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    近年來我國短期氣候預(yù)測中動(dòng)力相似預(yù)測方法研究與應(yīng)用進(jìn)展

    2013-09-22 05:39:40李維京鄭志海孫丞虎
    大氣科學(xué) 2013年2期
    關(guān)鍵詞:志海氣候分量

    李維京 鄭志海 孫丞虎

    國家氣候中心,北京100081

    1 引言

    我國受到東亞季風(fēng)氣候影響,氣候年際變化大,旱澇災(zāi)害頻繁發(fā)生,短期氣候預(yù)測成為氣象業(yè)務(wù)的重點(diǎn)工作內(nèi)容之一。但是,在東亞氣候區(qū),短期氣候預(yù)測業(yè)務(wù)的預(yù)測能力十分有限,我國降水的短期預(yù)測業(yè)務(wù)水平基本上在60%~70%(國家氣候中心預(yù)報(bào)評分(PS評分)),長江流域降水的預(yù)測正確率也基本在 50% 左右。究其原因,主要是目前氣候預(yù)測中使用的國內(nèi)外各種氣候模式的可預(yù)測性,基本上可信度高的存在于熱帶地區(qū),在東亞季風(fēng)區(qū)等熱帶外地區(qū)預(yù)測技巧尤其低下(王會(huì)軍,1997),這也是目前短期氣候業(yè)務(wù)預(yù)測水平不高的根本科學(xué)原因。

    鑒于單純依賴統(tǒng)計(jì)方法或動(dòng)力模式進(jìn)行氣候預(yù)測,尚不能從根本上滿足東亞地區(qū)短期氣候預(yù)測業(yè)務(wù)的要求,人們開始考慮采用統(tǒng)計(jì)—?jiǎng)恿ο嘟Y(jié)合的預(yù)測策略來彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)方法和動(dòng)力學(xué)方法各自的不足。在諸多的氣候預(yù)測方法中,著眼于大氣和海洋中廣泛存在的相似性,利用自然歷史相似進(jìn)行未來天氣和氣候演變的預(yù)報(bào),是一個(gè)經(jīng)典實(shí)用的可行方法。在天氣預(yù)報(bào)和短期氣候預(yù)測中曾得到廣泛的采用(Barnett and Preisendorfer, 1978; Livezey, 1994;Van den Dool, 1994)。在我國相似預(yù)報(bào)策略的發(fā)展上,并沒有局限于純粹統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)領(lǐng)域,而是提出可以將統(tǒng)計(jì)相似和動(dòng)力模式預(yù)測結(jié)合起來,發(fā)展動(dòng)力相似預(yù)報(bào)的策略,如丑紀(jì)范(1979)提出可以把要預(yù)報(bào)的場視為疊加在歷史相似上的一個(gè)小擾動(dòng),就可以把天氣學(xué)統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)吸收到數(shù)值預(yù)報(bào)中來。此后,基于簡化氣候模式的相似—?jiǎng)恿δJ奖魂懤m(xù)發(fā)展起來(邱崇踐和丑紀(jì)范,1989;黃建平和王紹武,1991;Huang et al., 1993)。近幾年以來,為了能夠利用復(fù)雜氣候模式實(shí)現(xiàn)動(dòng)力相似預(yù)報(bào)策略,丑紀(jì)范先生帶領(lǐng)的課題組(鮑名等,2004;任宏利和丑紀(jì)范,2005;鄭志海等,2009)進(jìn)一步提出了從歷史相似的層面估計(jì)依環(huán)流型而變的模式預(yù)報(bào)誤差,將相似—?jiǎng)恿δJ降难邪l(fā)問題轉(zhuǎn)化為相似預(yù)報(bào)誤差的訂正問題,基本實(shí)現(xiàn)了將傳統(tǒng)相似預(yù)報(bào)策略擴(kuò)展到延伸期、月、季節(jié)到年際氣候預(yù)測領(lǐng)域。目前的試驗(yàn)表明,這種新方法對氣候預(yù)測準(zhǔn)確率有明顯提高,比起傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)相似預(yù)報(bào)也更有發(fā)展和應(yīng)用前景。

