（气象学专业论文）降尺度方法在广西月降水量预测中的应用研究.pdf

摘要 本文研究了广西月降水的时空特征和演变规律，以及广西降水的成因，并运用 1 9 6 0 2 0 0 2 年n c e p n c a r 再分析资料中的2 0 0 1 l p a 、5 0 0 b p a 、7 0 0 h p a 月平均位势高度场， 2 0 0 h p a 、7 0 0 h p a 月平均水平风场，以及1 9 8 2 - 2 0 0 2 年国家气候中心动力模式回算试验资 料，结合广西的天气气候特点及影响系统，分别建立了广西月降水量的降尺度预报模型。 研究结果表明，( 1 ) 桂东北降水量主要集中在3 - 7 月，由冷空气和西风槽造成， 桂西南和沿海的降水量则主要集中在6 - 8 月，由热带气旋、热带辐合带等热带系统带来； 广西夏季6 8 月降水与江河洪峰水位密切相关；( 2 ) 广西月降水量与华南上空位势高度 距平呈负相关关系，说明华南上空高度场偏低有利于广西降水偏多；与欧洲亚中高纬度 地区高度距平相关显著，表明当中高纬度地区环流经向度大，槽脊发展，广西易受来自 中高纬度地区的冷空气影响，降水偏多。广西月降水量与同期的7 0 0b p a 、2 0 0 h p a 的月 平均u 、v 风场的相关显著，虽然高相关区域范围小，但相关系数高。在中高纬度地区 的经、纬向风场表征了冷空气势力强弱，与广西降水也有一定的相关性。( 3 ) 在建立预 报模型时，主要使用了2 0 0 h p a 、5 0 0 h p a 、7 0 0 ”a 月平均高度场中相关显著的关键区、 对风场相关显著关键区作e o f 展开、5 0 0h p a 高度场相关显著区的车比雪夫多项式展开、 e o f 展开、根据涡度和切变风公式构造5 0 0h p a 涡散度场等6 种构造预报因子的方法， 以及逐步回归、欧氏距离相似、b p 神经网络等预报建模方法。利用这些预报模型对国 家气候中心下发的月动力延伸集合预报资料或模式回算资料进行解释应用，预报 2 0 0 3 2 0 0 6 年的广西月降水量；作为对比，用同样的建模方法，从前期海温场、大气环 流场，及环流特征量中选取预报因子，对广西月降水量进行预报。结果表明，降尺度释 用预报模型比传统的统计预报模型对广西月降水量有更好的预报能力，可在短期气候预 测业务中应用。 关键词：动力气候模式产品解释应用月降水量降尺度预报模型 a b s t r a c t i nt h i sp a p e r , t h es p a t i a la n dt e m p o r a lc h a r a c t e r i s t i co fm o n t h l yp r e c i p i t a t i o ni n g u a n g x i ，a n di t sc h a n g i n gr e g u l a t i o n s ，a n di t sp h y s i c a lc a n s eh a db e e ns t u d i e d b a s e do nt h e n c e p n c a rr e a n a l y s i sd a t ao f m o n t h l ym e a n2 0 0 h p a 、5 0 0 h p a 、7 0 0 h p ag e o p o t e n t i a lh e i g h t f i e l d s ，a n dm o n t h l ym e 8 1 12 0 0 h p a 、7 0 0 h p ah o r i z o n t a lw i n dv e l o c n yf i e l d s ，a n dt h ee n s e m b l e h i n d c a s t p r o d u c t s f r o mn a t i o n a lc l i m a t ec e n t e ro f c h i n a , c o n s i d e r i n gt h e w e a t h e r d o m i n a t i n gs y s t e m sa n dc l i m a t ec h a r a c t o f i s t i c so fo u a n g x ir e g i o n s ，f i l em o n t h l yp r e c i p i t a t i o n d o w n s c a l i n gf o r e c a s tm o d e l sa r ee s t a b l i s h e dr e s p e c t i v e l y t h er e s u l t so ft h i sr e s e a r c hs h o wt h a t ( 1 ) m o n t h l yp r e c i p i t a t i o ni nn o r t h e a s to f g u a n g x io c c u r sm a i n l yf r o mm a r c ht oj u l y ，c a u s i n gb yc o l da i ra n dw e s t e r l yt r o u g h ，w h i l e m o n t h l yp r e c i p i t a t i o ni ns o u t h w e s to fg u a n g x ia n dt h ea r e aa l o n gb e i b ug u l fo c c b r sm a i n l y f r o mj u n et oa u g u s t , c a u s i n gb yt r o p i c a lc y c l o n e so rt h ei n t e r t r o p i c a lc o n v e r g e n c ez o n e ，e t o t h ea n a l y s i sa l s os h o w st h a tt h ef l o o dp e a ko fr i v e r si ng u a n g x ic l o s e l yc o r r e l a t et ot h et o t a l p r e c i p i t a t i o ni n3 】a ( 2 ) t b e i ss i g n i f i c a n tc o r r e l a t i o nr e l a t i o n s h i pb e t w e e nm o n t h l y r a i n f a l l i no u a n g x if r o mj a n u a r yt od e c e r n b e ra n dg e o p o t e n t i a lh e i g h ta n o m a l yn o to n l yo v e rs o u t h c h i n ab u ta l s oo v e re u r o p e - a s i ah i g h - m i d d l el a t i t u d ea r e i ti ss h o w nt h a tb o t hl o w e r g e o p o t e n t i a lh e i g h to v e rs o u t hc h i n aa n dl a r g ea m p l i t u d eo fa o u g ha n dd d g ei ne u r o p e - a s i a h i g h - m i d d l el a t i t u d ea r e a sa r eb e n e f i c i a lt or a i n f a l l i ng u a n g x i m o n t h l yp r e c i p i t a t i o ni n g u a n g x ii ss i g n i f i c a n t l yc o r r e l a t e dt om o n t h l ym e a nu ，vh o r i z o n t a lw i n dv e l o c i t yo v e r7 0 0 h p a a n d2 0 0 h p aw i t hs m a l lc o r r e l a t i o na r e a sa n dh i g hc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t s t os o m ee x t e n t m o n t h l yr a i n f a l li no u a n g x ic o r r e l a t ec l o s e l yt ot h eu vw i n dv e l o c i t yo v e rh i g h m i d d l e l a t i t u d ea r e a s ，w h i c ha r e l a t e dt ot h em e n g t ho fc o l da i r ( 3 ) i nt h i sw o r k , 6w a y st o c o m p o s ep r e d i c t o r sa n d3p r e d i c t i o nm e t h o d sa u s e df o re s t a b l i s h i n gd o w n s c a l i n gf o r e c a s t m o d e bf o re x p l a n a t i o na n da p p l i c a t i o nt h ep r o d u c t so fd y n a m i c a lc l i m a t em o d e lt op r e d i c t m o n t h l yr a i n f a l li no u a n g x i t h e6w a y st oc o m p o s ep r e d i c t o r sa r es i g n i f i c a n tc o r r e l a t i o n $ r e a sf r o m2 0 0 h p a , 5 0 0 h p a , 7 0 0 h p am o n t h l ym e a ng e o p o t e n t i a l h e i