基于ECC方法的青藏高原冬季气温可预报性研究

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。     

前期土壤湿度、海表面温度对中国夏季极端气温的预测能力评估

基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度（Soil Moisture,SM）再分析资料及扩展重建的海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）资料（ERSST）,对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法（Ensemble Canonical Correlation,ECC）,分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期（春、前冬）SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明：1）与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO（Pacific Decadal Oscillation）型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2）交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3）独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。     

我国东南夏季干旱指数的ECC预测方法

根据中国东南夏季气温和降水显著负相关的特点,构造合适的干旱指数。选取美国NCEP／NCAR再分析月平均海表温度场、北半球500hPa高度场、亚欧大陆表面温度场作为预测因子,取由国家气象中心整理的中国160站月平均降水和温度资料计算出的东南部干旱指数作为预测对象,采用集合典型相关分析方法（ensemble canonical correlation,ECC）预测东南夏季干旱指数。预测与实况之间的空间相关性和时间相关性均表明,该方法优于单因子场典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）预测方法,其中采用超级集合平均法又比等权集合平均法具有更高的预测技巧。     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

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.     

基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验

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。     

基于多种集合的中国冬季气温逐月滚动预测

利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。     

陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

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。     

基于土壤湿度和年际增量方法的我国夏季降水预测试验

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)方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980~2004年的资料用于历史预测试验,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,并且对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季降水均表现出一定的预测能力:东欧平原、贝加尔湖以北、我国河套地区及长江以南地区的土壤湿度对华北夏季降水预测效果较好;而巴尔喀什湖以北地区、我国西北地区、河套地区以及长江以南地区的土壤湿度对江淮夏季降水有较好预测效果;东欧平原、巴尔喀什湖以北地区以及我国河套地区的土壤湿度对华南降水预测技巧较高。这三组模型预测出的降水变化趋势与相应区域的观测结果较为一致,且预测评分(PS)均超过70分,距平相关系数(ACC)均为正值。研究表明土壤湿度因子中包含了对我国夏季降水有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季降水的预测业务中。     

典型相关分析(CCA)对我国冬季气温的短期气候预测试验

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。     

BP-CCA方法用于四川盆地夏季日降水量的可预报性研究

基于BP-CCA方法,首先讨论了多个因子对四川盆地夏季降水降尺度模型的可预报性,然后选取最佳预报因子并进行集合,最终基于T639模式建立最优多因子降尺度预报模型.结果表明,分别以东亚夏季10m纬向风、700hPa纬向风和700hPa相对湿度为预报因子的降尺度模型对四川盆地夏季降水的预报技巧较高,而将三个因子集合的多因子降尺度预报模型具有更好的预报能力.进一步将该方法应用于T639模式预报的预报因子场,发现多因子降尺度模型对降水的预报效果要优于T639模式直接输出的结果.     

黄淮地区夏季降水的统计降尺度预测

利用1991-2011年黄淮地区夏季降水、NCEP/NCAR再分析资料和国家气候中心第2代动力气候模式（BCC_CSM1.1m）夏季回报结果,研究黄淮地区夏季降水降尺度预测模型和可预报性来源。诊断发现,黄淮地区夏季降水与同期南亚高压、乌拉尔山附近阻塞高压、西风急流、西太平洋赤道上空200 hPa纬向风场呈明显正相关。分析BCC_CSM1.1m对夏季环流的回报结果发现,模式对200 hPa和500 hPa位势高度场、200 hPa纬向风场和850 hPa经向风场上影响黄淮地区夏季降水的部分关键区域有较好的模拟能力。利用模式预报技巧较高且对黄淮地区夏季降水的影响有物理含义的环流特征作为预测因子,对比预测因子进行独立性筛选前后分别建立的降尺度预测模型发现,黄淮地区夏季降水预测与实况的距平符号一致率由61%提高到72%。预测技巧来源分析发现,降尺度预测能力与BCC_CSM1.1m对影响黄淮地区夏季降水的3个关键因子乌拉尔山附近环流、南亚高压、西太平洋赤道上空西风强弱的预测技巧密切相关,尤其是模式对西太平洋赤道上空西风的模拟能力起到决定性作用。     

Reconstructing Northern Hemisphere upper-level fields during World War II

Monthly mean fields of temperature and geopotential height (GPH) from 700 to 100 hPa were statistically reconstructed for the extratropical Northern Hemisphere for the World War II period. The reconstruction was based on several hundred predictor variables, comprising temperature series from meteorological stations and gridded sea level pressure data (1939-1947) as well as a large amount of historical upper-air data (1939-1944). Statistical models were fitted in a calibration period (1948-1994) using the NCEP/NCAR Reanalysis data set as predictand. The procedure consists of a weighting scheme, principal component analyses on both the predictor variables and the predictand fields and multiple regression models relating the two sets of principal component time series to each other. According to validation experiments, the reconstruction skill in the 1939-1944 period is excellent for GPH at all levels and good for temperature up to 500 hPa, but somewhat worse for 300 hPa temperature and clearly worse for 100 hPa temperature. Regionally, high predictive skill is found over the midlatitudes of Europe and North America, but a lower quality over Asia, the subtropics, and the Arctic. Moreover, the quality is considerably better in winter than in summer. In the 1945-1947 period, reconstructions are useful up to 300 hPa for GPH and, in winter, up to 500 hPa for temperature. The reconstructed fields are presented for selected months and analysed from a dynamical perspective. It is demonstrated that the reconstructions provide a useful tool for the analysis of large-scale circulation features as well as stratosphere-troposphere coupling in the late 1930s and early 1940s.Electronic Supplementary Material Suplementary material is available in the online version of this article at     

不同区域海温异常对中国夏季旱涝影响的诊断研究和预测试验

利用季降水异常的典型集合相关预测模式, 研究了前期和同期不同季节全球海表温度距平场与中国夏季旱涝的遥相关分布特征以及这种相关型随季节的变化, 揭示了全球海温的异常变化在中国夏季旱涝中的信号特征.研究表明, 全球不同区域海温对我国夏季降水的影响存在着明显的季节差异.全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子.选取不同区域及不同时段的海温场作为因子场分别对1998、 1999年这两个典型年份的我国夏季降水进行了诊断研究和预测试验, 并通过不同区域海温的影响权重做集成预测.试验结果表明:不同区域海温的集成预测不仅可以有效地提高预测的准确性, 而且可以揭示不同时段不同区域海温的异常变化在夏季旱涝中的强信号现象.