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热带大气季节内振荡 (Madden-Julian oscillation,MJO) 是次季节-季节时间尺度气候变率的支配模态。它不仅对低纬度地区天气气候产生重要影响,还能够通过经向传播和激发大气遥相关波列对中高纬度地区产生影响,是延伸期尺度最重要的可预报性来源。因此,MJO预报是次季节-季节气候预测中极为重要的部分,近年来受到国际学术界广泛关注。该文回顾了MJO预报发展历史,概述了当前国际上主要科研业务机构的MJO预报发展现状。目前基于统计方法和气候模式的MJO预报研究取得了较大进展,特别是多个耦合气候模式和一种基于时空投影方法的统计模型均能够显著提升MJO预报技巧 (有效预报可达20 d以上)。该文还介绍了中国气象局国家气候中心在MJO预报技术发展和业务系统研制方面的新进展,当前基于第2代大气环流模式的MJO业务预报填补了国内空白,技巧为16~17 d,而耦合气候模式试验的技巧已达到约20 d。总体来看,利用耦合模式预报MJO是未来发展的主要方向,其中,面向MJO的模式初始化和集合预报新方法研究将是关注重点。 相似文献
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东亚-太平洋型季节内演变和维持机理研究 总被引：1，自引：1，他引：0
利用850hPa的纬向风异常建立一个逐候东亚-太平洋(East Asian Pacific,EAP)型指数,研究其季节内演变特征,发现东亚-太平洋型经向波列是东亚夏季风季节内变化的主要模态.其演变过程为:扰动首先出现在北太平洋中部,并通过正压不稳定过程从基本气流中获得能量而发展,在高层罗斯贝波能量向南频散,激发热带对流异常和赤道罗斯贝波,并相互锁相,因赤道罗斯贝波受β效应影响而共同向西移动.热带对流和环流异常在菲律宾附近达到最强,此时在东亚沿岸出现经向三极型波列,此后中低纬度异常继续向西北方向移动,使降水异常在长江流域能维持较长时间.东亚-太平洋型在东亚发展和维持有以下原因:首先,菲律宾暖水上空的对流和低层环流之间存在正反馈;其次,由于海陆热力差异导致暖大陆和冷海洋之间存在特殊的纬向温度梯度和北风垂直切变,东亚-太平洋型在经向上有向北倾斜的斜压结构,能通过斜压能量转换从平均有效位能中获得能量,同时,也能从经向温度梯度的平均有效位能中获得能量. 相似文献
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改进的CLDAS降水驱动对中国区域积雪模拟的影响评估 总被引：4，自引：3，他引：1
积雪因为其特定的属性在气候变化和水文循环中扮演着重要角色,在大气和陆面之间起到了调节能量和水交换的显著作用,而陆面驱动数据的质量直接决定着模式对积雪的模拟效果。本文采用CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)和改进后的降水驱动(CLDAS-Prcp)分别驱动Noah3.6陆面模式对积雪变量进行模拟,并对中国主要的积雪区东北区域、新疆区域、青藏高原区域的积雪覆盖率、雪深、雪水当量的模拟效果进行了评估。结果表明,CLDAS-Prcp改善了原有驱动在冬季由于低估降水所造成的模拟积雪量偏少的情况;东北区域模拟结果与观测的时间变率最为一致,积雪覆盖率、雪深、雪水当量的相关系数分别为0.42,0.78,0.93;而雪水当量的改进效果最明显,均方根误差和偏差分别减小了54.8%和83.1%,相关系数提高了0.47;同时,CLDAS-Prcp不仅能反映积雪变量的年际变率,而且能够较准确地反映出强度较大的突发降雪事件。 相似文献
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Big data has emerged as the next technological revolution in IT industry after cloud computing and the Internet of Things. With the development of climate observing systems, particularly satellite meteorological observation and high-resolution climate models, and the rapid growth in the volume of climate data, climate prediction is now entering the era of big data. The application of big data will provide new ideas and methods for the continuous development of climate prediction. The rapid integration, cloud storage, cloud computing, and full-sample analysis of massive climate data makes it possible to understand climate states and their evolution more objectively, thus predicting the future climate more accurately. This paper describes the application status of big data in operational climate prediction in China; it analyzes the key big data technologies, discusses the future development of climate prediction operations from the perspective of big data, speculates on the prospects for applying climatic big data in cloud computing and data assimilation, and puts forward the notion of big data-based super-ensemble climate prediction methods and computerbased deep learning climate prediction methods. 相似文献
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思茅境内澜沧江径流变化量与云南气候变化的关系 总被引：2，自引：1，他引：2
