第2代季节气候预测模式系统对东北夏季降水预测能力分析

简要分析了第2代季节气候预测模式系统在东北夏季累计降水量的预测能力,结果表明:模式数据与观测值空间分布较一致,数值较观测值偏小,波动程度低。辽宁地区夏季累计降水量距平百分率模式与观测结果相关性较高,东北中部地区较差。季节气候预测模式系统具有一定的预测能力,但准确率有待进一步加强。

德国气候预测系统中东亚冬季风的季节预测及可预报性

东亚冬季风(EAWM)作为北半球冬季最强的中纬度环流系统之一,主导着东亚的冬季气候。因此,开展东亚冬季风季节预测和可预报性研究具有十分重要的意义。本研究使用德国气候预测系统(German Climate Forecast System,简称GCFS2)输出的回报数据(1993~2016年)对EAWM的预测性能进行全面评估。GCFS2很好地预测了EAWM气候态的主要特征,包括西伯利亚高压、阿留申低压、东亚大槽、东亚高空急流及东亚上空的地表气温和降水,并可以熟练地预测东亚大槽及东亚地表气温的年际变化。GCFS2对一个海平面气压定义的EAWM指数(EAWMI)显示出了预测技巧,同时可以很好地预测与EAWM相关的位于海洋上的大气环流、地表气温及降水异常。GCFS2中EAWM的预测技巧主要得益于对观测中的EAWM–ENSO关系及ENSO遥相关的成功再现,模式中增强的EAWM–ENSO[强于观测,观测中整个24年(1993~2016)EAWM与ENSO的相关系数为-0.46]关系,有助于提前2个月或更长时间预测EAWM。GCFS2中12月初始化的EAWMI在去除ENSO信号后仍有0.42的预测技巧,说明有另一预测源,为冬季巴伦支—喀拉海区域海冰覆盖度(BK_SIC)。观测中BK_SIC减少,增强西伯利亚高压,EAWM从而增强;模式中BK_SIC的变化可以增加西伯利亚高压东北部的可预测性,使得12月初始化的EAWM预测技巧增加。

国家气候中心短期气候预测模式系统业务化进展

该文简要介绍了国家气候中心短期气候预测模式系统的研发成果,并侧重于从海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延伸预测模式系统、季节气候预测模式系统4个方面介绍了第2代短期气候预测模式系统的业务化进展。第2代海洋资料同化系统已初步建成,其对温盐的同化效果总体上优于第1代同化系统;陆面资料同化系统正在研发中,目前已完成其中的多源降水融合子系统的业务建设工作,可为陆面分量提供实时的大气降水强迫分析场;第2代月动力延伸预测系统基于国家气候中心大气环流模式BCC_AGCM2.2建立,已于2012年8月进入准业务运行阶段;第2代季节预测模式系统基于国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)建立,将于2013年底投入准业务运行。初步评估表明:第2代月动力延伸预测模式系统和季节气候预测模式系统分别对候、旬、月和季节、年际时间尺度的气候变率体现出了一定的预测能力,其对降水、气温、环流等要素的预测技巧总体上要高于第1代预测系统。

基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估

利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1~3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显著偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。

我国动力气候模式预测系统的研制及应用

动力气候模式是目前国际上开展气候预测的主要工具。经过8年多的研制和发展,国家气候中心已建立起第一代动力气候模式预测业务系统,并以此为平台,形成了一套包括月、季节到年际时间尺度的模式预测业务。20年历史回报试验和1年多的试验性业务运行结果表明,该系统对东亚区域的季节预测具有较好的预测能力,其预测结果已经成为我国短期气候预测业务的重要参考信息。

BCC第二代气候系统模式对东亚夏季气候预测能力的评估

基于国家气候中心第二代气候系统模式的回报和实时预测数据,利用同期和滞后相关、偏相关分析以及联合EOF分解等方法,评估了其对夏季东亚环流和降水的预测能力。结果表明,模式对高低层环流和降水气候态的空间分布形势,特别是强降水中心和季风系统成员位置的预测较为合理,但存在一定的系统性偏差。模式对于东亚特别是中国大陆地区夏季降水年际变化的预测能力较弱,但对于东亚500 hPa高度场年际变化的预测效果较好,并且随着起报月的临近,技巧有所改进,此外模式对于东亚夏季气候变率主要模态的时空分布特征具有较高的预测技巧。模式较好地反映出了东亚夏季气候对El Nino发展和衰减响应的主要特征,其技巧主要来源于对于东部型El Nino影响的准确把握。总体来看,该模式对东亚夏季气候的预测能力较好,对短期气候预测具有一定参考价值。

