基于20—30d振荡的长江下游地区夏季低频降水延伸期预报方法研究

用长江下游降水低频分量和环流低频主成分,构造多变量时滞回归模型（MLR）和主成分复数自回归模型（PC-CAR）的混合预报模型（MLR/PC-CAR）,对长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报,延长预报时效。通过2011年6—8月预测试验表明,20—30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达50 d左右,采用南半球中高纬度地区850 hPa 低频经向风的主成分作为预测因子的模型的预测精度明显高于东亚地区低频经向风作为预测因子的模型。这表明在20—30 d时间尺度上,长江下游降水与南半球中纬度绕球遥相关（SCGT）型有关的主分量的时滞相关更加密切。进一步对于较强20—30 d振荡的多年资料构建的MLR/PC-CAR混合模型预测试验表明,SCGT是预测夏季长江下游低频降水未来50 d变化的显著信号。基于SCGT的发展和演变,对于把握类似长江下游地区2011 年6月初旱涝急转和7月中旬持续降水和强降水过程异常变化过程很有帮助,SCGT可以作为夏季长江下游20—30 d低频降水和强降水过程进行延伸期预报的主要可预报性来源之一。     

2013年初夏长江下游降水低频分量延伸期预报的多变量时滞回归模型

用长江下游降水低频分量和南半球中纬度地区850 hPa低频经向风主成分,建立多变量时滞回归 (multivariable lagged regression, MLR)模型,对2013年6—7月长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报试验。结果表明, 20~30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达25~30 d。进一步对2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,对于20~30 d振荡较强和正常的年份,南半球中纬度绕球遥相关(south circum global teleconnection, SCGT)波列是预测初夏长江下游低频降水未来30 d变化的显著信号。基于南半球SCGT的发展和演变,对于提前20 d以上预报长江下游地区2013年7月上旬持续强降水过程异常变化过程很有帮助,南半球热带外环流低频变化是影响初夏长江下游地区延伸期强降水变化的重要因子之一。     

北京气候中心次季节-季节预测系统对西南地区夏季降水次季节预报技巧评估及误差订正

利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订...     

天山北坡次季节-季节尺度降水集合预测北大核心CSCD

在新疆天山大地形背景下,实现了中国气象局研发的高分辨率气候业务预测系统CMA-CPSv3(China Meteorological Administration-Climate Prediction System version 3)在天山北坡经济带的本地化应用,分别评估控制预报、传统集合平均预报以及改进后的最优概率阈值集合方法(deterministic ensemble forecast using a probabilistic threshold,DEFPT)对该区域次季节-季节降水的预测水平。评估结果表明:基于CMA-CPSv3预测系统的DEFPT方法可以提升天山北坡次季节-季节尺度1~5 mm阈值降水落区以及持续性的预测效果,优于传统集合平均预报和控制预报。从2016年7月29日—8月2日、2017年6月7—12日以及2020年7月8—12日时段发生在天山北坡的降水事件个例分析结果看,不论从降水落区、降水异常还是降水持续性,DEFPT集合预报在天山北坡西部和南部均有更好的效果,但在天山北坡东部和北部预测能力相对略低,这与该区域水汽的预报偏差增大有关。     

NCEP CFSv2模式对川渝夏季降水次季节预测技巧评估及预报偏差分析

利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。     

西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流传播路径特征

【目的】本文探讨中国西南地区汛期（5~9月）降水次季节变化的主模态,以及中高纬和热带次季节波动如何影响该地区持续性异常低频降水,以期能为了解和预测西南地区汛期降水的次季节变化提供参考。【方法】利用西南地区111个地面气象站1961~2015年逐日降水资料和JRA-55再分析环流场资料,采用EOF经验证交分解方法,分析西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流特征和传播路径。【结果】西南地区汛期逐日降水主模态的空间分布为南北纬向型分布,空间特征向量高值区域分布在西南地区的南部和东南部,其高值区对应的SWDR与PC1的相关系数达0.991（通过0.05信度检验）,PC1气候平均值的显著周期为12.9 d,且逐年PC1的显著周期主要集中在10~20 d时段,占比为60.0%;在PC1的典型低频年中,汛期季节内及其各分月的PC1均能较好地表征对应降水异常分布型的时间演变特征,且二者低频分量的正相关性更高（通过0.05信度检验）,即PC1低频分量均能更好地把握SWDPI低频分量的准双周振荡特征,尤其在6、7和8月,这可能与影响主模态降水异常分布型的同期大气低频环流信号更为稳定有关;PC1的季节内变化不仅与中国东南部和南海形成的对流异常偶极子有关,还与在西南地区对流层高层形成的位势高度异常偶极子息息相关,该对流异常偶极子的形成与前期菲律宾以东OLR正异常的西北向传播和巴尔喀什湖东南部OLR负异常的东南向传播有关,并且菲律宾以东被抑制的对流向西北方向传播总是伴随着低层的局部反气旋,而西南地区的西南部对流的增强（抑制）总是伴随着高层北部的负（正）位势高度异常,同时,西南地区对流层高层的位势高度异常偶极子的形成,与中高纬对流层高层类似Rossby低频波列东南向传播过程中在青藏高原东侧顺时针转向有关。【讨论】从气候背景看,影响PC1季节内变化的低频波列传播主要与两个方面的因子有关,一方面为对流层高层西风急流轴主体位置的南压和强度的增强,通过影响中高纬类似Rossby低频波列的东传南下,从而影响在西南地区对流层高层形成位势高度异常偶极子型分布,另一方面为印度季风槽的北抬加强了南海至菲律宾海域异常反气旋西北侧的西南气流,促使了西南地区低层异常气旋的形成,同时东亚季风槽的增强也利于热带西太平洋低频对流发展并向西北传播,从而影响在中国东南部和南海的形成的对流异常偶极子型分布。     