以思茅澜沧江流域下游思茅境内水文站1960年1月～2001年12月的逐月径流量和云南的月雨量(气温)场格点资料为基础,用相关分析的方法,研究了思茅境内澜沧江流域的东西部径流量变化及其与云南气候变化的关系。结论为:思茅境内澜沧江下游流域的径流量变化与滇西南的降水量变化有显著的相关关系,其季节特征为春夏季较好,秋冬季次之;与元江河谷一带的气温变化也有显著的反相关关系,其中西部流域还与滇南的气温变化有显著的相关关系,其季节特征则为冬春季较好,夏秋季不显著。20世纪80年代以来,该流域的气温变化呈上升趋势,且西部升温的上升趋势更显著,气温上升对径流量的变化起减小的作用;20世纪90年代以来,该流域的东西部降水量变化出现了显著的差异,其东部的降水量明显增多,与此相一致,其东部径流量变化的增幅也明显大于其西部。 相似文献
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BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析 总被引：6，自引：3，他引：3
本文利用国家气候中心（BCC）第二代季节预测模式系统历史回报数据,从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能,并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比,重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示,BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式,特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进,可以通过激发太平洋—北美型（PNA）、东亚—太平洋型（EAP）等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明,厄尔尼诺和南方涛动（ENSO）信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源,BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征,从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看,BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力,特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此,进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。 相似文献
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合理地设计地表移动观测站,是准确预测矿山开采沉陷引起地表移动、变形的基础。本文分析变形观测站设计方法,对该方法做了详尽剖析。结合淮南矿区的地质以及地表综合条件,设计适合淮南地区地表移动变形观测站设计的算法模式,并采用VB和MapObjects进行了实现。最后,以淮南市潘北矿区地表移动观测站设计为实验对象,结果表明:采用软件设计的地表移动观测站,能够有效反映沉陷区特征,且具有高效、可视化特点。 相似文献
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MJO对我国降水影响的季节调制和动力-统计降尺度预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1981—2016年中国区域CN05.1格点降水资料和EAR-Interim再分析资料,研究了季节循环对于热带大气季节内振荡(MJO)对我国降水影响的调制作用,并基于模式对MJO的预报建立了针对延伸期降水的动力-统计降尺度模型。结果表明,MJO对我国季节内降水异常的影响明显受到季节循环的调制。当MJO对流在热带印度洋活跃时,我国降水偏多的区域随季节由南向北推进;当MJO对流位于海洋性大陆地区时,在秋、冬季我国东部和高原大部分地区降水异常偏少,而到了春、夏季该关系反转。MJO对流和基本气流(特别是副热带西风急流)的位置和强度的变化所引起热带外环流响应的不同是造成这种季节性差异的重要原因。模式检验表明,BCC_AGCM2.2对目标候MJO的预报技巧可达18d以上,在此基础上利用模式预报MJO信息构建了随季节演变滚动的MJO动力-统计降尺度预测模型。独立样本检验表明,该模型在较长时效(10~20d)下对MJO高影响区低频降水异常的预报技巧高于模式的直接预报,特别是在MJO活跃时期对降水预报技巧的提升更加明显,这为MJO信号释用提供了新的思路。 相似文献
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热带大气低频振荡 (MJO) 和北半球夏季季节内振荡 (BSISO) 对全球范围天气气候事件有重要影响,是次季节-季节 (S2S) 预报最主要的可预报性来源之一。国家气候中心 (BCC) 基于我国完全自主的T639全球分析场数据、风云三号气象卫星射出长波辐射 (OLR) 资料以及BCC第2代大气环流模式系统的实时预报,发展了MJO实时监测预测一体化业务技术,建立了ISV/MJO监测预测业务系统 (IMPRESS1.0),已投入实时业务运行,在全国气象业务系统得到应用。该文着重介绍该系统提供的MJO和BSISO指数监测预测数据和图形产品,并描述了这些业务产品在2015年对MJO典型个例的实时监测预测应用情况。监测分析和预报检验表明,基于我国自主资料的监测结果能够较为准确地表征MJO和BSISO指数的振荡和演变过程,该系统对MJO和BSISO事件分别至少具备16 d和10 d左右的预报技巧。因此,基于IMPRESS1.0的MJO/BSISO监测预测一体化业务产品可为制作延伸期预报提供重要的参考依据。 相似文献
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前期西太平洋暖池热含量异常影响长江中下游夏季降水的可能途经 总被引：4，自引：0，他引：4
利用日本气象厅历史海温资料、NCEP/NCAR再分析资料、海表温度和降水资料，研究了1951-2010年前期西太平洋暖池（简称暖池）热含量异常与长江中下游夏季降水的关系，及其可能影响途径.结果表明，前期暖池热含量与长江中下游夏季降水存在超前2个季节的显著负相关关系，前期11-1月（即上年11月-当年1月，下同）暖池关键区（166.5°E-173.5°W，7.5°S-3.5°N）0~200 m热含量的偏低（高）对长江中下游夏季降水偏多（少）的预测有重要指示意义.前期暖池热含量异常的持续存在，及其外强迫作用激发的具有一定斜压性结构的夏季东亚-太平洋型遥相关（EAP），可能是影响长江中下游夏季降水的主要原因.暖池热含量在前期11-1月异常偏低导致其西北侧菲律宾异常反气旋形成并维持，夏季菲律宾异常反气旋向西北方向扩展加强，东亚沿岸EAP波列形成，使得长江中下游及其以东的西北太平洋副热带地区受异常气旋控制，且长江中下游地区为北方冷空气与南方暖湿气流的交汇区.同时，对流层高层东亚沿岸亦存在位置较中低层向西北偏移的EAP波列，长江中下游及其以南地区为异常偏强高压，高层辐散与中低层辐合相配合，有利于长江中下游地区对流发展和降水增多；反之亦然. 相似文献