短期气候预测基础：第7章 短期气候预测的物理统计方法

1、 东北10站有效积温距平（71-00）东北10站有效积温距平（71-00） -2000-2000 -1000-1000 0 0 10001000 20002000 30003000 40004000 19611961196619661971197119761976198119811986198619911991199619962001200120062006 东北东北10站有效积温距平历年变化站有效积温距平历年变化 目前编号台风数目前编号台风数 处于偏少的阶段处于偏少的阶段 ，登陆台风在平，登陆台风在平 均值附近波动。均值附近波动。 夏（前期）季、冬（后期）亚洲区域极涡面积指数夏（前期）季、冬

2、（后期）亚洲区域极涡面积指数 的年际变化曲线的年际变化曲线 夏季降水与前冬环流场的夏季降水与前冬环流场的SVD_1向量（向量（0.7） PNA 谭桂容，孙照渤，赵振国谭桂容，孙照渤，赵振国.我国东部夏季降水与北半球大气环流和北太平洋海温的关系我国东部夏季降水与北半球大气环流和北太平洋海温的关系 南京气象学院学报南京气象学院学报,1998,21(1)：1-7 8% 16% 在预测中考虑的主要物理因子：在预测中考虑的主要物理因子： u海温（海温（ENSO ENSO 现象）、冰雪覆盖、地温等下垫现象）、冰雪覆盖、地温等下垫 面热力因素；面热力因素； u亚洲季风、热带对流活动、赤道辐合带、越赤亚洲季风

3、、热带对流活动、赤道辐合带、越赤 道气流、青藏高压、西太平洋副热带高压、中纬道气流、青藏高压、西太平洋副热带高压、中纬 度阻塞高压、极涡、遥相关型、准两年振荡度阻塞高压、极涡、遥相关型、准两年振荡 （QBOQBO）、三大涛动等大气活动中心或大气环流）、三大涛动等大气活动中心或大气环流 系统；系统； u太阳活动、天文因素、地球物理因素等。太阳活动、天文因素、地球物理因素等。 海 温 海 冰 积 雪 地 温 其他 阻高 副高 季 风 冷空气 副高 梅雨锋梅雨锋 高纬系统高纬系统 冷空气 极涡 季风季风 前期秋季前期秋季前期冬季前期冬季 前期春季前期春季同期夏季同期夏季 ENSOENSO预测模型预测

4、模型 El Nio 发展阶段发展阶段 El Nio 衰亡阶段衰亡阶段 La Nia 发展阶段发展阶段 La Nia衰亡阶段衰亡阶段 20 20世纪世纪80 80 年代后期开始，气象系统各级业务部年代后期开始，气象系统各级业务部 门都先后建立了门都先后建立了第一代以物理统计方法为主的短期气第一代以物理统计方法为主的短期气 候预测自动化业务系统候预测自动化业务系统，形成了一个完整的客观化、，形成了一个完整的客观化、 自动化的业务流程，这使短期气候预测向现代化又迈自动化的业务流程，这使短期气候预测向现代化又迈 进了一大步，基本结束了资料处理和预测制作的手工进了一大步，基本结束了资料处理和预测制作的手

5、工 和半手工操作局面。和半手工操作局面。 从数理统计预测到物理统计预测从数理统计预测到物理统计预测, , 这是短期气候这是短期气候 变化和预测理论发展在业务方法上进步的体现变化和预测理论发展在业务方法上进步的体现, , 它不它不 仅有助于直接提高预测水平仅有助于直接提高预测水平, , 同时对提高统计因子的同时对提高统计因子的 质量和改进动力学方法的物理过程都起到促进作用。质量和改进动力学方法的物理过程都起到促进作用。 u方法有多种，主要包括方法有多种，主要包括线性方法线性方法（多元线性回归（多元线性回归 方法、逐步回归方法、主分量分析（方法、逐步回归方法、主分量分析（PCAPCA）与多元）与多