北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法

利用1979—2018年夏季逐日观测和再分析数据,对北半球夏季热带季节内振荡影响我国夏季降水的规律和预测方法开展了研究。首先,利用非传统滤波即异常相对倾向（Anomalous Relative Tendency,ART）方法获取了气象要素的次季节变化分量,并采用EOF分析方法提取了北半球夏季热带主要季节内振荡信号,结果表明向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）异常相对倾向EOF前两个模态共同反映了北半球夏季起源于印度洋并向东和向北传播的、具有30~60 d周期的季节内振荡（Boreal Summer Intraseasonal Oscillation,BSISO）信号。回归分析表明,该季节内振荡信号能够导致当地及其北面地区低层风场和位势高度场异常,影响该地区及其北面地区的水汽辐合辐散,从而能引起我国尤其是我国南方地区季节内旱涝变化,并一定程度上反映了我国异常雨带的向北推进过程。而后,将提取的热带主要季节内振荡信号作为预测因子,将降水异常相对倾向作为先行预板对象,利用多元线性回归方法构建了我国夏季旬降水异常相对倾向的预报模型,将预报的旬降水异常相对倾向加上观测已知的降水近期背景距平,从而得到旬降水距平的预报结果。通过历史回报和交叉检验,评估了该模型对梅雨期我国江淮流域降水（包括2020年梅汛期异常降水）的次季节预测能力。     

基于改进版NUIST CFS1.1的热带大气季节内信号及其对中国气温降水影响的预测评估

基于南京信息工程大学次季节气候预测系统(NUIST CFS1.1),通过调整成员的大气初始化方案并优化了集合预测方案,构建了性能更优、计算成本更低的9成员NUIST CFS1.1 Pro系统。进一步基于实时多变量Madden-Julian Oscillation(MJO)指数和两类北半球夏季季节内振荡(Boreal Summer Intraseasonal Oscillation,BSISO)指数BSISO1和BSISO2,评估了该预测系统对热带不同季节的大气季节内振荡(ISO)的预测技巧。结果表明,NUIST CFS1.1 Pro能分别提前26、17、12 d有效预测(距平相关高于0.5)MJO、BSISO1、BSISO2,对强事件(振幅>1)的有效预测时长能分别延长到30、21、13 d。此预测性能对比国内其他最新次季节动力模式如BCC_CSM2和FGOALS-f2有一定优势,同时在与国际S2S计划的8个主要业务预测系统的技巧对比中,NUIST CFS1.1 Pro在冬季MJO和夏季BSISO1预测上处于较为领先的水平,BSISO2的预测则处于中等水平;对不同位相的计算技巧显示,冬季MJO和夏季BSISO1的2、3、6、7位相较其他位相技巧更高。进一步的分析表明,NUIST CFS1.1 Pro能提前5候准确把握冬季MJO的东传特征,并能在一定程度上预测出其对我国气温异常的影响,尤其是对位相2、3时候的冷异常预测;而在夏季,则能提前4候正确预测BSISO1的北传、西北传特征,尤其能较好地预测西北太平洋上的对流和低层环流异常,从而成功预测出BSISO1造成的我国东部地区降水异常的空间形态。然而预测的强度较观测偏弱,这需要进一步的工作来改进。     

