2007年地气图方法预测总结和北京奥运期间降水预测

对2007年做出的各项气候预测进行了回顾,汛期预报中预测的西北大部、淮河流域和福建3块多雨区基本正确,它们都是根据地气图的基本原理预测得到。月降水预报取得平均70．5分的好成绩,这得益于地气系统的活动规律较单纯;年度预报则基本上失败了,这是因为2008年1月我国发生了6．9级强震,破坏了地气系统的正常运行规律,使预报准确率大为降低。最后还对2008年8月的月降水预测进行了讨论。     

地气图预测全国月降水的实践总结

根据地热涡的移动规律和地热释放的持续性,我们设计了两种月降水的预测方法:(1)外推法,依据过去2~3个月地热涡和多雨区的移向、移速,外推下个月多雨区的位置;(2)"正多负少"规则,利用地热释放的持续性,对3.2 m地温月际变温为正的地区,预测下月多雨,月际变温为负的地区预测下月少雨("正多负少"规则)。此规则的历史拟合率约为65%。指出了5种不符合"正多负少"规则的情形及其可能原因。利用上述2种方法,从2005年9月开始进行全国降水预测试验,按全国统一评分方法,2年多来平均得分为67.5分,2007年12个月的平均得到70.5分。     

“地气图”方法用于省级旱涝预测的实践

简要介绍用“地气图”方法进行降水预测的基本思路,总结此方法的预报实践,指出省级尺度旱涝预测需要解决的几个关键问题,强调除加密观测外,上游地热涡增强的能量频散作用是下游地热涡发展的重要原因     

地气图方法预报汛期降水10年总结

作者总结了用地气图方法进行1995～2004年汛期降水预报的经验教训。10年来各单位的平均得分均为60多分,表明气候预测尚未过关。地气图方法虽然取得了在8大单位中平均排名第一的成绩,但比第二名只多0.4分。表明地气图方法还有很长的路要走。不过它所走的大方向:要考虑岩石圈热力异常对短期气候变化的影响,似乎值得肯定。因为岩石圈与大气圈的耦合作用是气候系统中的一对主要矛盾,而且岩石圈释放的热量有时可达100～101W.m-2的量级,这足以影响到短期气候变化。10年中1995年和2002年本方法预报得分排名为倒数第一,因而对此进行了深入分析。最值得吸取教训的是2002年和2003年。     

SVD方法在夏季降水预测中的应用

用奇异值分解方法(SVD)分析了夏季降水异常与前期冬季大气环流异常之间的联系,得到了一些很有意义的结果,为夏季降水预测提供了参考.     

SVD方法在夏季降水预测中的应用

用奇异值分解方法（SVD）分析了夏降水异常与前期冬季大气环流异常之间的联系，得到了一些很有意义的结果，为夏季降水预测提供了参考。     

青海省雪灾气候预测的地气图方法

通过对青海省1960年以来全省各气象站的雪灾资料统计分析,结合青海省南部(下称青南)地区8月份的地气形势,发现二者之间有很好的相关：夏季地热涡和正鞍形场多对应冬季为重雪灾;地冷涡和负鞍形场多对应冬季为轻灾或无灾。春夏季上游的中强地震可加强冬季的雪灾。由此表明,利用地气图方法可以较好地预测青海省的雪灾。     

应用“地气图”预测西北旱涝的初步研究

利用我国141个测站1980～2000年逐月3．2m地温资料和160个测站1961～2000年逐月降水资料，用“地气图”方法对西北区内“地热涡”的分布特征进行详细分析。结果表明，西北区“地热涡”平均水平尺度为560km，每个“地热涡”平均持续时间约4．3个月，而且多雨区与“地热涡”，少雨区与“地冷涡”有很好的对应关系。此结果支持文献[1]、[2]提出的地气耦合的概念模式。     

机器学习方法在湖南夏季降水预测中的应用

利用湖南97个国家站的逐月降水资料、国家气候中心130项气候指数集以及国家气候中心和美国国家环境预报中心两套季节预测模式的降水预测资料,采用递归特征消除法确定预测因子并使用多层前馈神经网络、支持向量回归和自然梯度提升三种算法建立了两种湖南夏季降水统计预测方案的模型,检验了预测效果.结果表明:基于机器学习的预测模型对湖南...     

贵州地区夏季降水特征及其预测方法

利用贵州地区52个测站1961～2000年夏季(6～8月)降水资料,采用突变分析、小波分析等方法,对贵州夏季降水的时间变化特征进行了诊断分析,并运用均生函数对贵州夏季降水建立预测模型,进行试报和预报检验。结果表明：贵州地区近40a来夏季降水呈上升趋势,具有明显的年际变化特征;夏季降水比较明显的突变点出现在1971年和1994年(没有通过显著水平a=0．05的信度检验),其1971年后到1994年前降水为减少趋势,1994年后降水开始增多;夏季降水在年际尺度上主要存在显著的准2a、准4a和4～6a、8～10a周期振荡;均生函数对夏季降水预测效果较好,尤其对极值的预测,效果更加明显。     

年际增量方法在西南夏季降水预测中的应用

利用中国西南地区80站逐月降水资料及NCEP/NCAR再分析资料等,采用降水预测新方法——年际增量法,考察影响中国西南地区夏季降水年际增量的前期冬、春季大气环流年际增量状况,并选取5个关键影响因子,采用多元回归法建立中国西南夏季降水年际增量预测模型。对降水年际增量进行预测,在1971—2010年的建模阶段,预测模型的拟合率为0.78,在2011—2017的后报检验7年中,有6年与实况值同位相。后报检验2011—2017年的降水距平百分率,均方根误差为16%。为考察对降水异常分布型的预报效果,逐站建立回归方程,并进行趋势预报检验,近5年的趋势异常综合评分高于发布预测,预报效果较好。因此,该方法的应用及模型的建立对提高西南地区夏季降水预测水平有重要意义。      

