国家气候中心海气耦合模式汛期降水预报的一种订正方案及其试验

用奇异值分解(SVD)方法,分析了1983～2003年夏季国家气候中心海气耦合模式500hPa高度预报场与中国特别是华中区域降水场、1971～2000年夏季NCEP/NCAR500hPa高度场与中国特别是华中区域降水场的关系。结果表明:夏季NCEP/NCAR500hPa高度场与中国特别是华中区域降水场关系明显较模式500hPa高度场密切,若夏季NCEP/NCAR500hPa高度场南、北半球副热带高压较强(弱),北半球副热带高压主体偏南(北),则长江流域、东北地区中部及青藏高原东侧将降水偏多(偏少)。对比分析结果,发现国家气候中心海气耦合模式存在一定程度的预报误差,如长江流域误差就较为明显。作者提出一种订正方案,利用SVD从模式500hPa高度预报场中提取大尺度信号,借助最优化技术,合理订正误差,改进降水场的预报。经试验表明:订正后降水场预报的距平同号率有可能接近NCEP/NCAR500hPa高度场相当的技巧水平。

TOVS资料真实性检验和偏差订正方案的设计

具有空间高分辨率的卫星垂直探测（ＴＯＶＳ）资料应用于业务时，应对反演资料的偏差分布进行检验、统计、分析，以利于选取误差稳定且较小的区域（或指标点）作为寻求和归纳预报条件时可应用于业务的反演资料；同时，进一步研究和设计了误差订正方案，经比较分析，单点指标站经回归订正后误差能得到满意的改善。

一阶模式误差订正方案的长期积分性质对初值的依赖性

采用最大简化气候模型,使用理想试验的方法,对模式用无误差的参数积分10 010 d,每隔10 d取一个值,获得1 000个初值,用任意一个初值积分500 000步,用所得的数据通过grapher软件可得出散点图和概率密度分布图,通过对模式长期积分在相空间中的概率密度分布分析得出参数无误差模式和有误差模式的长期积分性质对初值的依赖性不大而一阶模式误差订正方案长期积分性质对初值的依赖性很大,且与回溯阶有很大的关系。

诏安县冬季低温订正预报及其在农业生产的应用

利用CMA-3km模式数据和地面观测数据,对比分析模式在诏安县冬季低温预报的效果,动态统计2021—2022年冬季CMA-3km模式对诏安县20个自动站点72 h预报时效内2 m低温的预报误差规律。通过对比分析三种订正方案,得出订正方案的有效性是建立在较丰富的训练集基础之上,可利用扩展特征维度或增加样本容量来实现更好的订正效果。通过对模式进行本地化订正,可提高低温冻害预警准确性和及时性,对农业生产的防灾减灾有着重要的作用。

计算散度的三点法比较及订正新方案

计算散度的三点法有许多形式。对这些形式的联系和区别,有必要作出统一评价。经数学演绎后,得出这些方法实质上一致,方法之间或完全相等,或相差一个可忽略的微量。此外,为弥补三点法面积形状各异造成的误差,提出了订正新方案,为计算大范围散度场统一评价提供了方便。最后进行了实例验证。

扩展Nudging模式误差订正与初值蒙特卡洛集合预报的融合——模式参数和微分方程均有误差

本文主要研究扩展Nudging模式误差订正方案与初值蒙特卡洛集合预报的融合预报方法。这一方法首先使用历史资料估计出常数型模式误差,并将其叠加在模式倾向上作为新的预报模式,预报时再对此新预报模式的初始场叠加多了扰动,进行蒙特卡洛集合预报。这样在预报中不仅订正了模式误差,而且也考虑了初始场不确定性。在模式参数和微分方程均有误差的情况下,在最大简化气候模型的混沌台上,对这一新方法的预报效果做出全面的评估。数值试验结果表明,这一新方法在适当的人为扰动量级、预报时段和观测误差量级前提下,可以获得很好预报效果。

数值预报风场系统性误差的特征及其客观订正

Ｔ４２数值预报风场μ、ν的系统性误差应用几个统计量进行了描述，对一般天气过程，风场误差在一定数值范围内波动；前后时间风场预报有一定的相关性，但整个场强度都有误差。最后应用四种不同的客观订正方案对其订正、地转风与预报风之平均的动力订正方案较理想。

基于160站资料的我国表面气温异常特征

利用我国160站站域面积和近60年月平均表面气温资料,求得1951—2008年我国年、季节全国平均气温序列。在此基础上分析了我国表面气温异常的基本特征:四季表面气温异常中冬季异常方差最强,它对四季总异常的方差贡献为47.7%,远高于春、秋季(23.4%,17.2%)和夏季(11.7%)。线性增温在年、季序列中均显著,年序列最强,夏季最弱;全国平均表面气温线性增温的年值为1.4℃/58 a,冬季(2.3℃/58 a)明显高于夏季(0.6℃/58a)。年代际变化在年和冬、夏季序列中的方差贡献显著,年值(59.3%)明显高于冬、夏季值;年和冬季全国平均表面气温年代际变化从20世纪80年代中期起维持为正,夏季从90年代中期起维持为正。该文提供的年、季节全国平均表面气温序列合理,具有一定代表性。