我国南方夏季低频降水与热带大气季节内振荡传播的关系研究

为综合考察我国南方夏季低频降水与热带大气季节内振荡（ISO）传播的关系,利用1981—2011年再分析资料系统性地研究了我国南方夏季五类大尺度低频雨型分别对应的前期和同期热带ISO信号的传播特征。结果表明,我国南方夏季各类低频降水型与热带ISO信号的经向传播关系极为密切。热带湿ISO信号主要来源于我国东南方向的热带海洋,并大体向西北方向传播,最终对我国南方各地区低频降水事件产生影响。其中,东南型低频降水前期湿ISO信号自赤道中太平洋地区向西北方向传播,到达我国东南沿海;长江型和江南型低频降水前期湿ISO信号均产生于南海北部,北传至长江地区后西传,并表现出湿ISO信号低纬度北传与中纬度南传相互配合影响降水的特征;华南型低频降水前期湿ISO信号产生于菲律宾群岛附近,西北向传播特征明显,并以北传为主;同时也发现,对于南方少雨型,总体而言我国南方为干ISO位相控制且无明显传播特征相对应。研究结果可为开展我国南方地区夏季延伸期降水预报提供参考和依据。     

冬季长江下游地区气温低频振荡和低温天气的延伸期预报研究

用1979/1980～2017/2018年冬季逐日长江下游气温资料研究长江下游冬季低温日数与温度低频振荡的联系.结果表明,冬季长江下游逐日气温存在较显著的季节内振荡周期(15～25 d、25～40 d和50～70 d振荡),其中与12～2月低温日数关系最密切的是25～40 d振荡.基于2001～2018年逐日长江下游实...     

华南夏季12-30 d持续性强降水的低频特征分析

利用1982-2011年夏季（5-8月）中国气象观测站点逐日降水资料、NCEP/NCAR逐日再分析资料、NOAA逐日向外长波辐射和海表温度资料集,通过选取低频降水事件的方法,分析了华南夏季12-30 d持续性强降水事件的基本特征,然后利用位相合成法对持续性强降水期间伴随的低频大气环流型以及低频信号的来源和传播情况进行研究,同时也分析了低频海-气耦合过程对持续性强降水的影响。结果表明：（1）华南夏季降水具有显著的12-30 d低频振荡特征,持续性强降水事件在6月发生次数最多,低频降水期间的雨带自东南向西北传播。（2）在持续性强降水发生期间,华南及邻近海域低层受强大的低频气旋式环流控制,低频上升运动显著,而中国南海-菲律宾海一带则是强的低频反气旋式环流,其西侧向北的低频水汽输送不断将中国南海的水汽送至华南及邻近海域进行辐合上升。低层的低频信号来源于热带西太平洋和中国南海-菲律宾海一带低频振荡的西北向传播,同时伴随着西太平洋副热带高压明显的西伸东退过程。（3）在高层,华南北侧（22°-45°N,95°-130°E）区域强大的低频气旋式环流和孟加拉湾-中国南海一带的低频反气旋式环流相互配合,使华南高层处于强大的辐散环境中,从而加强了华南低层的辐合与低频上升运动,造成持续性强降水的增强。高层的低频信号来源于低频罗斯贝波列的东南向传播。（4）低频大气环流异常通过云辐射和热通量过程改变低频海表温度异常,而由大气强迫的低频海表温度异常通过影响低层大气的稳定性来对大气施加明显的反馈作用,该海-气耦合过程有利于大气低层低频信号向华南地区传播,从而影响了华南持续性强降水的发生、发展与结束。     

基于C4.5算法的长江中下游地区夏季降水预测模型研究及应用

为了对长江中下游夏季降水进行短期气候预测,利用国家气候中心提供的74项环流指数和NOAA整编的西太平洋型WP指数、MEI指数、ENSO指数等多种全球环流指数资料,归纳整理了影响长江中下游夏季降水的34个前期春季因子,讨论了前期春季因子与夏季降水的关系,并利用这34个前期春季因子通过数据挖掘中的C4.5算法对1951—2013年(63 a)长江中下游夏季降水,建立判别降水偏多以及偏少的两类决策树预测模型,并分别得到5条和7条综合判别规则。随机选取80%左右历史年份数据作为模型的训练集,两模型的训练集准确率分别为94.12%和93.88%,剩余20%年份数据作为模型测试集,模型的测试预测准确率分别达91.67%和85.71%。模型预测应用也显示结果正确。模型研究和应用显示,基于C4.5算法的长江中下游夏季降水预测模型具有较高的预测准确率,模型构建合理有效,判别规则依据大数据理论,广泛考虑相关因子以及因子的排列组合,智能化选择关键因子,易于客观化、自动化实施,为长江流域汛期降水的短期气候预测提供了新的思路与方法。     

