多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究

 利用1961～2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区,通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合,形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型,并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005～2009年安徽省月降水量进行了回报.结果表明,该降尺度模型包含高低层的多种资料,各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型,较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富.从回报的效果来看,预测值与实况值平均距平符号一致率为63%,PS评分为75分,其中对涝月的预测效果要好于旱月.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模型(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

The Singular Value Decomposition Analysis Between

利用奇异值分解法(SVD)分析了云南21个站各月降水距平与北太平洋海温的相关关系,得到了奇异向量,对贡献最大的前2个奇异向量进行分析,结果表明∶①平均意义上,秋冬季海温与云南各月降水存在显著的相关关系;②秋冬季热带东太平洋海温对翌年春末盛夏云南中部地区的降水有显著的影响;③秋冬季的热带中东太平洋海温与前一年春末和盛夏降水也存在明显的相关关系.     

云南地区降水与太平洋海温的奇异值分解分析

利用奇异值分解法（ＳＶＤ）分析了云南２１个站各月降水距平与北太平洋海温的相关关系,得到了奇异向量,对贡献原前２个奇异向量进行分析,结果表明：①平均意义上,秋 季海温与云南各月降水存在显著的相关关系;②秋冬季热带东太平洋海温对型年春末盛夏云南中部地区的降水有显著的影响。③秋冬季的热带中东太平洋海温与前一年春末和盛夏降水也存在明显的相关关系。     

基于风速数值预报的两种风电功率预测方法

针对风电场风功率预测,根据2011年11-12月的北方某大型风电场132台风机的实测风速资料与输出功率资料,以及BJ-RUC数值预报模式在该风电场风机高度(50 m)的预报风速资料,探讨了2种利用神经网络将风速数值预报转化为风功率预测值的途径:1)利用神经网络对风速数值预报进行预测后延误差动态订正,以订正后的风速预测风功率;2)用风速的数值预报值直接与风功率输出建立神经网络模型的释用方法。根据该风电场的实测资料和BJ-RUC模式输出资料,对0-4 h的风功率预报进行了试验,结果表明2种方法相较直接使用BJ-RUC模式风速得到的风功率预报效果有明显改进,第1种方法,风速的绝对误差下降了48.7%,风功率的平均绝对误差下降了58.2%,第2种方法,风功率的平均绝对误差下降了60.4%。     

多模式集合在统计降尺度应用上的研究进展

气候模式(GCMs)由于分辨率过低,进行区域气候的模拟和预测的能力很差;而统计降尺度可以通过建立气候模式的输出信息和区域气候要素之间的统计关系来弥补GCMs的不足。在对比动力降尺度和统计降尺度之后首先对统计降尺度的基本原理和方法进行了介绍。强调了产生模拟预测结果的不确定来源,据此讨论集合思想在统计降尺度的应用的必要性。并重点追踪了其在国内外的研究进展,提出了未来多模式集合统计降尺度的发展方向。     

迭代法在低纬高原地区多普勒天气雷达测量降水中的应用

 利用昆明多普勒天气雷达资料,采用迭代订正方法对强降水和大范围中等强度降水引起雷达信号的衰减情形进行了订正研究,同时对比分析了衰减订正前后的雷达测量降水与自动雨量站逐小时累计的雨量资料.结果表明:在低纬高原地区雷达测量降水中,强降水和大面积中等强度的降水情况下需要考虑降水对雷达信号的衰减影响;使用迭代法对雷达衰减订正的效果比较好,其订正后的雷达反射率明显高于雷达直接探测的反射率,最大的订正差值超过了9dBz;降水粒子的温度对多普勒天气雷达反射率订正结果也有比较显著影响;订正后雷达测量的降水更接近于自动雨量站的观测值.     

泉州市1968—2018年降水气候特征变化初探

利用1968—2018年泉州市降水资料,采用线性分析、累积距平、小波分析等方法,分析降水气候特征和变化趋势,探讨其中的周期规律。结果表明,近51年以来,除11月雨日数呈减少趋势外,其余各月雨日数均呈增加趋势;小量级降水减少,大量级降水增加;降水时间分布不均,12月份降水最少,6～7月降水则居多; 3月及9～12月的月降水量呈减少趋势,其余各月的月降水量呈增加趋势;不同时间段的降水周期有一定差异,20世纪60年代,泉州市的降水周期是2.5年,20世纪70年代,降水周期是3年左右,20世纪70年代到90年代中期,降水周期是6～8年,后期周期性则不明显。     