一种基于全球动力模式和SMART原理结合的统计降尺度区域季节气候预测方法

针对江苏夏季旱涝和高温热浪等异常气候的预测难题,以江苏夏季站点降水和气温为预测目标,建立了一种基于全球动力模式BCC_CSM1.1(m)和最优可预测气候模态和异常相对倾向(SMART)原理结合的统计降尺度季节气候预测方法。利用历史观测资料和SVD方法提取决定中国夏季降水异常相对倾向的同期热带地区向外长波辐射(Outgoing Longwave Radiation,OLR)和北半球中高纬500 hPa位势高度场异常相对倾向的最优可预测气候模态,并利用逐步回归法构建其与同期江苏站点降水和气温异常相对倾向同期关系的统计降尺度模型;将动力模式对最优可预测气候模态的预测带入统计降尺度模型,实现对区域降水和气温异常相对倾向的预测;最后通过引入观测的近期背景异常实现对降尺度的降水和气温总距平的预测。通过对1991—2019年江苏夏季降水和气温的回报检验表明,本文建立的统计降尺度模型效果较BCC_CSM1.1(m)动力模式的直接预测效果有显著提高,为区域精细化季节气候预测提供了一种有效的手段。

BCC第二代气候预测模式系统对2015年一次寒潮过程的预报能力评估

利用BCC第二代气候预测模式系统(BCC_CSM2)的回报试验结果,评估了BCC_CSM2对2015年1月27—31日一次强寒潮过程的次季节预报能力,结果表明:(1)此次寒潮过程主要由新地岛以西的短波槽不断东移发展而形成的,模式能够提前10 d较好地预报过程期间降温以及高空环流形势,相关系数、距平符号一致率以及均方根误差都定量表明模式在10 d左右具有较好的预报能力,但是对降温程度的预报能力随起报时间的延长逐渐降低;(2)为了探讨随起报时间延长模式预报能力降低的原因,从位势倾向方程出发,分析相对涡度平流和温度平流随高度变化发现,在模式提前10 d之内的预报时段内,模式预报的相对涡度平流和温度平流随高度变化与再分析资料的诊断结果基本一致,能够合理预测短波槽的东移和槽脊的强度变化,当预报超过10 d后,模式中相对涡度平流的配置不利于短波槽的东移,模式预报的低层出现暖平流,并随高度增加而减小,不利于槽的加深,使模式预报的环流形势产生偏差,导致模式预报能力降低。

IAP第四代大气环流模式的气候系统模式模拟性能评估

本文首先扼要介绍了基于中国科学院大气物理研究所(简称IAP)第四代大气环流模式的新气候系统模式——CAS-ESM-C(中国科学院地球系统模式气候系统模式分量)的发展和结构,之后主要对该模式在模拟大气、海洋、陆面和海冰的气候平均态、季节循环以及主要的年际变率等方面的能力做一个初步的评估。结果表明:模式没有明显的气候漂移,各分量的气候平均态整体上都比较合理。模式能相对真实地模拟出沿赤道SST的季节循环,海冰覆盖的季节循环。东亚季风降水的季节迁徙特征在模式中的再现,说明模式对东亚季风气候有着不错的模拟能力。除了ENSO周期略短,平均振幅偏强外,模式能够较好地模拟出热带太平洋SST的年际变率的各种特征。特别是得益于模式对于沿赤道SST的季节循环的较好模拟能力,国际上公认较难模拟ENSO的季节锁相特征在CAS-ESM-C中得到了真实的再现。模式最主要的问题是存在以"双ITCZ(赤道辐合带)"现象为代表的热带偏差,这是当今气候系统模式中常见的问题。进一步的分析表明:单独大气模式IAP4对于降水和云的模拟存在一定的原有误差,这些误差耦合后在海洋—大气反馈作用下演变,最终形成了模式的热带偏差。CAS-ESM-C未来改进工作的重点宜首先放在云和降水过程,可以考虑对大气模式中的低云方案和对积云对流参数化方案进行改进调整。

