基于多模式集成技术的地面气温精细化预报

基于ECMWF、JMA、T639、WRF四个数值模式2012年6月1日—9月30日地面气温3—60 h预报资料和郑州加密自动站资料,利用多模式集合平均(EMN)、消除偏差集合平均(BREM)、加权消除偏差集合(WBREM)及多模式超级集合(SUP)4种方法,对2012年8月29日—9月27日郑州城区11个站点地面逐3 h气温进行多模式集成预报试验,采用绝对误差对预报结果进行检验评估,结果表明:在30天的预报期内,BREM、WBREM及SUP对于大多数站气温预报效果有明显改善,而EMN方案对11个站预报效果改善则不太明显;4种方案中,BREM和WBREM预报效果相对较好且稳定,各个站上3—60 h预报的绝对误差均在2℃附近或以下;SUP方案虽然对个别站预报误差较低,但是其预报效果并不稳定,一些站点的个别预报时效误差大于2℃。对于郑州观测站的气温预报而言,4种集成方案20时起报的气温误差明显小于08时起报的误差,并且20时起报的SUP集成方案绝对误差明显小于其他方案的绝对误差。总体而言,BREM、WBREM及SUP三种集成方案能够给郑州精细化预报业务提供较好的参考。     

TOPOGRAPHY-DEPENDENT HORIZONTAL LOCALIZATION SCALE SCHEME IN GRAPES-MESO HYBRID EN-3DVAR ASSIMILATION SYSTEM

Based on the GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR(Ensemble three-dimension hybrid data assimilation for Global/Regional Assimilation and Prediction system) constructed by China Meteorological Administration, a 7-day simulation(from 10 July 2015 to 16 July 2015) is conducted for horizontal localization scales. 48 h forecasts have been designed for each test, and seven different horizontal localization scales of 250, 500, 750, 1000, 1250, 1500 and 1750 km are set. The 7-day simulation results show that the optimal horizontal localization scales over the Tibetan Plateau and the plain area are 1500 km and 1000 km, respectively. As a result, based on the GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR, a topography-dependent horizontal localization scale scheme(hereinafter referred to as GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR-TD-HLS) has been constructed. The data assimilation and forecast experiments have been implemented by GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR, 3 DVAR and GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR-TD-HLS, and then the analysis and forecast field of these three systems are compared. The results show that the analysis field and forecast field within 30 h of GRAPES-MESO hybrid En-3 DVAR-TD-HLS are better than those of the other two data assimilation systems. Particularly in the analysis field, the root mean square error(RMSE) of u_wind and v_wind in the entire vertical levels is significantly less than that of the other two systems. The time series of total RMSE indicate, in the 6-30 h forecast range, that the forecast result of En-3 DVAR-TD-HLS is better than that of the other two systems, but the En-3 DVAR and 3 DVAR are equivalent in terms of their forecast skills. The 36-48 h forecasts of three data assimilation systems have similar forecast skill.     

北半球夏季风区大气视热源和视水汽汇的低频振荡

利用１９８６年５－９月ＥＣＭＷＦ／ＷＭＯ资料计算非洲季风区、印度季风区、南海季风区和副热季风区的视热源和视水汽汇。结果表明非洲季风区和印度季风区Ｑ１、Ｑ２的准４０天周期显著；南海季风区准双周振荡明显；副热带季风区盛行８天左右的周期；准４０天周期振荡也是南海季风区和副热带季风区的重要信号，印度季风区Ｑ１，Ｑ２的准４０天周期振荡比其他季风区的更为显著；非洲季风区Ｑ１振荡位相超前于Ｑ２振荡位相，其他季风     

1950-2004年欧亚大陆阻塞高压活动的统计特征

根据阻高的天气学定义,利用1950-2004 年NCEP/NCAR 500hPa 逐日位势高度场、风场再分析资料,检索出近55a欧亚大陆中高纬地区出现阻高1169次.统计表明,阻塞高压中心的频次分布具有明显的季节性地理差异.春季阻高活动多集中在乌拉尔山地区;夏季阻高活动频繁,阻塞形势复杂,阻高频繁活动区域有4个,分别是乌拉尔山地区、贝加尔湖以西地区、贝加尔湖以东地区和鄂霍次克海地区;秋季是阻高发生最少的季节;冬季阻高高发区位于乌拉尔山附近.贝加尔湖地区仅夏季出现阻高的日数就占到全年的69%.夏季欧亚大陆阻塞高压中心逐日累积频次存在明显的随时间东传特征.55a中平均每年夏季欧亚大陆中高纬上空有11d存在双阻形势,占夏季阻高日数的1/5左右.欧亚大陆阻高活动具有明显的年际变化,不同地区的年际变化特征各有不同.     

STUDY OF THE MODIFICATION OF MULTI-MODEL ENSEMBLE SCHEMES FOR TROPICAL CYCLONE FORECASTS

This study investigates multi-model ensemble forecasts of track and intensity of tropical cyclones over the western Pacific, based on forecast outputs from the China Meteorological Administration, European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Japan Meteorological Agency and National Centers for Environmental Prediction in the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) datasets. The multi-model ensemble schemes, namely the bias-removed ensemble mean (BREM) and superensemble (SUP), are compared with the ensemble mean (EMN) and single-model forecasts. Moreover, a new model bias estimation scheme is investigated and applied to the BREM and SUP schemes. The results showed that, compared with single-model forecasts and EMN, the multi-model ensembles of the BREM and SUP schemes can have smaller errors in most cases. However, there were also circumstances where BREM was less skillful than EMN, indicating that using a time-averaged error as model bias is not optimal. A new model bias estimation scheme of the biweight mean is introduced. Through minimizing the negative influence of singular errors, this scheme can obtain a more accurate model bias estimation and improve the BREM forecast skill. The application of the biweight mean in the bias calculation of SUP also resulted in improved skill. The results indicate that the modification of multi-model ensemble schemes through this bias estimation method is feasible.     