用区域气候模式对1951—2000年我国夏季降水的模拟

为了检验区域气候模式对我国夏季降水的模拟能力,利用高分辨率区域气候模式RegCM3对1951—2000年的夏季中国区域降水进行了数值模拟。初始值及边界值取自美国国家环境预测中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球再分析资料。每年的模拟积分时段从5月1日开始到9月1日结束,但是每年降水量的分析只使用6—8月的模拟结果。主要结论如下:(1)从全国平均总降水量看,该区域模式的模拟结果与观测比较接近,明显好于NCEP的降水资料,但模拟的降水量空间分布不理想;(2)从降水量距平的空间分布来看,该区域模式对我国的东北夏季降水的模拟结果明显好于全国其他地区,黄河中下游最差;(3)从时间分布上看,该模式模拟能力呈现出明显的年代际变化,20世纪60年代及90年代模拟较好,也比较稳定,70年代及80年代的模拟能力呈大起大落不稳定状态;(4)模式未能模拟出70—80年代我国降水偏少的观测事实,说明模式对我国夏季降水年代际变率的模拟能力不足。     

用区域气候模式对1951——2000年我国夏季降水的模拟

为了检验区域气候模式对我国夏季降水的模拟能力,利用高分辨率区域气候模式RegCM3对1951?2000年的夏季中国区域降水进行了数值模拟。初始值及边界值取自美国国家环境预测中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球再分析资料。每年的模拟积分时段从5月1日开始到9月1日结束, 但是每年降水量的分析只使用6?8月的模拟结果。主要结论如下: (1) 从全国平均总降水量看,该区域模式的模拟结果与观测比较接近,明显好于NCEP的降水资料,但模拟的降水量空间分布不理想; (2) 从降水量距平的空间分布来看,该区域模式对我国的东北夏季降水的模拟结果明显好于全国其他地区,黄河中下游最差; (3) 从时间分布上看,该模式模拟能力呈现出明显的年代际变化,20世纪60年代及90年代模拟较好,也比较稳定,70年代及80年代的模拟能力呈大起大落不稳定状态; (4) 模式未能模拟出70—80年代我国降水偏少的观测事实,说明模式对我国夏季降水年代际变率的模拟能力不足。     

基于BCSD降尺度方法的黄河源区气候变化预测

采用BCSD降尺度方法,根据黄河源区16个气象站基准期(1961—1990年)的逐日降水量、气温,最高气温和最低气温资料,对IPCCAR4 中的20个GCM模式在A1B情景下的气象资料进行降尺度研究,并简单论证了BCSD的降尺度效果及其结果的可信性。基于降尺度分析结果,预测在A1B情景下,黄河源区温度普遍升高,增幅约为0.032 ℃／a,降水量呈现波动状微弱上升趋势,增幅约为0.50 mm／a,同时从流域空间分布上看,东南部降水和气温的增加效果显著,一定程度上可认为黄河源区东南部有暖湿化的演变趋势。     

云南降水场与太平洋海温场典型相关分析

 利用典型相关理论分析云南省5月份降水场与头年5月至当年4月各月太平洋热带海温距平场之间的关系,得出一些有意义的结果.并通过1994～1995年的预报,效果较理想.     

2000年中国夏季降水异常的数值预测

利用中国科学院大气物理研究所短期气候距平预测系统(IAP PSSCA),于2000年3月份对当年中国夏季旱涝形势进行了实时集合预测.与实测结果比较表明,IAP PSSCA较好地预测出2000年我国北方大部地区干旱,雨带主要位于黄淮之间、我国的东南、西南和新疆等地大范围降水异常的分布形势.预测结果与观测的距平相关系数为0.25,集合预测评分为79分,优于其他预报方法,表明IAP PSSCA对我国夏季旱涝形势具有良好的预报能力.     

基于阴阳历叠加的中长期天气预报方法

采用在阴阳历叠加的基础上进行修正的方法,利用环渤海地区和青藏高原东北部地区1960-2010年地面测站降水、风速资料,探讨了阴阳历叠加法进行中长期天气预报的可行性.结果表明:对于不同地区,不同要素阴阳历叠加预报时最佳样本长度略有差异,降水预报时环渤海地区最佳样本长度为37 a,青藏高原东部地区最佳样本长度为20 a;对大风天气过程而言,环渤海地区最佳样本长度为34 a,青藏高原东北部地区为31 a.降水日预报检验表明,环渤海地区和青藏高原东北部地区降水日预报威胁评分(TS)呈单峰型变化,峰值均集中在夏季,6-8月降水日预报TS评分均高于0.4,两地各月降水日预报TS评分均高于气候概率.利用站点相关订正后,准确率最高可提高14.2%,最低提升了4.1%,平均提高9.8%,站点相关订正是有效的.两地大风预报准确率呈现单峰型分布特征,并在3-5月间为明显的波峰,且两地的预报TS评分均高于气候概率TS评分,预报是有效的.     