中国地球气候系统模式的发展及其模拟和预估

地球气候系统模式是开展多学科、多圈层集成研究的重要平台,其发展是国际地学领域特别是全球变化领域竞争的前沿。中国的地球气候系统模式研发工作始于20世纪80年代,最近10年得到快速发展。研发格局上已经形成中国科学院、有关部委和高校三足鼎立的局面。文中在简要回顾中国地球气候系统模式早期发展历史的基础上,总结了中国参加第6次耦合模式比较计划的9个地球气候系统模式的技术特点,初步评估了中国4个模式对全球和东亚气候模拟的基本性能,分析了其在4种共享社会经济路径情景下对全球降水与温度的预估变化及其与平衡态气候敏感度的联系。最后,结合国际态势,从发展的角度提出未来中国气候模式研发工作需要加强的8个方向。

气候变化对滦河流域水资源影响的水文模式模拟 (Ⅰ)降水径流模式系统(PRMS)介绍及其在滦河流域的移植

简单介绍了引进美国地质勘查中心发展的降水径流模式系统 (PRMS)。认为PRMS模式具有多种模拟功能 ,包含的物理过程也较全面 ,是当前世界上较好的水文学模式。将PRMS模式系统移植到滦河流域 ,并对其模拟能力进行了初步检验。结果表明 ,模式系统在我国滦河流域的移植比较成功 ,而且能够较真实地再现滦河流域河川径流量及水资源其它分量的年际及季节变化 。

我国短期气候预测业务系统

中国第一代短期气候监测、预测、评价和服务业务系统主要由 6个部分组成 :数据库、动力气候模式系统、气候监测诊断系统、短期气候预测系统、气候影响评价系统与气候应用服务系统。在建立短期气候业务系统过程中 ,主要获得了三方面的成果 :第一 ,揭示出影响中国气候异常的最强气候信号是厄尔尼诺事件、高原积雪和季风 ;第二 ,发展并建立了复杂的全球与区域动力气候模式预测系统 ,该系统包括T6 3L1 6全球大气环流模式、高分辨率区域气候模式、T6 3L30全球海洋模式和海冰模式、太平洋和印度洋高分辨率海洋模式和厄尔尼诺预测模式 ;第三 ,在高性能计算机和网络的支持下建立了完整的业务应用系统 ,不仅可提供短期气候预测信息 ,而且可以快速、客观、准确地给出气候变化对水资源、农业、林业、交通、电力、重大工程等国民经济重要部门和关键地区的影响 ,及时为决策部门提供决策服务。 1 998年开始应用以来 ,国家和大区两级整体预报水平比“九五”以前 2 0年平均提高了 6 %～ 1 0 %。但对区域性强洪涝事件的预报能力偏低 ,尚需进一步提高。

边界强迫场订正的区域气候模式对2013年夏季中国东部极端高温预测的改进试验

使用NCEP再分析资料对国家气候中心全球海气耦合模式BCC_CM1.0的多年平均场进行订正,然后嵌套区域气候模式RegCM3,建立基于边界强迫场订正的区域气候模式系统。使用该系统进行28年夏季回报及2013年夏季业务预测,并与直接使用BCC_CM1.0模式与RegCM3模式嵌套的模式系统进行对比。结果表明,引入边界强迫场订正技术后,区域气候模式系统对多年平均夏季气温、降水回报能力有了显著提高,且回报的高温界限值分布更接近于观测。除对2013年夏季东北地区气温距平预测效果变差外模式系统对于2013年中国东部中部地区夏季气温距平异常偏高、夏季高温日数异常偏多等观测事实的预测性能有显著提高。区域气候模式系统回报的多年平均夏季西太平洋副热带高压与观测更为接近是其对2013年夏季极端高温事件预测能力提高的关键所在。

IAP-DecPreS年代际气候预测系统及其预报技巧

针对未来1~10 a气候状态的近期气候预测(年代际预测)是当前国际气候领域的研究热点。本文综述了中国科学院大气物理研究所发展的基于耦合气候系统模式的年代际气候预测系统IAP-DecPreS相关的研究进展。IAP-DecPreS系统的核心部分是耦合模式海洋分量初始化方案,“集合最优插值-分析增量更新”(EnOI-IAU)方案,该方案将集合最优插值(EnOI)和增量分析更新(IAU)结合起来,能够同化原始的海洋次表层温度廓线观测资料,对耦合模式进行初始化。系统的年代际回报试验表明,IAP-DecPreS对太平洋年代际振荡和大西洋多年代际变率的预测技巧与耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)技巧较高的模式相当。IAP-DecPreS系统被广泛应用于气候预测相关研究,包括火山气溶胶对年代际预测技巧的影响,全场同化和异常场同化两种不同的初始化方法对ENSO、印度洋偶极子模态和印度洋洋盆模态等的预测技巧的影响。最后,结合国际发展态势,对未来IAP-DecPreS的发展进行了讨论。