g h tf i e l d s ，m a k i n g e m p i r i c a lo r t h o g o n a lf u n c t i o n ( e o f ) f o rs i g n i f i c a n tc o r r e l a t i o na r e a sf r o m2 0 0 h p a ，7 0 0 h p a m o n t h l ym e a nw i n df i e l d s ，c h e b y s h e vp o l y n o m i a lc o e f f i c i e n t sa n de o f t i m ec o e f f i c i e n t sf o r s i g n i f i c a n tc o r r e l a t i o n i r e a si l l5 0 0 h p a ，v o r t i c i t ya n dd i v e r g e n c ef i e l d sc o n s t r u c t e db y5 0 0 h p a g e o p o t e n t i a lh e i g h ta c c o r d i n gt ot h ee q u a t i o n so f g e o s t r o p h i c - v o r t i c i t ya n dg e o s t r o p h i c w i n d , e t c t h e3p r e d i c t i o nm e t h o d sa r es t e p w i s er e g r e s s i o n , e u c l i d e a nd i s t a n c es i m i l a r i t y ，a n db p n e u r a ln e t w o r k u s i n gt h ee n s e m b l ef o r e c a s to rh i n d c a s tp r o d u c t so fd y n a m i c a lc l i m a t e m o d e l sf r o mn a t i o n a lc l i m a t ec e n t e ro fc h i n a , w ec a np r e d i c tm o n t h l yp r e c i p i t a t i o ni n g u a n g x ib yt h e s ed o w n s c a l i n gm o d e l s a sac o m p a r i s o n , p r e d i c t i o nm o d e l sf o rm o n t h l y p r e c i p i t a t i o ni ng u a n g x ia r ee s t a b l i s h e dw i t ht h ep r e d i c t o r sf r o mf o r m e rs e as u r f a c e t e m p e r a t u r e ( s s t ) ，a t m o s p h e r i cc i r c u l a t i o n , a n dc i r c u l a t i o nc h a r a c t e r i s t i cd a t ab yu s i l 坞a b o v e s t a t i s t i cm e t h o d s t h er e s u l t so ft h ep r e d i c t i o nt e s t s d u r i n g2 0 0 3t o2 0 0 6s h o w nt h a tt h e d o w n s c a l i n gm o d e l sa r es u p e r i o rt ot h et r a d i t i o n a ls t a t i c s t i c a lm o d e l s mp r e d i c t i n gm o n t h l y p r e c i p i t a t i o no f g u a n g x i k | yw o r d s ：d y n a m i c a lc l i m a t em o d e lp r o d u c t ；e x p l a n a t i o na n da p p l i c a t i o n ；m o n t h l y p r e c i p i t a t i o n ；d o w n s c a l i n g ；f o r e c a s tm o d e l 学位论文独创性声明 本人郑重声明： 1 、坚持以。求实，创新。