短期气候预测地气图方法的7条预报规则

根据三十多年来的短期气候预测经验，对于降水的短期气候预测，总结了7条预报规则：(1)能量频散规则；(2)相干共振规则；(3)下游阻塞规则；(4)侧向抑制规则；(5)驻波不频散规则：(6)风吹雨斜规则；(7)准半年重现规则(准半年韵律)。     

降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用

在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。     

青海省夏季降水气候预测评估

本文运用预报评分（Ｐ）、技巧评分（Ｓｓ０和距平相关系数（Ａｃｃ）三各方法、对青海省近十几年业务上使用的２０个代表站１９８８～１９９７年１０年夏季（６～８月）降水距平百分率预报的准确程度进行了评估。结果表明：虽然青海省的地理环境特殊、各地气候差异较大,但青海省的预报质量仍较全国平均水平略高;用Ｐ方法比用以往评分方法（Ｔｓ）进行预测评定的质量高出近６个百分点;１９９８年夏季的预报质量远较前十年的平均质     

用冬季地气图预测河套地区春夏旱涝的初步方法

分析了河套地区9个测站1954-2005年春季(3~5月)和夏季(6~8月)降水距平百分率及对应的冬季地气形势,经对比分析地气形势可分为5种类型:(1)大涡型,(2)小涡型,(3)河套处于地热涡或地冷涡的东(西)边缘(东西相反型),(4)河套处于地热(冷)涡的南(北)边缘(南北相反型),(5)地气系统尺度很小(系统零乱型)。分析发现:“大涡型”最为稳定,河套春、夏季降水也是稳定的多或少(对大地热或冷涡);“小涡型”的稳定性不如大涡,但做夏季预测时可参考大涡型;“东西相反型”意味着河套地区在地热涡和地冷涡之间,可预测河套地区春夏季降水将是正常;当出现“南北相反”或“系统零乱”型时,预报准确率较低。     

利用深层地温预测夏季降水

利用1959～2004年商丘汛期降水资料和深层地温资料,对各深度层地温和汛期雨量进行相关分析,结果表明上年5～7月和夏季1.6 m地温,上年6～7月和夏季3.2 m地温与当年汛期雨量相关系数均>0.5.据此,建立了商丘汛期降水量预报方程.方程历史拟合率为72.2%;2005年业务使用中,预报结果和实况相符.     

利用深层地温预测夏季降水

利用1959~2004年商丘汛期降水资料和深层地温资料,对各深度层地温和汛期雨量进行相关分析,结果表明:上年5~7月和夏季1.6 m地温,上年6~7月和夏季3.2 m地温与当年汛期雨量相关系数均>0.5。据此,建立了商丘汛期降水量预报方程。方程历史拟合率为72.2%;2005年业务使用中,预报结果和实况相符。     

SVD迭代模型在夏季降水预测中的应用

文中设计了一种基于SVD迭代的短期气候预测模型,通过选择适当的影响因子,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测。分别对华北16个测站和长江中下游地区30个测站1991—2000年近10a夏季(6—8月)降水做预测试验,平均均方误差分别为0.352和0.312,平均符号相关系数分别为0.575和0.623。此研究表明,基于SVD迭代的气候预测模型是一种非常有效的短期气候预测途径,具有很强的应用价值。     

2010年夏季海河流域降水预测技术方法评述

对2010年海河流域夏季（6—8月）降水趋势预测效果、〖JP+1〗主要预测依据及技术方法进行回顾与评述。从气候背景、海温和大气环流特征等方面,分析了2010年海河流域夏季少雨的成因,认为目前海河流域仍处于少雨气候背景下,前期海温异常、夏季西太平洋副高异常强大、偏西,东亚夏季风偏弱等特征的不同,是影响海河流域少雨的主要原因。总结了预测的成功与不足,对提高汛期降水趋势预测准确率和开展流域气候预测服务具有重要意义。     

影响陕西夏季降水主要因子及增量预测方法

应用1959—2008年夏季（6—8月）NCEP/NCAR月平均500 hPa高度场、海表温度再分析资料及ERA-40气候指数、国家气候中心74项环流特征量等资料,经普查得到6个影响陕西夏季降水的主要因子,分别是西太平洋副热带高压强度指数、赤道平流层准两年振荡指数、低层越赤道气流指数、大气角动量指数、赤道太平洋海温、赤道500 hPa高度。将这些主要因子的年际增量、距平与陕西夏季降水的相关性及其所建立的预测模型进行对比分析,结果表明:因子年际增量具有明显的信号放大作用,增量因子的相关系数平均比距平相关系数高0.1左右;主要因子和夏季降水存在各自的长周期变化,造成其相关性不稳定,经过增量变换后,可以有效滤掉长周期变化,提高因子质量和预测模型的稳定性。前一年秋季赤道中东太平洋海温增量分布与陕西夏季降水相关密切,当该区域出现正增量分布时,当年夏季（6—8月）700 hPa西太平洋副热带高压位置偏北、偏西,形成陕西夏季多雨的环流形势;反之,当该区域出现负增量分布时,当年夏季700 hPa副热带高压位置异常偏东,形成陕西干旱少雨的环流形势。