江淮流域夏季降水的准两年振荡特征及其关联因子分析

利用1951—2010年我国江淮流域11个测站夏季(6—8月)降水资料和NCAR提供的北半球月平均海平面气压场资料以及相关的西太平洋副高指数资料,采用Morlet小波变换、交叉小波变换及相关分析等方法讨论了降水准两年振荡现象的年际变化规律及其与东亚夏季风、副高的关系。结果表明,准两年振荡分量在江淮地区夏季降水场的年际振荡中十分重要,且经历了由强到弱再到强的变化过程;同时降水与夏季风强度及副高脊线位置的准两年变化均存在较好的同期相关,彼此间的相互影响还体现在年际尺度上,并分别在4 a和1 a时间尺度上有明显的滞后、超前关系。     

南海北部冷涌及其环流特征

利用中国南部沿海风向、地面气温及南海北部风速的变化确定南海北部冷涌的判别标准,构建了一个冷涌发生频率指数,对南海北部冷涌的年际变化特征及其环流异常进行讨论。结果表明,南海北部冷涌频率指数能够更加全面地描述冷涌系统的特征,与全国范围的冷空气爆发关系密切。南海北部冷涌与中高纬、中低纬环流具有密切的联系,是二者共同作用的结果。当贝加尔湖以西高压脊偏强,中高纬环流经向度加大,西太平洋副热带高压强度偏弱、位置偏东时,有利于大陆上冷空气南下入海,在南海北部形成冷涌。冷涌发生时,经向Hadley环流加强,调整中纬与低纬地区的大气质量,高层向北输送的大气在科氏力作用下导致东亚副热带西风急流加强,有利于冷涌的维持和加强。     

基于TIGGE资料的北半球地面气温预报的统计降尺度研究

基于TIGGE(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble,全球交互式大集合)资料中欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather,ECMWF)、日本气象厅(Japan Meteorological Agency,JMA)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和英国气象局(United Kingdom Met Office,UKMO)4个中心的北半球地面2 m气温集合平均预报资料,利用插值技术与回归分析,并引入了消除偏差集合平均(bias-removed ensemble mean,BREM)和多模式超级集合(superensemble,SUP)方法进行统计降尺度预报研究。结果表明,在2007年夏季3个月中,4个单中心的降尺度预报明显地改善了预报效果。引入SUP和BREM两种集成预报方法后,预报误差得到进一步减小。对比综合表现最好的单中心ECMWF的预报,1~7 d的降尺度预报误差改进率均达20%以上。研究还发现,引入SUP方法的降尺度预报效果优于引入BREM方法的降尺度预报,利用双线性插值方法在上述两方案中的预报效果优于其他3种插值方法。     

基于TIGGE资料的地面气温延伸期多模式集成预报

基于TIGGE资料中心提供的CMC、ECMWF、UKMO及NCEP四个集合预报中心2008年7月1日-9月30日北半球中纬度地区地面气温10 ～ 15 d延伸期集合预报产品,首先采用Tala-grand分布及离散度—误差关系评估了单个预报系统的预报性能,然后分别利用多模式集成平均(Ensemble Mean,EMN)、消除偏差集成平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)及多模式超级集合(Multi-model Superensemble,SUP)对地面气温进行多模式集成预报试验.由于逐日的延伸期预报准确率相对较低,因此人们更关注延伸期预报对天气过程的预报准确率.对各个集合预报系统的逐日预报资料以及逐日“观测”资料做滑动平均,并对处理后的资料进行多模式集成,最后对超级集合预报的训练期长度进行调试,以获得最佳训练期长度.结果表明,四个集合预报系统的离散度相对于均方根误差都偏小,ECMWF预报效果最好,NCEP次之,UKMO预报效果最差.EMN、BREM及SUP三种多模式集成方法的预报效果均优于单个系统且SUP对预报效果的改善最明显.滑动平均后,预报误差进一步降低,且滑动步长越长,误差越小.对于SUP的训练期,逐日预报和3d滑动平均10～12 d预报最佳训练期长度为75 d;13 ～ 15 d预报最佳训练期长度为35 d;5 d及7d滑动平均其训练期长度在各个时效均以35 d为宜.     

加拿大主要农田作物临界气象指标

根据加拿大主要农田作物生长发育对天气与气候条件的要求、农业气象学与气候学原理以及全球气候变化对农作物生产的影响和发展趋势,选择6个关键性气象因素(极端气温、强降水、强风、冷冻、土壤极端水分和作物生产有效热能条件),开发和评价12个农业气象临界指标(寒潮及热浪天数、日及旬最大降水量、日最大风速、强风天数、无霜期及冰冻期天数、标准降水系数、季节性水分亏缺、作物生长有效积温和累积热能单位).这些指标可供在该国各农产区科学规划和合理发展各类农田作物生产,包括喜暖性和喜凉性一年生草本作物,越冬性二年生及多年生草本及木本作物.该研究还依据该国这三类主要农田作物对临界温度和水分的需求,以及加拿大农田作物生长期和越冬期的天气和气候特征,建立了在任意农业生产年份中各类农田作物生长起始和终止日期的模式.本研究结果能用于指导该国将来在不同农产区适地适时种植适宜的农田作物和高效地经营与管理农场,同时可为农业生产咨询、政策制定和合理决策提供科学依据,也可供其他国家或地区开展类似的科学研究参考.