    2 相似誤差訂正理論與方法

    傳統(tǒng)的動(dòng)力相似預(yù)報(bào)方法,由于需要將數(shù)值模式改寫為以歷史相似為基本態(tài)的“相似擾動(dòng)模式”,在實(shí)際應(yīng)用上困難頗多。為此,丑紀(jì)范從應(yīng)用層面提出:如果采用利用動(dòng)力模式歷史回報(bào)的預(yù)報(bào)誤差信息推斷未來預(yù)報(bào)誤差傾向的辦法,即可將相似預(yù)報(bào)模式的研發(fā)問題,轉(zhuǎn)化為數(shù)值模式誤差的預(yù)估問題,把統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)的優(yōu)勢應(yīng)用到動(dòng)力數(shù)值模式改進(jìn)上來。

    它的基本原理簡述如下:數(shù)值天氣預(yù)報(bào)是一初邊值問題,數(shù)值模式可表示為ψT=M(ψ0),其中ψ∈ Rn為初始時(shí)刻 t的近似真實(shí)的觀測場,00ψ ∈ Rn為T時(shí)刻的預(yù)報(bào)場,M為非線性數(shù)值模式。T數(shù)值模式M只是實(shí)際大氣真實(shí)演變過程(記為H)的近似,模式誤差(記為E)來源于M與H之間的差異,它也是初值的函數(shù),即:

    對數(shù)值模式而言,誤差項(xiàng)中既包含了模式本身缺陷所導(dǎo)致的誤差,也包含了初邊值條件中的誤差和信息不足。針對預(yù)報(bào)誤差,從反問題的角度出發(fā)減小數(shù)值模式的預(yù)報(bào)誤差,將模式變量的預(yù)報(bào)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)值模式誤差項(xiàng)的預(yù)報(bào)問題,發(fā)展并提出了一種可應(yīng)用于復(fù)雜模式的相似—?jiǎng)恿Ψ椒ǎㄇ癯幺`和丑紀(jì)范, 1989;黃建平和王紹武, 1991;Huang et al., 1993;鮑名等, 2004;任宏利和丑紀(jì)范, 2005)利用歷史上與當(dāng)前初值相似的預(yù)報(bào)誤差項(xiàng)估計(jì)預(yù)報(bào)中未知的誤差項(xiàng)E。通過將當(dāng)前的初始場ψ0看成是歷史相似上的一個(gè)小擾動(dòng),同時(shí)將歷史相似參考態(tài)代入(1)式,有:

    可從大量的歷史資料中尋找到k個(gè)非常接近的歷史相似,則有:

    式中ia為根據(jù)相似程度所確定的權(quán)重,其中當(dāng)盡可能小的情況下:

    相當(dāng)于用歷史相似對應(yīng)的預(yù)報(bào)誤差信息來估計(jì)當(dāng)前的預(yù)報(bào)誤差。該方法的優(yōu)點(diǎn)是:不需重新建立相似預(yù)報(bào)數(shù)值模式,即可實(shí)現(xiàn)對歷史相似信息的利用。它不但考慮了模式的系統(tǒng)性誤差,還包含了與相似初值相近環(huán)流型的模式誤差演變信息,且不涉及預(yù)報(bào)誤差與模式變量具體的函數(shù)形式,避免了直接建立預(yù)報(bào)誤差與模式變量統(tǒng)計(jì)聯(lián)系的困難,具有良好的可移植性(Ren et al., 2009;鄭志海, 2010)。

    3 延伸期—月氣候預(yù)測中的應(yīng)用

    目前,世界上主要的數(shù)值預(yù)報(bào)中心均在試圖進(jìn)行有技巧的延伸期—月預(yù)報(bào)。中短期天氣預(yù)報(bào)本質(zhì)上是一個(gè)初值問題,海溫等外強(qiáng)迫可簡單地認(rèn)為是持續(xù)不變的,而季—年際尺度的可預(yù)報(bào)性則主要來自于地球系統(tǒng)中的慢變分量,如海表溫度(SST)、雪蓋、土壤濕度等,屬于邊值問題。延伸期—月氣候預(yù)測與其它尺度的預(yù)測有很大的不同,它處于中期天氣預(yù)報(bào)和季—年際預(yù)報(bào)之間,初始場的信息隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增長而逐漸減弱,以SST為代表的外強(qiáng)迫所起的作用也沒完全顯現(xiàn),因此,它既是初值問題,也是邊值問題,這在理論上決定了該時(shí)間尺度的預(yù)報(bào)非常困難。

