通过相关距平法探讨河源4号孔氡值的映震效能

本文研究河源4号孔水氡值变化规律,在干扰排除的情况下,运用相关距平分析方法分析其正常年变的变化,提取资料的异常信息与地震的映震关系,得出该方法对本区地震的对应关系比较明显。

多因子相关相似判别法

1多因子相关相似判别思路 多因子相关相似判别就是利用因子和预报量距平值（＋、-）相同的个数作为相似标准,从而做出预报。（1）根据距平相关概率的大小选择因子所谓＂距平相关概率＂是指因子正（负）距平符号与预报量距平符号相同的概率。（2）计算因子间的协相关率,计算方法与上面相关率一样,只是表示因子间的相关度。（3）计算预报因子和历史年各因子的相似情况分析单因子相关（见表1）.

山西洞体形变有震异常信息提取方法初探

采用山西省的洞体形变 (倾斜 )观测资料 ,使用实效检验较有效的连续形变前兆参量及异常判别方法 ,结合具体的震例进行综合分析 ,得出适合山西洞体形变有震异常提取的两种方法即 :多台异常信息提取法和相关距平去年周期法。对这两种方法进行预报效能统计检验 ,得出它们的 R值评分分别为 0 .40和 0 .2 4。其中多台异常信息提取方法

全球植被叶面积指数对温度和降水的响应研究

利用一套新的遥感信息反演的叶面积指数 (LAI)数据和生物气候数据 ,建立了全球尺度的LAI与降水及温度的总体相关和距平相关 ,用以揭示全球尺度的植被季节和年际的变化对气候变化的响应特征 .结果发现 ,全球尺度植被与气候因子的季节和年际变化随不同的生态系统差异明显 .植被LAI与温度的总体正相关的最大值出现在北半球的中高纬度地区 ;LAI与降水的总体正相关高值 ( >0 .78)出现在亚洲东部、北美洲北部腹地和热带非洲北部的Sahel地区 ;最大的LAI与温度的正距平相关 ( 0 .4— 0 .6)出现在东南亚南部、非洲Sahel地区的南部和巴西东部等热带地区 ;而从LAI与降水的距平相关来看 ,最明显的特征是出现在西伯利亚、亚洲北部和北美西北部的强的负距平相关 .本文进一步阐明了出现相关特征差异的陆

短期气候预测评估方法和业务初估

根据短期气候预测业务目前的基本现状，提出了短期气候业务预测效果评估的几种参数．使用这些参数对国家气候中心气候预测室近２０多年来全国范围月、季、年几种主要预测业务的降水距平百分率和平均气温距平的预测效果进行了初步评估．结果表明，月尺度预报中，温度预报好于降水预报；年度降水预报以对春季预报为最好；汛期降水预报水平有明显提高．

辐射方案对GRAPES全球模式的影响

辐射过程是中期数值天气预报模式和气候模式中一个重要的物理过程。本文针对GRAPES(Global/Re-gional Assimilation and PrEdiction System)全球模式非静力半隐式半拉格朗日的特点,进行了不同辐射方案的敏感性比较试验,以期找到一个适合于GRAPES全球模式的辐射方案。用到的方案包括WRF模式中的RRTM长波辐射方案、NASA的Goddard短波辐射方案以及ECMWF的长短波辐射方案。试验结果表明,ECMWF的辐射方案更适合于GRAPES模式,30天平均的北半球500 hPa高度场距平相关系数较WRF的辐射方案提高了近2%。另外,针对实际运行中存在的辐射计算不稳定问题,对辐射方案进行了气压订正和温度订正,并对2005年7月影响我国的海棠台风进行了模拟试验,气压订正后的120小时模式预报在对副热带高压和台风的描述上更接近于分析,可用预报时效也有了明显提高。

ENSO事件与云南冬季气温异常

分析了１９６１ 年以来１１ 次ＥｌＮｉｎｏ 和８ 次Ｌａ Ｎｉｎａ 事件对云南冬季气温变化的影响，发现：ＥｌＮｉｎｏ（Ｌａ Ｎｉｎａ）年云南冬季气温偏高（低），有暖（冷）冬特征，其中以东部、中部和南部最为显著．冬季赤道东太平洋ＳＳＴＡ 与同期云南气温距平有显著的正相关，上一年ＳＳＴＡ 与次年云南１ 月气温也有好的正相关．ＳＳＴＡ 异常正（负）值是云南暖（冷）冬的一个强信号．在ＥＮＳＯ影响下，东亚冬季风偏弱（强）是形成云南暖（冷）冬的主要原因．

