气候的预测及效果检验 总被引：10，自引：0，他引：10
利用中科院大气所9层大气环流格点模式(IAP9L—AGCM)和IAP—ENSO预测系统对2002年中国夏季气候进行实时集合预测及其检验。结果显示，IAP9L—AGCM较好地预测出了2002年夏季我国大范围旱涝的分布形势，如华南、我国西部多雨，黄河和长江流域之间大范围干旱等；850hPa减弱的夏季风、青藏高原辐散中心以及北太平洋上空的异常气旋性环流中心亦被较好地预报出来；不足的是，模式对降水异常细致分布的预测能力有限。预测结果还表明，该模式对夏季(6—8月)平均降水的预报技巧要高于月平均状况，且月平均预报的准确度从6—8月依次递减。 相似文献
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Assessing the Seasonal Predictability of Summer Precipitation over the Huaihe River Basin with Multiple APCC Models 总被引：2，自引：0，他引：2 
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下载免费PDF全文 Seasonal rainfall predictability over the Huaihe River basin is evaluated in this paper on the basis of 23-year(1981-2003) retrospective forecasts by 10 climate models from the Asia-Pacific Economic Cooperation(APEC) Climate Center(APCC) multi-model ensemble(MME) prediction system.It is found that the summer rainfall variance in this basin is largely internal,which leads to lower rainfall predictability for most individual climate models.By dividing the 10 models into three categories according to their sea surface temperature(SST) boundary conditions including observed,predicted,and persistent SSTs,the MME deterministic predictive skill of summer rainfall over Huaihe River basin is investigated.It is shown that the MME is effective for increasing the current seasonal forecast skill.Further analysis shows that the MME averaged over predicted SST models has the highest rainfall prediction skill,which is closely related to model’s capability in reproducing the observed dominant modes of the summer rainfall anomalies in Huaihe River basin.This result can be further ascribed to the fact that the predicted SST MME is the most effective model ensemble for capturing the relationship between the summer rainfall anomalies over Huaihe River basin and the SST anomalies(SSTAs) in equatorial oceans. 相似文献
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In early summer (May–June, MJ) the strongest rainfall belt of the northern hemisphere occurs over the East Asian (EA) subtropical front. During this period the South China (SC) rainfall reaches its annual peak and represents the maximum rainfall variability over EA. Hence we establish an SC rainfall index, which is the MJ mean precipitation averaged over 72 stations over SC (south of 28°N and east of 110°E) and represents superbly the leading empirical orthogonal function mode of MJ precipitation variability over EA. In order to predict SC rainfall, we established a physical-empirical model. Analysis of 34-year observations (1979–2012) reveals three physically consequential predictors. A plentiful SC rainfall is preceded in the previous winter by (a) a dipole sea surface temperature (SST) tendency in the Indo-Pacific warm pool, (b) a tripolar SST tendency in North Atlantic Ocean, and (c) a warming tendency in northern Asia. These precursors foreshadow enhanced Philippine Sea subtropical High and Okhotsk High in early summer, which are controlling factors for enhanced subtropical frontal rainfall. The physical empirical model built on these predictors achieves a cross-validated forecast correlation skill of 0.75 for 1979–2012. Surprisingly, this skill is substantially higher than four-dynamical models’ ensemble prediction for 1979–2010 period (0.15). The results here suggest that the low prediction skill of current dynamical models is largely due to models’ deficiency and the dynamical prediction has large room to improve. 相似文献
19.
IAP短期气候距平预测系统的定量评估及订正技术的改进研究 总被引：12，自引：5，他引：7
采用一套多指标的评估方法, 对中国科学院大气物理所研制的短期气候距平数值预测系统（ＩＡＰＰＳＳＣＡ） 方案１ 的预测性能进行了定量的、系统的评估。评估表明： ＩＡＰＰＳＳＣＡ 对中国汛期大尺度的、重大的降水异常预报较好; 在不同区域,ＩＡＰＰＳＳＣＡ 的预测能力不同, 对中国东南区域显示出较高的预报准确度和可信度; 与单个预报相比, 集合预测水平稳定, 能提高总体预测水平。另外, 还对订正技术进行了改进研究, 距平百分率订正较距平订正效果为佳。 相似文献
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Variations of the summer Somali and Australia cross-equatorial flows and the implications for the Asian summer monsoon 总被引：3，自引：0，他引：3
The temporal variations during 1948-2010 and vertical structures of the summer Somali and Australia cross-equatorial flows(CEFs) and the implications for the Asian summer monsoon were explored in this study.The strongest southerly and northerly CEFs exist at 925 hPa and 150 hPa level,respectively.The low-level Somali(LLS) CEFs were significantly connected with the rainfall in most regions of India(especially the monsoon regions),except in a small area in southwest India.In comparison to the climatology,the lowlevel Australia(LLA) CEFs exhibited stronger variations at interannual time scale and are more closely connected to the East Asian summer monsoon circulation than to the LLS CEFs.The East Asian summer monsoon circulation anomalies related to stronger LLA CEFs were associated with less water vapor content and less rainfall in the region between the middle Yellow River and Yangtze River and with more water vapor and more rainfall in southern China.The sea-surface temperature anomalies east of Australia related to summer LLA CEFs emerge in spring and persist into summer,with implications for the seasonal prediction of summer rainfall in East Asia.The connection between the LLA CEFs and East Asian summer monsoon rainfall may be partly due to its linkage with El Nino-Southern Oscillation.In addition,both the LLA and LLS CEFs exhibited interdecadal shifts in the late 1970s and the late 1990s,consistent with the phase shifts of Pacific Decadal Oscillation(PDO). 相似文献