的科学精神从事研究工作 2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究 成果 3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的 4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构 已经发表或撰写过的研究成果 5 ，其他同志对本研究所傲的贡献均已在论文中作了声明并表示 了谢意 作者签名：塑查 日 期：鲨曼厶望 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京信息工程大学有关保留、使用学位论文 的规定，学校有权保留学位论文并向目家主管部门或其指定机 构送交论文的电子版和纸质版；有权将学位论文用于非赢利目 的的少量复镧并允许论文进入学校图书馆被查阅；有权将学位 论文的内容编入有关数据库进行检索；有权将学位论文的标愿 和摘要汇编出版保密的学位论文在解密后适用本规定 作者签名：堑垒 日期：丝呸丝 第一章前言 气候，特别是气候异常对国民经济发展和人类可持续发展具有重大的影响，因 而成为全球关注的焦点。目前全世界有许多科学机构和科学工作者在这一领域努力 探索，通过各种理论研究和科学试验解释气候的形成、探讨气候变化和气候异常的 原因或机理，并进行气候预测。 现阶段气候预测业务主要进行月季尺度气候要素的预测。月季降水量反映了月 尺度、季节尺度降水变化的大致情况，准确的月季气候要素预测对减灾防灾、科学 合理地安排生产生活有重要意义。随着广西社会经济的发展，由气候异常引发的问 题日益突显了其重要影响，干旱，洪涝等给人民的生产生活造成严重威胁。如果预 先能对该月气候要素变化做出较准确的预测，就可以提前做好防范。然而，由于影 响月气候要素变化的因素很多而且很复杂，因而预测准确率低，历来是短期气候预 测的重点和难点。 经过多年的研制和发展，国家气候中心已建立起我国第一代动力气候模式预测 系统，包括3 种时间尺度的气候预测动力模式。即月动力延伸预报模式，用于季节 预测的低分辨率海气偶合模式，其中嵌套一个高分辨率区域气候模式系统以及预测 e n s o 事件年际变化的简单海气耦合模式，这4 种模式与前处理和后处理分系统有 机地组成了我国第一代可供业务应用的动力气候模式预测系统【l 。】。目前该系统已经 正式投入业务运行，可供实际业务使用的集合预报产品数量和质量不断提高。然而， 海洋大气系统十分复杂，目前的气候模式是一个十分粗略的近似，虽然大尺度环流 场的预测获得了较好的效果，但是模式提供的气候要素。尤其是区域气候要素的预 报仍不太理想；怎样利用我国动力气候模式预测系统提供的集合预报产品，尤其是 预测效果较好的月平均5 0 0 h p a 高度集合预报场，进行区域气候要素的预报，以提高 短期气候预测水平? 近年来很多气象工作者对动力气候模式产品释用进行了探索和 研究，并取得了许多成果降”，使动力气候模式产品释用技术成为提高月气候要素 预测能力的重要途径之一。 本文从实际预测业务出发，运用两种方法进行统计降尺度预报研究，一种是应 用积累了几十年的大气环流历史实况资料，续加动力气候模式集合预报产品、 预报广西月降水量的完全预报( p e r f e ap r o g n 础) 方法，另一种是应用国家气候中心 1 下发的模式回算实验资料续加动力气候模式预报产品的m o s ( m o d e lo u t p u t s t a t i s t i c c sm e t h o d ) 释用预报方法，建立广西月降水量预报模型，实现动力气候模式 集合预报产品的统计降尺度释用。 降尺度方法研究的现状 动力气候模式产品的解释应用，结合了动力模式预报和统计预报两方面的成果， 是提高短期气候预铡准确率的有效途径，因而成为省级气候轨道业务技术体制改革 的重点。目前利用动力气候模式产品制作区域旬、月、季尺度气候要素预测主要的 方法有两种：动力降尺度法( d y n a m i c a ld o w n s c a l i n g ) 和统计降尺度法( s 谢s t i c a l d o w n s c a l i n g ) 。动力降尺度方法就是利用与海气耦合气候模式( a o g c m ) 耦合的区域 气候模式( r c m ) 来预估区域未来气候变化情景，它的优点就是物理意义明确，能 应用于任何地方而不受观测资料的影响，也可应用于不同的分辨率，该方法有两个 发展方向，一种是提高全球气候模式( o c m ) 的水平分辨率，这需要强大的计算机 资源支持；另一个方向是在低分辨率的g c m 中嵌套高分辨率的有限区域模式 ( l a m ) ，但l a m 的性能受a o g c m 提供的边界条件的影响很大，l a m 在应用于 不同的区域时需要重新调整参数 6 1 ，而l a m 的边值条件的确定、与a o g c m 嵌套 技术以及局地模式系统性的误差减少都是难点，另外该方法的计算量大、费机时。 相比之下，统计降尺度释用方法恰好能弥补动力降尺度法的不足，计算量小而易于 操作，很适合基层气象台站推广使用。j o h 锄a n d r e s o n ”。等对比分析了动力降尺度 法和统计降尺度法的预测效果，认为两种方法对a o g c m s 产品的降尺度释用同样有 效。 近年来许多气象工作者对统计降尺度释用技术进行了探索和研究，便动力气候 模式产品释用技术在提高区域月气候要素预测能力方面显示出巨大潜力。