    為了提高國家氣候中心的月尺度氣候預(yù)測水平,鮑名等(2004)探索相似誤差訂正方法,在國家氣候中心T63復(fù)雜業(yè)務(wù)模式中的試驗(yàn),初步顯示出這一方法對月平均環(huán)流預(yù)報(bào)技巧改進(jìn)的可行性。隨后,任宏利和丑紀(jì)范(2005,2006,2007)、任宏利等(2006)進(jìn)一步提出可以考慮誤差訂正時(shí)相似的更新和多個(gè)相似態(tài)的問題,并發(fā)展了一種考慮多相似態(tài)更新的方法。對于這一方法,表1給出了其在北半球熱帶外地區(qū) 31個(gè)個(gè)例中冬、夏半年月平均500 hPa高度場的預(yù)報(bào)評分情況。可以看到,冬半年的預(yù)報(bào)技巧明顯高于夏半年,大約有0.1的差距,相似誤差訂正方法(ADEF)在冬半年距平相關(guān)系數(shù)(ACC)超過了0.5的業(yè)務(wù)可用最低標(biāo)準(zhǔn),這一結(jié)果是令人振奮的,說明它具有業(yè)務(wù)應(yīng)用前景;即便是夏半年ACC,也有參考意義,這比現(xiàn)在氣候預(yù)測業(yè)務(wù)平均要明顯提高,氣候業(yè)務(wù)預(yù)測結(jié)果(OPRF)無論在冬半年或夏半年的預(yù)報(bào)技巧都比ADEF的距平相關(guān)系數(shù)低 0.1。對于均方根誤差(RMSE)的比較,ADEF在冬半年可比OPRF減小約20個(gè)gpm,這是很顯著的預(yù)報(bào)效果,夏半年改善相對小些。

    表1 北半球熱帶外地區(qū)31個(gè)個(gè)例中冬、夏半年月平均500 hPa高度場的距平相關(guān)系數(shù)(ACC)和均方根誤差(RMSE)評分(任宏利,2006)Table 1 The 31 cases anomaly correlation coefficients (ACCs)and root mean square errors (RMSEs) of the monthly mean forecast and the real observation of 500-hPa height field for northern hemispheric extratropics (Ren, 2006)

    圖1進(jìn)一步給出了31個(gè)個(gè)例的北半球熱帶外地區(qū)500 hPa高度場月平均預(yù)報(bào)ACC評分比較,可以看到,除了極個(gè)別情況外,ADEF性能相對比較穩(wěn)定,ACC低于0.3的只有5例,低于0.2的只有1例。對于很多OPRF結(jié)果很差的個(gè)例,ADEF的效果仍較好,但也存在二者預(yù)報(bào)都很差的個(gè)例,例如,2005年10月20日的月平均環(huán)流預(yù)報(bào)就是失敗的。而且,各個(gè)成員的ACC分布差別是很大的,有的甚至小于 0,在集合平均與離散度之間未看出必然聯(lián)系。另外,由于2005年夏季以來,OPRF集合成員由32個(gè)增加到40個(gè),并且去掉了提前40天預(yù)報(bào)的后 30天月預(yù)報(bào)集合成員,使其預(yù)報(bào)效果相比于以前的改善也比較明顯。

    圖1 對北半球熱帶外地區(qū)31個(gè)月平均500 hPa高度場預(yù)報(bào)的ACC評分(任宏利,2006)Fig.1 The 31 cases ACCs of the monthly mean forecast and the real observation of 500-hPa height field for northern hemispheric extratropics(Ren, 2006)

    圖2 同圖1,但為RMSE。(任宏利,2006)Fig.2 Same as in Fig.1, but for RMSE (Ren, 2006)

    圖2展示了31個(gè)個(gè)例的北半球熱帶外地區(qū)500 hPa高度場月平均預(yù)報(bào)RMSE評分比較,可以看到,RMSE曲線呈現(xiàn)規(guī)則的年變化,冬季最大而夏季最??;幾乎所有ADEF的RMSE都位于OPRF的下方,這在冬半年更為明顯。而且,ADEF曲線也幾乎都位于其11個(gè)成員RMSE的下方,這一點(diǎn)比圖1中ADEF曲線位于絕大多數(shù)成員 ACC的上方還要顯著,而且,各個(gè)成員的RMSE分布差別要比ACC圖上的成員分布小得多,這些都充分反映了ADER在減小模式預(yù)報(bào)誤差方面的良好性能,而即便改進(jìn)后的OPRF,其RMSE仍是同以前一樣大??傮w而言,這種集合新方法在減小預(yù)報(bào)誤差和提高預(yù)報(bào)技巧兩方面都有不錯(cuò)的能力,相比之下,在預(yù)報(bào)誤差削減方面更為顯著一些,這與最初相似—?jiǎng)恿Ψ椒榱藴p小誤差的基本思想是一致的。但由于模式預(yù)報(bào)仍受環(huán)流型影響,ADEF也不例外,這可能與模式性能以及相似性受環(huán)流型可預(yù)報(bào)性的影響有關(guān),還有待于進(jìn)一步研究。