6、元 线性回归相结合的方法，线性回归相结合的方法，PCAPCA与与CCACCA、SVDSVD相结合的相结合的 方法等）和方法等）和非线性方法非线性方法（人工神经网络方法等）；（人工神经网络方法等）； 预测模型预测模型 后报试验后报试验独立试报试验独立试报试验 一类雨型一类雨型( (北方型北方型) ) 二类雨型二类雨型( (中间型中间型) ) 三类雨型三类雨型( (南方型南方型) ) 冬季高度场与后夏季降水奇异值分解的第一对向量冬季高度场与后夏季降水奇异值分解的第一对向量 冬季高度场与后夏季降水奇异值分解的第三对向量冬季高度场与后夏季降水奇异值分解的第三对向量 一类雨型一类雨型 二类雨型二类雨型

7、三类雨型三类雨型 前冬海温场合成前冬海温场合成 u动力方法是确定论的，它基于物理定律的 初值（边值）问题，认为未来状态是现在 状态和制约起变化的物理规律所确定的必 然结果 ； u但没有利用或没有充分利用已有的实况历 史资料。 u统计方法是随机的观点，它则利用了实况 资料，承认未来状态有不确定性，期望依 据现在状态和近期的演变对未来做出概率 的推断； u但没有利用或充分利用已掌握的物理知识。 )( 00 xfy pp 0 y 0 x )( tppt xfy t x t y )( 00 xfy mos 0 y 0 x )( tmost xfy t x t y )( XFY Y 动力延伸预报产品释用

8、方法动力延伸预报产品释用方法 及其在月季降水预报中的应用及其在月季降水预报中的应用 陈丽娟陈丽娟 李维京李维京 可见局地降水距平与：可见局地降水距平与： 第二项：形势场距平的拉普拉斯有关，反映了第二项：形势场距平的拉普拉斯有关，反映了 大气的辐合、辐散情况，体现了与降水有关的大气的辐合、辐散情况，体现了与降水有关的 大气垂直运动；大气垂直运动； 第三项：形势场距平的纬向切变有关，反映了第三项：形势场距平的纬向切变有关，反映了 东西气流交汇的影响；东西气流交汇的影响； 第四项：形势场距平的经向切变有关，体现了第四项：形势场距平的经向切变有关，体现了 冷暖空气交汇对降水的影响；冷暖空气交汇对降水的

9、影响； 第五项：形势场距平有关；第五项：形势场距平有关； 有清晰的天气学意义。有清晰的天气学意义。 443322110 XAXAXAXAARa XB 1 2 X x B 2 X y B 3 XB 4 试验设计试验设计: 试验一试验一(PP(PP法法):NCEP/NCAR):NCEP/NCAR再分析资料和站点降水观测资料再分析资料和站点降水观测资料 进行应用试验进行应用试验 , ,检验解释能力。检验解释能力。 u利用利用NCEP/NCARNCEP/NCAR再分析资料再分析资料1951-19911951-1991年的年的500hPa500hPa高度场高度场 和国家气候中心和国家气候中心160160

10、站降水资料站降水资料确定站点降水距平百分率预确定站点降水距平百分率预 报方程报方程； u用用1992-20011992-2001年的资料进行年的资料进行实况解释预报检验实况解释预报检验； u然后利用该方程和模式结果进行然后利用该方程和模式结果进行20022002年以后的降水年以后的降水预报预报 试验试验。 解释应用方法预报月降水试验评估 （1992-2001,10年） 2002年预测实例 2002 T63业务预报 PcSS1SS2ACCTsPcACC 174.4117.0929.960.3626.966.670.13 245.45-22.45-3.450.123.0767.480.05 362

11、.640.5115.950.257.9457.58-0.1 472.7329.8540.730.431.75600.14 571.0824.7436.420.334.7267.50.01 667.4711.9925.650.125.0854.39-0.06 755.56-9.697.330.091.5670.830.29 858.395.6120.26-0.060.7471.690.35 961.459.4423.490.34.2678.490.13 1053.05-0.7714.87-0.263.0356.97-0.09 11646.8921.340.036.5269.280.13 1273