动力气候 模式产品释用使用的统计降尺度方法很多，概括起来主要有以下4 种： ( 1 ) 从大尺度大气动力学方程组出发，推导出月降水距平百分率与月平均环流 场的关系，从而建立单站月降水距平百分率预报方程，随后利用月动力延伸提供的 5 0 0 h p a 平均环流场和实际降水资科反演出月降水距平百分率预报方程的系数，再根 据动力气候模式预报的5 0 0 h p a 月平均集合预报场得到单站月降水距平百分率雎“” 1 1 1 ( 2 ) 应用线性函数，建立大尺度气候场与区域气候要素的统计关系，经 实况( 或再分析) 资料检验这种统计关系的稳定性，再把这种关系应用到模 式输出的大尺度气候信息，得到区域气候要素的预报值。最常用的线性函数就是 2 线性回归方法，一般是建立大尺度气候场与地面气候变量场之间的多元线性回归方 程。s a i l o r 等 1 2 】用多元线性回归方法预测美国站点的气温，m u r p h y 1 3 l 也用同样的技 术预测欧洲的月平均气温和降水。还有一些回归方法，如逐步回归、主分量分析与 多元线性回归相结合、主分量分析与逐步回归相结合等方法另一种线性函数是典 型相关分析( c c a ) ，c c a 方法在气候研究中已经得到广泛的应用【1 4 “。近几年已 经开始把c c a 方法应用于统计降尺度【1 6 ”。如b u s u i o e 等。锎e o f - c c a 方法估计瑞 典的降水；与c c a 相似的奇异值分解( s v d ) 方法也开始应用于统计降尺度i l ”。0 s h i m a 等口把p c a - - c c a 和s v d 方法应用于日本预测当地的降水，对2 种方法做了比较，结 果表明s v d 方法预测结果优于p c a - = - c c a 。还可以使用一些逐级线性和非线性内差 法来进行回归。 ( 3 ) 应用人工神经网络法( a n n ) 。人工神经网络是由大量的神经元广泛相互连 接而成的复杂网络系统，它是在现代神经科学成果基础上提出来的，反映了人脑功 能的若干基本特征，但并不是神经系统的逼真描述，而只是一种抽象的数学模型， 是一种具有高速非线性的超大规模连续时间动力学系统。它实质上是- - f l 非线性科 学，其优点是具有并行处理、容错性、自学习等功能。m p e l 私o k a 等【2 0 j 成功地用a n n 模拟了新西兰( n e w z e a l a n d ) 的月平均气温和降水。s c h o f 等t 2 l 】对比了神经网络和回归 方法在温度和降水的降尺度预测的效果。 ( 4 ) 应用环流分型技术，对与区域气候变化相关的大尺度大气环流进行分类， 一般可以利用大尺度大气环流信息如海平面气压、位势高度场、气流指数，v ，趴 风向、风速、云量等对大气环流分型。常见的分型技术一般有2 种：一种是主观的分 型技术如l a m bw e a t h e r t y p e l 2 2 翔】、g r o s s w e t t e r l a g e n 等，它的优点就是可以充分应用 气象工作者的气象知识和经验积累，缺点就是其结果不能被重建，而且只能应用于 特定的区域；另一种分型技术为客观分型技术，主要是以统计方法进行的分型技术， 如p c a 、c c a 、平均权重串组法冽、p c a 平均权重串组相结合的方法、人工神经 网络分类法和模糊规则为基础的分类方法等。把环流分型方法应用于统计降尺度时， 首先应用已有的大尺度大气环流和区域气候变量的观测瓷料对与区域气候变量相关 的大气环流分型，其次计算各环流型平均值、发生的频率和方差分布以及在各天气 型发生情况下区域气候量如气温或降水的平均值、发生的频率和方差分布，最后通 过把未来环流型的相对频率加权到区域气候状态得到未来区域气候值。 1 2 研究的目的和意义 经典统计学方法作为短期气候预测的主要手段优点在于在过去资料基础上直 3 接研究气候系统过去的实际行为，揭示出呈现的规律，一直以来得到广泛应用，并 取得了较大进展，预报准确率达到一定的水平p l 。但统计科学用于预报，存在一定 的挑战，并在长期应用过程中逐渐显露其缺陷。首先用于气象预报的规律是通过归 纳得到的，因为样本有限，所以是不完全归纳的结果，而不是通过假设演绎得到的 隐藏在现象背后更深层的东西。所以这种规律在总体样本改变时会发生改变。比如 全球变暖是近百年来全球气候变化的重要特征之一，科学家们发现，在全球变暖的 条件下，全球总降水量虽然变化不大，但水分循环加强，极端气候事件增多，其表 现为干旱和洪涝的频率增加。在近几十年，东亚( 包括中国) 、非洲南部和撒哈拉地区 干旱程度趋于增强，而美国、欧洲等地则是干( 旱) 湿( 涝) 都趋于增加口“。在我们的短 期气候预测实践中也体验到，现在降水量预报比以往更困难了，虽然月降水量的多 年平均值变化并不大，但对流性降水呈明显增多的趋势。其次统计学方法的缺陷在 于用于预报的因子不稳定，相关随时间变化，特别对历史上出现极少的小概率事件 预报能力差。由于人类活动的影响，气候系统的几大圈正在发生前所未有的改变， c 0 2 浓度增加是最显著的人类活动影响结果之一这不仅对全球温度产生影响，而 且对其他气候要素也会产生深刻的影响口”。这也是预报因子不稳定的原因之一。 于是人们把短期气候预测的希望寄托于动力学方法。动力学方法的优点在于它 是在支配系统演变的物理规律的基础上，从因果制约上揭示其规律。正好克服了统 计学方法的缺陷。