P-σ全球模式的月尺度动力延伸预报试验

用P-σ混合坐标系原始方程模式（Nju—PσM），以观测的瞬时气象要素场作为模式初始场，作了24个月动力延伸预报试验。利用距平符号一致率（P）、距平相关系数（AC）和均方根误差（RMS）对预报结果进行了评估和分析。试验表明 Nju—PσM对月平均环流有一定的预报能力，气候漂移订正和预报结果的线性、抛物线型两种合成方法都对预报效果有明显的改进。把动力延伸预报与年际和月际待续性预报进行对比后，表明动力预报结果的各项评估分均为最高。预报场和实况场的空间滤波和经验正交函数（EOF） 分析表明，模式对大尺度天气系统的预报能力较强，而对较小尺度天气系统的预报能力则差一些。

泛相似预报法在汛期降水预报中的应用

文中分析了中国汛期降水的最佳相似情况,将传统的相似方法推广为包含有相似和反相似两个方面,得出近23a的最佳相似的距平相关系数(ACC)可以达到0.382。在此基础上提出泛相似预报的方法。利用近23a降水资料试验,表明泛相似的汛期降水预报评分的ACC可达0.130。

成都区域气象中心短期气候预测业务评估

采用预报评分 (P)、技巧评分 (S)、距平相关系数 (ACC)三种参数 ,对 1 0年来成都中心气象台月降水距平百分率和月平均气温距平预测、汛期 (6～ 8月 )降水距平百分率预测、以及年度降水距平百分率和年平均气温距平预测进行了评估 ,并对评估结果作了分析。

T213 L31数值预报产品检验

利用国家气象中心T213 L31数值预报产品,对东亚范围内2003~2008年对流层各等压面的高度场、温度场、风场、垂直速度场和水汽场预报进行了检验。结果表明：①高度场预报,可信度较高（即气候距平相关系数大于0.6）的时效,对流层中上部6~7 d,对流层中下部5 d;②温度场预报,可信度较高的时效,对流层中上部4 d,对流层中下部5 d;③风场预报,可信度较高的时效,对流层上部5 d,对流层中部4 d,对流层下部3 d;④垂直速度场预报,可信度较高的时效仅为1~2 d;⑤水汽场预报,可信度较高的时效,对流层中部2 d,对流层下部3~4 d。由以上结果可以推论,T213 L31模式,天气形势和天气过程预报可信度较高的时效为5~7 d;近地面天气系统预报可信度较高的时效约为3~5 d;降水预报可信度较高的时效为1~3 d。

基于支持向量机的预报技巧的预报模型研究

用2002年1月1日至2004年5月31日两年5个月的国家气象中心(北京)T213L31模式的初始资料和预报资料,对500 hPa高度场的预报技巧——距平相关系数进行了统计分析,在了解其变化特征、规律和关联因子的基础上,对预报技巧变化的机制作了一个初步探讨。考虑到大气时空变化的复杂性,针对各个季节分别设计了基于支持向量机的预报技巧的预报模型。研究结果表明:支持向量机模型预报值可以较好地反映预报技巧变化的趋势,将其应用于预报技巧的预报是可行和有意义的。

一种基于神经网络的中国区域夏季降水预测订正算法

基于CWRF(climate extension of WRF)区域气候模式的动力降尺度预测技术对夏季降水预测存在一定偏差,难以实现准确预测。本文立足于中国区域夏季降水特点,分析与夏季降水相关的气象要素,采用树突(dendrite,DD)网络与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)相结合的方法,针对CWRF模式回报的1996—2019年夏季降水量进行订正,检验其订正效果。结果表明:人工树突神经网络(artificial dendritic neural network,ADNN)算法模型订正的中国夏季降水量整体好于CWRF模式历史回报,距平相关系数和时间相关系数较订正前均提高约0.10,均方误差下降约26%,趋势异常综合检验评分提高6.55,表明ADNN机器学习方法能够对CWRF模式夏季降水预测实现一定程度的订正,从而提高该模式降水预测精度。

自忆谱模式对中期环流预报的改进

着眼于改进中期天气预报,以T63L16谱模式为动力核,运用大气自忆性原理设计成一个自忆谱模式并进行了10次数值预报试验,同核模式相比,自忆模式对环流预报的改进能随时间的延长而增加,到第15天时,均方根误差的减小可以达到16％,距平相关系数则增加了0.05。

