S2S(Sub-seasonal to Seasonal)国际合作计划的主要目标是提升次季节-季节多模式预测能力,重点关注0~60d的预报预测技巧。中国气象局承担了S2S数据的归档备份任务,收集参与该计划的11个中心S2S模式数据,本文梳理了该数据资源的基本情况...S2S(Sub-seasonal to Seasonal)国际合作计划的主要目标是提升次季节-季节多模式预测能力,重点关注0~60d的预报预测技巧。中国气象局承担了S2S数据的归档备份任务,收集参与该计划的11个中心S2S模式数据,本文梳理了该数据资源的基本情况,介绍了数据的模式、要素及文件,研究了数据的读取和分析方法,评估了数据的正确性、完整性和时效性,运用模式回算数据,计算候、周、旬时间尺度的预测值和距平值,开展了相关数据产品的可视化工作,对照同期ECMWF距平图形产品进行分析,推动S2S数据产品在中国气象局预报预测业务中应用。展开更多
为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)...为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)模式公共回报期1999—2010年108°E以东的中国大陆东部夏季日降水及极端降水预报展开评估。结果表明,ECMWF预报整体表现最佳、NCEP次之、CMA相对较弱,各模式随预报时间的增长均呈现当观测偏湿(干)时预报倾向偏干(湿)的特点,在S2S时间尺度基本丧失预报技巧,具有很大的改进空间。极端降水临界阈值的界定方法会直接影响单个台站的评估结果,但对区域整体预报技巧影响不大。S2S模式预报的均方根误差在观测降水量越多时往往越大;预报值与观测值的相关系数在所有(极端)降水事件中呈连续(振荡)衰减,甚至出现负相关;均方技巧评分在所研究降水事件较多的情况下表现更好。各模式在所有降水事件中的空报率要远高于漏报率,但在极端降水事件中恰好相反。降水预报检验指标在绝对极端降水分级检验中的表现逐级变差,各模式预报中基本不出现特大暴雨,CMA对极端降水事件发生的预报准确率较低。展开更多
中国气象局S2S(Sub-seasonal to Seasonal)数据归档中心建设是中国气象局承担世界气象组织(WMO)的世界天气研究计划(WWRP)和世界气候研究计划(WCRP)任务,由国家气象信息中心负责设计和实现。该文介绍了S2S数据归档中心建设中涉及的数据...中国气象局S2S(Sub-seasonal to Seasonal)数据归档中心建设是中国气象局承担世界气象组织(WMO)的世界天气研究计划(WWRP)和世界气候研究计划(WCRP)任务,由国家气象信息中心负责设计和实现。该文介绍了S2S数据归档中心建设中涉及的数据交换、数据检查及处理、数据归档存储及数据服务门户全流程系统设计和实现。针对各业务中心生产的S2S数据配置差异较大造成数据交换、同步较难这一问题,采用基于FTP(file transfer protocol)的数据推送和基于ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasts)WebAPI主动数据下载相结合的方式,说明数据交换、同步方法和策略。由于S2S数据量巨大难以高效管理服务,已设计统一的数据组织形式和存储规则,实现根据数据检索条件解析获取数据存储位置,提供便捷的数据检索下载服务。自2015年11月15日中国气象局S2S数据门户系统对外开放,目前数据门户系统已有超过18个国家的300个用户注册并下载数据。展开更多
使用世界气象组织季节内至季节尺度(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用...使用世界气象组织季节内至季节尺度(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。展开更多
现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交流平台,实现信息的云共享,便于各高校...现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交流平台,实现信息的云共享,便于各高校学生了解到所需书籍的可能来源,克服二手书市场信息滞后的缺陷,将C2C(Customer To Customer)模式定位到高校学生,直接实现S2S(Student To Student)的交易。展开更多
现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交易平台,实现二手书籍的交易,便于各高...现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交易平台,实现二手书籍的交易,便于各高校学生了解到所需书籍的可能来源,克服传统二手书市场信息滞后的缺陷,将C2C(Customer To Customer)模式定位到高校学生,直接实现S2S(Student To Student)的交易。展开更多
As an important atmospheric circulation system in the mid-high latitudes of East Asia,the Northeast China cold vortex(NCCV)substantially influences weather and climate in this region.So far,systematic assessment on th...As an important atmospheric circulation system in the mid-high latitudes of East Asia,the Northeast China cold vortex(NCCV)substantially influences weather and climate in this region.So far,systematic assessment on the performance of numerical prediction of the NCCVs has not been carried out.Based on the Beijing Climate Centre(BCC)and the ECMWF model hindcast and forecast data that participated in the Sub-seasonal to Seasonal(S2S)Prediction Project,this study systematically examines the performance of both models in simulating and forecasting the NCCVs at the sub-seasonal timescale.The results demonstrate that the two models can effectively capture the seasonal variations in the intensity,active days,and spatial distribution of NCCVs;however,the duration of NCCVs is shorter and the intensity is weaker in the models than in the observations.Diagnostic analysis shows that the differences in the intensity and location of the East Asian subtropical westerly jet and the wave train pattern from North Atlantic to East Asia may be responsible for the deficient simulation of NCCV events in the S2S models.Nonetheless,in the deterministic forecasts,BCC and ECMWF provide skillful prediction on the anomalous numbers of NCCV days and intensity at a lead time of 4-5(5-6)pentads,and the skill limit of the ensemble mean is 1-2 pentads longer than that of individual members.In the probabilistic forecasts of daily NCCV activities,BCC and ECMWF exhibit a forecasting skill of approximately 7 and 11 days,respectively;both models show seasonal dependency in the simulation performance and forecast skills of NCCV events,with better performance in winter than in summer.The results from this study provide helpful references for further improvement of the S2S prediction of NCCVs.展开更多