目前a o g c m 对于预估大尺度未来全球气候变化来说，是最重要 也是最可行的方法，a o g c m 能相当好地模拟出大尺度最重要的平均特征【邛】。 但是由于目前a o g c m 输出的空间分辨率较低，缺少区域气候信息，很难对区 域尺度的气候要素的变化做出合理的预测。目前有2 种方法可以弥 b a o g c m 难以准 确预测区域气候要素变化的不足。一是发展更高分辨率的a o g c m 模式；二是降 尺度方法。由于提高a o g c m 的空间分辨率需要的计算量很大，相形之下降尺度方 法是更为可选的方法。降尺度法基于这样一种观点：区域气候要素变化是以大尺度 气候背景为条件的，它把大尺度，低分辨率的a o g c m 输出信息转化为区域尺度的 地面气候要素变化信息( 如气温、降水) ，从而弥 f a o g c m 对区域气候预测的局限。 目前应用的降尺度法主要有2 种：第一种是动力降尺度法；第二种是统计降尺度法。 而统计降尺度法在实际业务中更为适用。 统计降尺度法利用多年的观测资料建立大尺度气候状况( 主要是大气环流) 和 区域气候要素之间的统计关系，并用独立的观测资料检验这种关系。最后再把这种 关系应用于a o g c m 输出的大尺度气候信息，来预测区域气候要素的变化，这就是 4 p p 释用预报法；另一种统计降尺度预报法是m o s 方法，利用模式预报产品或模式 回算资料，普查相关因子，建立预报量与预报因子的关系式。 p p 法和m o s 法区别在于前者是根据长期的历史实况资料导出的预报关系式， 它与数值模式无关，这种预报关系式比较稳定，不受数值模式交动的影响。在应用 预报关系式作预报时，只要模式产品的预报精度得到提高，p p 释用预报法的准确率 也得到提高。m o s 释用预报法的预报关系式依赖于数值模式【2 s l ，往往由于数值模式 的更替，预报关系式也随之改变，统计预报关系的稳定性一般不如p p 法。但m o s 法也有明显的优点。它考虑了数值模式的偏差和不确定性。因此，本论文用p p 法和 m o s 法研究动力气候模式产品在广西短期气候预钡4 业务中的降尺度释用技术，在月 动力延伸集合预报模式输出产品的基础上，结合本地区的天气气候特点和天气气候 影响系统，运用天气学原理和统计学方法进行再分析、再解释，将大尺度月平均环 流形势的预报转化为本地区月平均气候要素的预报，为实际业务预报提供有效的预 报工具，为推广应用动力气候模式产品进行有益探讨。 随着国家气候中心动力气候模式系统的迅速发展，模式产品质量不断提高，对 动力气候模式集合预报产品的解释应用研究也随之逐渐发展起来。用统计方法对数 值预报产品的降尺度解释应用，计算量小而易于操作，很适合基层气象台站推广使 用，将会成为提高区域短期气候预测能力的重要途径。 1 3主要研究内容 1 3 1 基本原理 ( 1 ) p p 统计降尺度法的基本原理是建立大尺度气候预报因子与区域气候预 报变量间的统计函数关系式： r 3 r 刃( 1 ) 其中z 代表大尺度气候预报因子，y 代表区域气候预报变量，f 为建立的大 尺度气候预报因子和区域气候预报变量间的一种统计关系。一般说来，是未知的， 需要通过动力方法( 区域气候模式模拟) 或统计方法( 观测资料确定) 来得到。 ( 2 ) m o s 统计降尺度法的基本原理是从动力气候模式产品归档资料或模式回 算资料中，选取预报因子向量历，求出预报量巧的同时性或近于同时性的预报关系 式： y | ；f | 岱a ( 2 ) 在应用时，就把动力气候模式产品代入相应的预报关系式中。 统计降尺度法基于以下3 条假设： 5 大尺度气候场和区域气候要素场之间具有显著的统计关系。 大尺度气候场能被a o g c m 模式很好地模拟。 在变化的气候情景下，建立的统计关系是有效的。 统计降尺度法的优点在于它能够将a o g c m 输出产品中物理意义较好、模拟 较准确的气候信息应用于统计模式，从而纠正a o g c m 的系统误差；它的缺点是需 要有足够的观测资料或模式产品资料来建立统计模式，而且不能应用于大尺度气候 要素与区域气候要素相关不明显的地i x t 2 ”。 3 2 主要研究内容 本文的研究主要是利用动力气候模式产品对广西月降水量进行预测，因而首先 需要了解广西月降水的气候特征，大气环流对广西降水影响的机制，在作降水预测 时。选取的预报因子应该是物理意义明确的、建立的模型应该是稳定的。所以本文 的研究工作拟从以下几方面进行： 首先对广西月降水量的时空特征及其演变规律进行分析，由于江河洪水与降水 量密切相关，所以也需要分析广西主要江河的最高水位的变化特征； 其次对广西月降水量与同期大气环流场作相关分析，查找对广西降水影响显著 的关键区，并对这些关键区影响广西降水的物理机制进行分析； 第三通过多种方法研究如何构造与广西月降水量相关程度高、对广西降水影响 有明确物理意义的预报因子； 第四建立统计降尺度预报模型，以实况( n c e p 再分析资料) 对模型稳定性进 行检验，选择预报效果稳定的预报模型。利用动力气候模式产品做回算检验和实际 预报。 1 4 取得的主要成果 1 4 1 主要成果 本文的研究工作，主要取得以下成果： ( 1 ) 分析广西各月降水量的时空特征及演变规律，分析与降水量相关密切的江 河洪水的演变规律，加深对广西降水气候背景的认识。 ( 2 ) 探讨了7 0 0 h p a 、5 0 0 h p a 、2 0 0 ”a 月平均位势高度场、水平风场( 玑v ) 、 海平面气压( s l p ) 场等再分析资料在广西月降水量预报中的应用，改变了以往气候 分析和短期气候预测资料单一，仅仅依赖于前期5 0 0 h p a 、1 0 0 h p a 高度场和自身序列 制作预报的状况，增加了水平风场等天气学意义明确的因子场，应用动力气候模式 产品，使短期气候预测方法可以结合动力学方法和统计学方法两方面的研究成果。 6 ( 3 ) 分别计算全年各月降水量与同期平均海平面气压场、7 0 0 、5 0 0 、2 0 0 ”a 月 平均位势高度场、水平风场的相关场。通过对广西月降水量与同期大气环流场的相 关普查，加深了对月降水量影响因子的了解，获得了对广西降水成因更完备的认识。 ( 4 ) 进行月动力延伸集合预报产品降尺度释用技术方法研究；通过多种途径构 建与预报量相关高并有明确物理意义的预报因子，结合人工神经网络、相似分析、 逐步回归等方法，建立广西月降水距平百分率的预报模型，并作独立样本预报试验， 对预报结果和实况进行对比分析、评估。 1 4 2 解决技束关键的措施 在本文的研究中选取预报因子是技术关键。本文根据预报因子的4 个选取标准， 进行了以下试验： 通过广西月降水量与7 0 0 h p a 、5 0 0 h p a 、2 0 0 h p a 和海平面气压的相关普查， 筛选出与月降水距平百分率显著相关的高度场预报关键区。通过广西月降水量与 7 0 0 h p a 、2 0 0 h p a 水平风场的相关普查，筛选出与月降水距平百分率显著相关的区域， 做e o f 展开，以展开系数为预报因子。对5 0 0 h p a 显著相关区位势高度场做e o f 展 开。用前几个特征向量对应的时闻系数作为预报因子。对5 0 0 h p a 显著相关区位势 高度场和华南上空区域做车比雪夫展开，用低阶展开系数作为预报因子。根据涡 度、切变风的表达式，构建5 0 0 h p a 涡度场和水平经向、纬向风场，以其显著相关区 域作e o f 展开系数为预报因子。根据李维京”推导的降水距平百分率方程中各项 的差分值为预报因子。 1 4 3 主要创新性 本论文研究工作的创新主要是，即采用了新资料、构造了新预报因子，具体如下： ( 1 ) 利用动力气候模式产品对广西月降水量进行解释应用的统计方法在气候业务 中使用广泛，因而理论和算法比较成熟。但以往使用这些方法时，预报因子主要是 从前期资料场中选取，因子的物理意义不易解释；本文则将这些方法应用于5 0 0 h p a 、 7 0 0 h p a 、2 0 0 h p a 位势高度场及水平风场的解释应用，预报因子和预报量是同时或近 于同时发生的，因此预报因子物理意义明确，可以从天气学原理上解释这些因子对 预报量的影响。 ( 2 ) 提出了用车比雪夫多项式展开、e o f 展开、利用高度场构造涡度、散度等方 法来构造新的预报因子，以更好地利用现有的、预报效果较好的5 0 0 h p a 高度场预报 信息。 7 参考文献： 1 张培群，李清泉等我国动力气候模式预铡系统的研制及应用科技导报2 0 0 4 ，7 ：1 7 - 2 1 2 ：李维京，张培群，李清泉等动力气候模式预铡系统业务化厦其应用应用气象学报2 0 0 5 ， 1 6 ( 增) ：卜1 1 3 陈丽嫡李维京，张培群，王锦贵降尺度技术在月降水预报中的应用应用气象学报2 0 0 3 ， 1 4 ( 6 ) i6 4 8 - 6 5 5 4 】g a v i ncc a m l e y ：m a l c o l mh a y l k ：s t e p h e n 也d a r l i n g ：c l a r eg o o d e s s ：p h i l i p d j o n e s s t a t i s t i c a ld o w n s c a l i n gw i t ha r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s 1 l t he u r o p e a ns y m p o s i u m o na r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ( e s a n n 2 0 0 3 ) ：a p r 2 3 2 5 ，2 0 0 3 ；b r u g e s b e l g i u m 5 】贾丽伟，李维京，陈德亮东北地区月平均大气环流型与哈尔滨气候关系的初步研究动力气 候模式产品解释应用培训班辅导材料中国气象局，2 0 0 5 6 m e a m l 0 ，b o g a r d i i ，g i o r g if ，e ta 1 c o m p a r i s o n o f c l i m a t e c h a n g es c e n a r i o s g e n e r a t e d f r o mr e g i o n a lc l i m a t em o d e le x p e f i m e n t sa