集合成员个数对集合预报技巧影响的试验分析

利用全球中期预报模式T63L9,选取2004年6月4日至13日10d作为试验个例进行了集合预报试验,分析了不同集合成员个数对于预报结果的影响。结果表明,集合预报的技巧都明显高于单个控制预报。在集合成员较少时,随集合成员教的增加,集合预报的技巧提高明显,当集合成员数多于11个时,集合预报的效果提高缓慢。在中期预报时段内。集合成员数11为集合预报效果随集合成员教趋于饱和的临界值,如果继续增加成员数.预报效果提高较少,但计算量却大大的增加。本文只是单个试验个例的分析结果。为验证结论的普适性,还需要进行更多的试验。

时间滞后与奇异向量初值生成方法的比较试验

简单介绍了国家气象中心基于奇异向量初值生成方法的神威集合预报准业务系统 ,它主要包括资料的前处理、客观分析、预报模式、初值扰动的生成、后处理、产品制作和系统监控七个部分 ,共有 3 2个成员。提出了 1 2个成员的时间滞后法集合预报系统的实施方案 ,并与奇异向量法进行了对比试验。结果表明 ,不论是距平相关系数还是均方根误差 。

T639L60全球中期预报系统预报试验和性能评估

在目前国家气象中心全球业务中期谱模式T213L31中成功引入ECMWF的稳定外插半拉格朗日方案,将归约高斯格点转换为线性高斯格点,解决了模式分辨率提高的关键技术。将模式谱分辨率从213波提高到639波,垂直层次从31层提升到60层,模式层顶从10hPa升至0.1hPa。建立T639L60中期同化预报系统,进行连续一年多连续滚动试验,对预报员关心的降水预报和500hPa形势场预报进行了统计学检验,与现行全球中期业务模式进行对比分析。分析结果表明,T639L60中期系统对500hPa位势高度场预报性能比业务有明显改进,东亚地区达1天。从降水客观评分上看,中国地区降水各量级降水的Ts评分均明显提高,在预报偏差(B值)方面,小到大雨预报偏差明显降低,暴雨的预报偏差有所增加。

GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降现象的初步研究

利用2016年4月1日—2018年12月31日GRAPES_GFS模式的业务预报数据,将GRAPES_GFS模式在东亚地区144小时预报500 hPa高度场的距平相关系数小于0.4,均方根误差大于60 gpm的事件定义为模式在东亚地区的中期预报技巧极端下降事件,据此标准筛选出29个个例进行了研究。结果表明,GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降事件的高发期主要在春秋季,春季和秋季分别占比31.03%、41.38%,预报技巧极端下降事件通常表现在对于东亚大槽、西伯利亚槽脊、副热带高压的预报失败,四个季节合成的模式偏差均与该季节影响东亚地区主要天气系统的预报偏差大有关系。进一步通过典型个例的研究表明,东亚地区中期预报技巧极端下降事件的误差来源在不同季节表现出不同特征。冬夏季的预报偏差来源于高纬极区,多与模式在极区存在较大预报误差关联;春秋季的预报偏差主要来源于上游地区,与模式在东亚上游预报误差向下游的传播有关,未能合理预报台风活动也是预报偏差来源之一。

T511L60全球中期数值预报性能统计评估

为了客观研究T511L60全球中期数值预报系统的性能特征,采用WMO(World Meteorological Or-ganization)推荐的标准化的统计方法,对2008年5月到2010年5月累积2年的500hPa形势场和降水预报资料进行了检验评估。形势场检验结果表明,T511L60全球中期数值预报在北半球的可用天数非常接近7d,在亚洲地区的可用天数在6～7d。降水检验结果表明,T511L60模式在中国地区的5d小雨预报TS评分和预报偏差评分优于日本模式降水预报。

山东半岛及黄海中部各要素T63模式数值预报产品的评价

对山东半岛及黄海中部海域１９９６年６、７月份５００ｈＰａ各要素Ｔ６３数值预报产品的统计检验与分析得出：除了第四点散度的４８ｈ预报值外，其它各点各要素的预报值和实况值呈现很好的相关性（信度９５％），且对位势高度和温度两要素来说，预报效果极佳，预报值与实况值相差甚少，由此说明，在进行山东半岛地区５００ｈＰａ各要素（温度、相对湿度、位势高度、垂直速度、涡度）２４ｈ、４８ｈ预报时，Ｔ６３模式的结果具有很高的参考价值而第四点散度的４８ｈ预报效果相对较差。至于该模式对陆地上的预报效果好，还是海上预报效果好，将因不同要素而异，需具体分析。