高分辨率模式对中国地表短波辐射季节预测

基于中国气象科学研究院T255全球高分辨率气候系统模式(CAMS-CSM)2011—2020年多样本集合回报试验,评估模式在中国及3个典型区域地表短波辐射(downward short-wave radiation flux,DSWRF)的季节预测能力。结果表明:CAMS-CSM模式能较好预测DSWRF的季节变化特征,但春季、夏季预测强度偏弱,秋季、冬季偏强。不同季节、不同地区DSWRF异常场的预报技巧差异明显。由DSWRF异常的空间相关系数和时间相关系数可以看到,内蒙古和西北地区秋季、冬季预报技巧较高,京津冀部分地区夏季、秋季节预报技巧较低。从趋势异常综合评分指数看,中国区域超前1个月预报各季节评分均超过70分,对西北地区夏季、秋季的评分指数最高,超过80分。整体而言,高分辨率气候模式对中国区域DSWRF超前0~1个月预报有一定预测能力,尤其是太阳能资源丰富的西北地区,可为未来DSWRF短期预测及太阳能清洁能源选址等提供参考。除模式系统性偏差外,春季、夏季DSWRF预报偏差主要来源于总云量预报的模拟偏差,改进模式云微物理过程是提高DSWRF季节预测能力的重要途径。

DERF2.0模式产品在河南省“三夏”期间降水预测中的检验与解释应用

基于1983—2021年河南“三夏”期间(5月21日—6月20日)观测降水资料、NCEP/NCAR再分析资料及国家气候中心第二代月动力延伸预报模式(BCC_DERF2.0)5月20日起报的“三夏”期间降水和环流场,把河南省18个地市作为预报地区,检验模式对1983—2017年“三夏”期间河南省降水和环流的预测能力,用系统误差订正基于降水回归预测模型的解释应用和两者集合的方法订正了模式输出降水。主要结论如下:(1)模式输出降水量的气候态较观测降水量的气候态存在较大的正偏差,豫北的正偏差大于豫南的;时间相关系数(TCC)检验的高技巧区主要位于豫西北和豫中。(2)可以用模式输出的500 hPa青藏高原、西太平洋和贝加尔湖附近的高度场作为其中12个预报地区的预测因子建立回归模型预测降水。(3)检验订正期(1983—2017年)三种方法中各预报地区平均的同号率,系统误差订正的最高,TCC是集合订正后的明显高于其他的。各年平均的PS评分三种订正方法订正的均明显高于模式输出的。独立样本检验期(2018—2021年)系统误差订正后丰水年的PS评分减少,而枯水年的评分增加。各年集合订正的PS评分绝大多数介于系统误差订正和降水回归预测模型的评分之间,是最稳妥的订正方法。

季节-年代际气候预测国际研讨会简介

1概况 世界气候研究计划（WCRP）于2013年5月13—16日在法国气象局召开“季节-年代际气候预测国际研讨会（S2d2013）”。此次研讨会由WCRP的季节-年代际预测工作组（WGSIP）和气候模式工作组（WGCM）联合举办。会议旨在讨论和总结当前国际上季节-年代际时间尺度的气候预测技术进展，

三个气候系统模式对500hPa高度场预报的检验对比分析

基于BCC_CSM1.1m,NCEP_CFSv2和ECMWF_System5模式的历史回报和中国全球大气再分析系统资料,对500hPa位势高度和西太平洋副热带高压进行预报性能评估和可预报性分析。结果表明:三个模式在热带地区均具有较高的预报能力,BCC模式表现最为突出,EC模式预报稳定性最好,NCEP模式预报技巧最低;三个模式预报的距平相关系数均表现出明显的年际变化,并且在超过中等强度的厄尔尼诺事件后,预报技巧有所提高,进一步证实ENSO是各模式对500hPa位势高度季节性尺度的可预测源;模式对西太副高脊线指数的预报技巧最高,其次是强度指数,再次是面积指数,对脊点指数的预报表现最差。