基于Catboost和Stacking融合模型的 长江中下游短时临近降水预报研究

用中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集、全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)模式再分析资料,将机器学习特征算法筛选的特征变量作为模型输入数据,运用Catboost模型和以Catboost和随机森林为初级模型、径向基神经网络为次级模型的融合模型预测未来6 h累计降水等级,并应用公平TS评分(Equal Threat Score,ETS)、真实技巧评分(True Skill Statistic,TSS)、混淆矩阵、预报偏差(Bias值)、击中率(Probability of Detection,POD)对预报结果进行检验分析。结果表明:优化变量的输入有利于提高模型的准确率;Catboost模型和融合模型都可以在一定程度上辨别晴雨状况;仅非动力学变量参与的融合模型对雨区预报准确率最高,但容易将暴雨雨区预报得更加广泛。总体而言,融合模型具有更强、更稳定的预报性能,中到暴雨量级预报准确率还待进一步提高。     

1991年夏季长江中下游降水和风场的低频振荡特征分析

对 1 991长江中下游地区夏季降水和风场进行 Morlet小波分析 ,结果表明 :这些要素有明显的低频特征 ,其变化具有阶段性的特点。 6月中旬之前主要表现为准双周振荡 ,6月中旬之后 3 0～ 60 d振荡逐渐明显 ;低频西风峰值超前降水峰值 2～ 4d。通过对散度场及流场的分析发现 ,7月份以后 ,低纬低频系统北传 ,同时中纬 40～50°N低频系统南传 ,两者交汇在 3 0～ 3 5°N,低频气流在长江中下游地区的辐合造成了两次大的降水过程     

2003年江淮流域强降水过程与30—70d天低频振荡的联系

利用NCEP／NCAR再分析和地面观测站的逐日降水资料,研究了2003年夏季江淮流域强降水过程与低频振荡的联系。结果显示,主周期为30～70d的低频振荡对2003年江淮流域暴雨的形成具有重要贡献：低频涡旋在江淮地区降水期的对流层高、低层呈负、正配置,具有斜压结构,利于降水发生;850hPa上正涡度系统的传播具有明显的北传和西传特征;存在于西太平洋、西北太平洋及其以东地区的低频波列（P—J）的活动过程影响了我国2003年江淮低频强降水的形成;整层低频水汽通量显示来自副热带高压外围的西南季风对水汽输送的贡献较显著,且2003年江淮地区30-70d时间尺度上降水的水汽来源为南海而非孟加拉湾或西太平洋。     

2002年夏季东亚地区环流20—30 d主振荡型延伸期预报研究

用2002年3-9月逐日东亚地区850 hPa经向风场资料建立主振荡预测模型(POP),对影响长江下游地区强降水过程的主要低频经向风场(20-30 d时间尺度)的时空变化进行10-30 d延伸期独立预报试验.试验结果表明,在夏半年135次预测中提前20 d预报的相关预报技巧在0.50以上,很好地预报了夏季3次强降水过程对应的经向风的低频变化过程.对20-30 d振荡显著的多年资料预报试验表明,这些预测模型是预报低频环流时空演变的有效工具,对于提高未来3-4周长江下游强降水过程的预报准确率有重要意义.     

1961—2018年长江中下游地区暴雨过程的客观识别及其变化特征

利用区域性极端事件客观识别方法(OITREE)和长江中下游地区381站逐日降水资料对1961—2018年长江中下游地区的暴雨过程进行了客观识别.共识别挑选出245次区域性暴雨过程.长江中下游地区暴雨过程持续时间以2～3 d为主,最长为8 d,累积强度主要集中于(2～4)×103 mm之间,累积面积主要集中于(2～5)×...     

夏季热带西太平洋对流与长江中下游降水关系的研究

利用1979～2001年NCEP/NCAR月平均再分析格点资料、OLR和中国160站的月平均降水资料,研究了夏季热带西太平洋对流活动与长江中下游降水的关系.结果表明,夏季热带西太平洋上空对流活动强(弱)时,长江中下游地区夏季降水显著偏少(多).而西太平洋副热带高压在夏季热带西太平洋对流和长江中下游地区降水之间起到了桥梁作用,通过副高的东西位置、面积、强度异常等影响东亚夏季风异常,进而造成长江中下游地区夏季降水异常.另外,热带西太平洋对流异常显著对应着在热带和中纬度地区呈经向分布的Rossby波列(即东亚遥相关波列),该波列结构的异常与长江中下游地区夏季降水异常也有密切的关系.