n ds t a t i s t i c a ld o w n s c a l i n g j o u r n a lg e o 曲y s i c s r e s e a r c h ，1 9 9 9 ，1 0 4 ( d 6 ) ；66 0 3 66 2 i 7 2j o h a na n d r e a s s n a ；s t e nb e r g s t r o m ；b e n g tc a r l s s o n ；l p h i lg r a h a m t h ee f f e c to f d o l m s c a l i gt e c h n i q u e so na s s e s s i n gw a t e rr e s o u r c e s i m p a c t sf r o m c l i m a t ec h a n g e s c e n a r i o s w a t e rr e s o u r c e ss y s t e m s 霄a t a ra v a i l a b i l i t ya n dg 1 0 b a lc h a n g e 2 0 0 3 。1 6 0 1 6 4 8 李维京，陈丽娟动力延伸产品释用方法的研究，气象学报1 9 9 9 ，5 7 ( 3 ) ，3 3 8 - 3 4 5 9 陈丽娟，李维京月动力延伸预报产品在三峡工程建设服务中的应用气象1 9 9 9 ，2 7 ( 3 ) ： 2 3 2 5 1 0 3 陈丽娟，李维京月动力延伸预报产品的评估和解释应用应用气象学报1 9 9 9 ，1 0 ( 4 ) ： 4 8 6 4 9 0 1 1 3 林纾，李维京，陈丽娟月动力延伸预报产品在甘肃省的释用及评估气象2 0 0 4 ，3 0 ( 1 0 ) ； 2 2 3 7 1 2 3 s a i l e rdj ，l ix as e m i e m p i r a ld o w n s c a l i n ga p p r o a c hf o rp r e d i e t i n gr e g i o n a l t e m p e r a t u r ei m p a c t sa s s o c i a t e dw i t hc l i m a t i cc h a n g e f f o u r n a lo fc l i m a t e ，1 9 9 9 ，1 2 = 1 0 3 1 1 4 1 3 j a m e sm u r p h y p r e d i c t i o no fc l i m a t ec h a n g eo v e re u r o p eu s i n gs t a t i s t i c a la n d d y n a m i c a ld o w n s c a l i n gt e c h n i q u e s i j i n t e r n a t i o n a lj o u r n a lo f c l i m a t o l o g y ，2 0 0 0 ，2 0 ( 5 ) ； 4 8 9 - 5 0 1 1 4 张札平杨志勇，陈正洪典型相关系数反其在短期气候预测中的应用。大气科学，2 0 0 0 ， 2 4 。) ：4 2 7 4 3 2 【1 升朱洁华，豫家良e o f - - c c a 模型在区域降水预报中的试验研究大气科学研究及应用， 1 9 9 8 ，( 1 ) i1 1 5 - 1 1 9 i 6 f e r n a n d e zj ：s a e n zj i m p r o v e df i e l dr e c o n s t r u c t i o nw i t h t h ea n a l o gm e t h o d ： s e a r c h i n gt h ec c as p a c e c l i m a t er e s e a r c h 2 0 0 3 ，2 4 ( 3 ) 1 9 9 - 2 1 3 1 7 】m a t u l l ac ；s c h e i f t n g s rh ：m e n z e la ；k o c he e x p l o r i n gt w om e t h o d sf o rs t a t i s t i c a l d o m a s c a l i n go fc e n t r a le u r o p e a n p h e n o l o g i c a lt i m es e r i e s i n t e r n a t i o n a lj o u r n a lo f b i o n e t e o r o l o g y 2 0 0 3 。蚰( 2 ) ：5 6 6 4 8 1 8 ：r u s u i o ca r i s t i t a d e l i a n gc h e n c e c i l i ar e l l s t r o m p r e f o r n a n c eo fs t a t i s t i c a l d a a n s c a l i n gm o d e l si ng o iv a l i d a t i o na