12、.0832.442.890.1620.9248.590.29 63.288.8022.950.167.2164.120.11 20022002年年5 5月预报月预报 T63T63解释结果解释结果实况实况 20022002年年6 6月预报月预报 T63T63解释结果解释结果实况实况 各省建立的解释应用业务系统各省建立的解释应用业务系统 模式预报误差分别模式预报误差分别来源于资料和模式误差来源于资料和模式误差，误差的存在导致初，误差的存在导致初 值和模式存在不确定性，由它们所引起的预报误差增长分别称为值和模式存在不确定性，由它们所引起的预报误差增长分别称为内内 部和外部部和外部误差增长。误差增长。

13、 u由于模式误差的存在，模式长期积分会趋向于模式内在的统计平由于模式误差的存在，模式长期积分会趋向于模式内在的统计平 衡状态（即模式气候），这种与实际气候的偏差被称为衡状态（即模式气候），这种与实际气候的偏差被称为系统性误差系统性误差 或气候漂移或气候漂移。 u模式误差还包含依赖于时间变化的部分（可称为模式误差还包含依赖于时间变化的部分（可称为时变误差时变误差）, ,这这 种误差随环流型而变化。种误差随环流型而变化。 模式系统性误差的订正模式系统性误差的订正，主要有两种：，主要有两种： （1 1）后验（或事后）订正后验（或事后）订正：只在整个积分完成后对预报结果进行：只在整个积分完成后对预报结

14、果进行 订正处理，订正处理，MOSMOS技术也属此类；技术也属此类； （2 2）过程订正过程订正：在积分过程中固定间隔反复订正。：在积分过程中固定间隔反复订正。 时变误差的订正：时变误差的订正： （1 1）使用近期资料和模式预报来估计，并对当前初值的预报进行）使用近期资料和模式预报来估计，并对当前初值的预报进行 订正，缺点是仅用到最近数据，信息量太少，估计的订正量可能不订正，缺点是仅用到最近数据，信息量太少，估计的订正量可能不 够稳定；够稳定； （2 2）建立由预报变量计算误差订正量的统计关系，该方法并没有）建立由预报变量计算误差订正量的统计关系，该方法并没有 先验地增加可用信息量，统计关系的

15、样本稳定性也难以保证。先验地增加可用信息量，统计关系的样本稳定性也难以保证。 距平百分率订正方法（CM-old） 基于ENSO分类的订正方法（CM-ENSO） ii aa 订正后第i 年的量 订正前第i 年的量 订正量 h ba 模式模拟的量 观测的量 总体平均 订正思路 CMENSO订正方案是在降水距平百分率（CM-AP） 订正方案上，对于不同ENSO类而进行的 年 年 年 L3 N2 E1 i i i dc i ki CM-ENSO订正量 ii cc 相似相似- -动力模式动力模式 一般意义上，一般意义上， 数值预报模式可以表示成下面数值预报模式可以表示成下面Cauchy Cauchy 问

16、题的解问题的解: : 其中，其中，x x是空间坐标向量，是空间坐标向量，y y是预报的状态向量，是预报的状态向量，L L是是y y的微的微 分算子（通常是非线性），分算子（通常是非线性）， F F是模式中忽略的误差算子。是模式中忽略的误差算子。 )()( FL t 0),()0 ,(txGx 相似相似- -动力模式动力模式 在相似在相似- -动力模式中，动力模式中， 被分成参考态和扰动态，即：被分成参考态和扰动态，即： ， 是从历史观测资料中选出相似的状态向量。参考态按是从历史观测资料中选出相似的状态向量。参考态按 照下面方程表示：照下面方程表示： 可以得到扰动态的方程：可以得到扰动态的方程：