文摘S2S(Sub-seasonal to Seasonal)国际合作计划的主要目标是提升次季节-季节多模式预测能力,重点关注0~60d的预报预测技巧。中国气象局承担了S2S数据的归档备份任务,收集参与该计划的11个中心S2S模式数据,本文梳理了该数据资源的基本情况,介绍了数据的模式、要素及文件,研究了数据的读取和分析方法,评估了数据的正确性、完整性和时效性,运用模式回算数据,计算候、周、旬时间尺度的预测值和距平值,开展了相关数据产品的可视化工作,对照同期ECMWF距平图形产品进行分析,推动S2S数据产品在中国气象局预报预测业务中应用。
文摘为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)模式公共回报期1999—2010年108°E以东的中国大陆东部夏季日降水及极端降水预报展开评估。结果表明,ECMWF预报整体表现最佳、NCEP次之、CMA相对较弱,各模式随预报时间的增长均呈现当观测偏湿(干)时预报倾向偏干(湿)的特点,在S2S时间尺度基本丧失预报技巧,具有很大的改进空间。极端降水临界阈值的界定方法会直接影响单个台站的评估结果,但对区域整体预报技巧影响不大。S2S模式预报的均方根误差在观测降水量越多时往往越大;预报值与观测值的相关系数在所有(极端)降水事件中呈连续(振荡)衰减,甚至出现负相关;均方技巧评分在所研究降水事件较多的情况下表现更好。各模式在所有降水事件中的空报率要远高于漏报率,但在极端降水事件中恰好相反。降水预报检验指标在绝对极端降水分级检验中的表现逐级变差,各模式预报中基本不出现特大暴雨,CMA对极端降水事件发生的预报准确率较低。
文摘中国气象局S2S(Sub-seasonal to Seasonal)数据归档中心建设是中国气象局承担世界气象组织(WMO)的世界天气研究计划(WWRP)和世界气候研究计划(WCRP)任务,由国家气象信息中心负责设计和实现。该文介绍了S2S数据归档中心建设中涉及的数据交换、数据检查及处理、数据归档存储及数据服务门户全流程系统设计和实现。针对各业务中心生产的S2S数据配置差异较大造成数据交换、同步较难这一问题,采用基于FTP(file transfer protocol)的数据推送和基于ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasts)WebAPI主动数据下载相结合的方式,说明数据交换、同步方法和策略。由于S2S数据量巨大难以高效管理服务,已设计统一的数据组织形式和存储规则,实现根据数据检索条件解析获取数据存储位置,提供便捷的数据检索下载服务。自2015年11月15日中国气象局S2S数据门户系统对外开放,目前数据门户系统已有超过18个国家的300个用户注册并下载数据。
文摘使用世界气象组织季节内至季节尺度(Subseasonal to Seasonal,S2S)预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。
文摘现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交流平台,实现信息的云共享,便于各高校学生了解到所需书籍的可能来源,克服二手书市场信息滞后的缺陷,将C2C(Customer To Customer)模式定位到高校学生,直接实现S2S(Student To Student)的交易。
文摘现今,高校学生持有的二手书籍已经成为一种即时的可再利用资源。然而,由于信息沟通不充分和二手市场的不成熟,造成了这种资源的严重浪费。本文旨在分析建立一个能够调用各高校书籍信息的系统作为交易平台,实现二手书籍的交易,便于各高校学生了解到所需书籍的可能来源,克服传统二手书市场信息滞后的缺陷,将C2C(Customer To Customer)模式定位到高校学生,直接实现S2S(Student To Student)的交易。
基金Supported by the Research Project of China Meteorological Administration(CMA)Institute of Atmospheric Environment(2021SYI AEKFMS11)National Key Research and Development Program of China(2021YFA0718000)+3 种基金National Natural Science Foundation of China(42175052 and 42005037)Joint Research Project for Meteorological Capacity Improvement(22NLTSY008)CMA Special Project for Innovative Development(CXFZ2022J008)CMA Youth Innovation Team Fund(CMA2024QN06 and CMA2024QN05).
文摘As an important atmospheric circulation system in the mid-high latitudes of East Asia,the Northeast China cold vortex(NCCV)substantially influences weather and climate in this region.So far,systematic assessment on the performance of numerical prediction of the NCCVs has not been carried out.Based on the Beijing Climate Centre(BCC)and the ECMWF model hindcast and forecast data that participated in the Sub-seasonal to Seasonal(S2S)Prediction Project,this study systematically examines the performance of both models in simulating and forecasting the NCCVs at the sub-seasonal timescale.The results demonstrate that the two models can effectively capture the seasonal variations in the intensity,active days,and spatial distribution of NCCVs;however,the duration of NCCVs is shorter and the intensity is weaker in the models than in the observations.Diagnostic analysis shows that the differences in the intensity and location of the East Asian subtropical westerly jet and the wave train pattern from North Atlantic to East Asia may be responsible for the deficient simulation of NCCV events in the S2S models.Nonetheless,in the deterministic forecasts,BCC and ECMWF provide skillful prediction on the anomalous numbers of NCCV days and intensity at a lead time of 4-5(5-6)pentads,and the skill limit of the ensemble mean is 1-2 pentads longer than that of individual members.In the probabilistic forecasts of daily NCCV activities,BCC and ECMWF exhibit a forecasting skill of approximately 7 and 11 days,respectively;both models show seasonal dependency in the simulation performance and forecast skills of NCCV events,with better performance in winter than in summer.The results from this study provide helpful references for further improvement of the S2S prediction of NCCVs.