短期气候预测的预报集成方法试验研究

依据武汉市 ６ 月、７ 月降水距平百分率 ３ 种预测模型的１１ 年独立样本试验资料,进行了预报集成方法的试验研究．通过 ４ 种方案共 ６ 种集成方法的试验比较得出：集成预报模式比原预报模式总体误差得到改善,采用不同的集成方法,同一原始模式的权重系数可以不同,并且只有提供好的原预报模式才能得到好的集成模式     

基于改进U-Net模型的次季节降水预报订正

针对现有次季节降水预报误差较大的问题，提出基于改进的U-Net模型的次季节降水预报订正方法.首先，通过指数变换，将非正态分布的降水预报数据变换到正态分布；其次，结合残差连接和通道注意力改进U-Net模型，用于订正模式预报结果，生成订正后的降水概率预报；最后，通过损失函数加权提高强降水预报性能.实验结果表明，订正结果相较于原始预报误差明显降低，CRPS降低了14%,概率预报的采样均值在10 mm日降水量阈值的TS评分提升48%.     

赣江上游流域未来气温与降水的降尺度分析

大气环流模型预测气候变化情景,须经降尺度处理后才能满足气候变化对水资源水环境等影响进行评估的需要.本文为研究气候变化影响下的赣江上游流域未来气温与降水的变化情景,先利用SDSM建立大尺度气候要素和地面气温变量间的统计转换关系,确定模型应用的预报因子变量,然后用独立的观测资料验证模型的可靠性,最后把建立好的统计关系应用于英国Hadley中心海气耦合模式(HadCM3,SERSA2,B2)的输出,分别生成了赣江上游流域7个气象站点未来3个时段2020s,2050s和2080s的气温和降水变化情景.结果表明,赣江上游流域未来3个时段的未来日最高气温和日最低气温有明显的增加趋势,降水有微弱的增加趋势.研究结果为该流域水资源的综合管理及防洪减灾提供了决策支持.     

云南春夏连旱气候变化趋势及致灾成因分析

通过构建能同时考虑全省受旱范围(面积)和不同等级干旱强度的区域干旱指数,用异常指数划分出云南中、重和特旱年份,利用NCEP/NCAR再分析资料,采用morlet小波研究了云南春夏连旱强度指数的变化趋势,并对比分析了云南春夏连旱重灾年与多年平均200hPa与500hPa环流场的差异.结果表明:云南春夏连续致灾干旱的平均出现频率是:特旱20a一遇,重旱以上10a一遇,中旱以上5a一遇;目前云南可能处于这样的历史位置,要么是不出现春夏连旱,如果出现,则将是特旱灾害;500hPa高纬度为纬向环流控制,青藏高压明显偏弱,孟加拉湾低槽没有出现或明显偏弱,20°N以南地区为正距平区控制,无冷暖气流在云南交汇,200hPa青藏高原上为-50gpm的强负距平区,中南半岛北部处于-5gpm距平区,形不成中心在中南半岛北部的高层辐散、低层辐合上升的垂直环流,使云南不能出现解除干旱的有效降水天气过程,东西风季节转换较常年偏晚16d左右,导致了云南春夏连续致灾干旱的发生.     

垂直分辨率对全球降水模拟的影响

利用中国科学院大气物理研究所(IAP／CAS)的全球大气环流模式(AGCM)的两个不同版本(9层模式和21层模式),对冬、夏季全球降水分布进行模拟。并将模拟的结果与美国国家环境预测中心和中国国家大气研究中心(NCEP／NCAR)的再分析资料(NCEP—RE)进行对比。数值试验的结果表明：细垂直分辨率模式(21层)模拟的全球降水分布从总体效果上优于粗垂直分辨率模式(9层),并且对夏季全球降水分布的模拟优于对冬季降水的模拟。细垂直分辨率改善了积云对流参数化,能更好地模拟对流性降水,但它对大尺度降水的模拟不如粗垂直分辨率。