17、 % % )()( % 1 % % FL t )()()()( % 1 % FFLL t )()( FL t )( ) ()( ) ( % 1 % FFLL t )()( ) ( % 1 % FFF 0)()( % LL t 0)( L t 实际工作中：实际工作中： 说明由于考虑环流异常相似演变的作用，相似说明由于考虑环流异常相似演变的作用，相似- -动力模式动力模式 将会比动力模式或相似预报方法的精度更高。将会比动力模式或相似预报方法的精度更高。 图图8.2.1 全球全球500hPa高度逐日预报与实况的高度逐日预报与实况的ACC (a) 纬向平均部分；纬向平均部分；(b)超长波部分；超长波部

18、分；(c)天气尺度部分。天气尺度部分。 实线：相似动力集合预报；虚线：动力预报（实线：相似动力集合预报；虚线：动力预报（12例平均，预报时间例平均，预报时间/d） 相似动力相似动力动力动力 由于使用由于使用不同的预测方法不同的预测方法，预测的结果会，预测的结果会 不同；来自不同；来自不同单位不同单位的预测结果也会有差异，的预测结果也会有差异， 然而发布的预测结果必须是然而发布的预测结果必须是唯一唯一的。因此，我的。因此，我 们可以通过们可以通过集成预报集成预报方法，来综合分析各种不方法，来综合分析各种不 同方法以及不同来源的预测结果，最后给出一同方法以及不同来源的预测结果，最后给出一 个统一的

19、预测结果。个统一的预测结果。 副高副高海温综合海温综合AO活动活动 年代际背景年代际背景统计客观预测统计客观预测 动力统计相结合客观预测动力统计相结合客观预测 副高副高海温综合海温综合AO活动活动 年代际背景年代际背景统计客观预测统计客观预测动力统计相结合客观预测动力统计相结合客观预测 Ntxt, 2 , 1, Lljx lN , 2 , 1),( Jj, 2 , 1 J j lNjlN jxwx 1 )( Jjw j , 2 , 1, 1 1 J j j w N j jktjktjkt PPW 1 2 , 2 , / N j jktjktkt FWF 1 , jkt F , jkt W ,

20、jkt P , N 汛期降水预测回顾-1998 实 况NCC预报 预 测 评 分 20%20%20%-20% 气候业务系统气候业务系统 理论研究理论研究 气候预测业务气候预测业务 观测资料观测资料 影响因子及其机理影响因子及其机理 气候监测、诊断气候监测、诊断 气候动力模式预测气候动力模式预测 观测资料分析观测资料分析 应用气候研究应用气候研究 影响评估影响评估 预评估预评估 公共服务公共服务 需求分析需求分析 国家气候中心国家气候中心 1 1、对气候系统的多圈层监测、对气候系统的多圈层监测 北半球积雪 冰雪圈监测冰雪圈监测 北半球海冰密集度 区域积雪指数 亚洲 中国 全球 全球与中国逐日全球

21、与中国逐日旱涝监测旱涝监测 季风监测 爆发/结束 逐日指数 夏季风强度 水汽输送 极端事件监测极端事件监测 2006年夏季 重庆高温 2008年初南方 低温雨雪冰冻 2 2、动力气候模式预测业务、动力气候模式预测业务 化系统的建立化系统的建立 结构与流程 产品平台产品平台 http:/ http:/ 海洋资料同化产品 1.时间尺度：逐月 2.变量:海洋温度和盐度 3.时段： 1982年1月至今， 每月更新 4.空间分辨率： 194lon92lat30lev 动力延伸预报： 1.变量：500hPa 高度场、降水距平百分率、 2m气温、700hPa风场、SLP 2.区域：亚洲（15S-65N, 40E-175E）、 东北半球、北半球、全球 3.时效：未来40天，每5天滚动更新 海气耦合模式预报： 1.要素：海温距平、地面温度距平、 500hPa 高度场、850hPa 温度场、降水 距平百