    這一方法在延伸期預(yù)報(bào)應(yīng)用時(shí),我們發(fā)現(xiàn)相似預(yù)報(bào)誤差訂正方法可能存在兩個(gè)根本困難:一是數(shù)值模式對初值敏感,因此需要考慮如何保證相似初值間預(yù)報(bào)的誤差演變規(guī)律具有一致性;二是相似場的選取,由于數(shù)值模式的自由度巨大,要對這么大自由度變量在歷史上找到很好的相似,在現(xiàn)有的歷史資料條件下是很困難的(鄭志海等, 2010)。丑紀(jì)范和鄭志海(2010)、Zheng et al.(2012)提出在利用相似誤差訂正方法進(jìn)行延伸期預(yù)報(bào)時(shí),可以采用可預(yù)測分量和混沌分量分離的策略,即基于大氣系統(tǒng)的混沌特性,從誤差增長的角度在數(shù)值模式中分離了可預(yù)報(bào)分量和不可預(yù)報(bào)的隨機(jī)分量,將可預(yù)報(bào)分量定義為在預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)誤差增長較慢的分量,它對初值小的誤差不甚敏感。通過在預(yù)報(bào)過程中濾除隨機(jī)分量,保留可預(yù)報(bào)性較高的分量,建立起針對可預(yù)報(bào)分量的數(shù)值模式,避免小尺度分量預(yù)報(bào)誤差的快速增長對預(yù)報(bào)效果的影響。同時(shí),結(jié)合歷史資料,利用相似—?jiǎng)恿Ψ椒▽深A(yù)報(bào)分量的預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行訂正,達(dá)到減小模式誤差和從統(tǒng)計(jì)角度考慮隨機(jī)分量對可預(yù)報(bào)分量影響的目的。結(jié)果表明,該方法能有效提高數(shù)值模式對可預(yù)報(bào)分量的預(yù)報(bào)技巧,從空間分布上體現(xiàn)為對可預(yù)報(bào)性較高的地區(qū)改進(jìn)更為明顯;從空間尺度上看,改進(jìn)最為明顯的是 0波,其次是超長波和天氣尺度波,與各尺度的可預(yù)報(bào)性有很好的一致性。下面具體給出這一方法的試驗(yàn)結(jié)果:

    圖3給出了2004~2008年1月16日12時(shí)的5個(gè)相互獨(dú)立的個(gè)例,作為初始場的預(yù)報(bào)與實(shí)況的ACC評分情況,從中可以看出,相似—?jiǎng)恿Ψ椒ǎˋDA)的ACC評分顯著優(yōu)于可預(yù)報(bào)分量數(shù)值模式。ACC的改進(jìn)程度存在明顯的地區(qū)差異,北半球熱帶外地區(qū)主要在10天以后略有提高,但10天以前略低于可預(yù)報(bào)分量的數(shù)值模式(NMPC);對可預(yù)報(bào)性較強(qiáng)的南半球熱帶外和熱帶地區(qū)提高非常明顯,幾乎都優(yōu)于NMPC,尤其是在南半球熱帶外地區(qū),改進(jìn)尤為顯著。同時(shí)值得注意的是,對全球而言,ADA的 ACC評分隨著時(shí)間降低速率要低于NMPC,這對延長預(yù)報(bào)時(shí)效有重要作用。

    圖3 5個(gè)個(gè)例平均的各區(qū)域500 hPa高度場逐日預(yù)報(bào)與實(shí)況的ACC:(a)全球;(b)北半球熱帶外;(c)南半球熱帶外;(d)熱帶。(Zheng et al., 2012)Fig.3 The 5 cases mean ACCs of the daily forecast and the real observation of regional 500-hPa height field for the globe (a), northern hemispheric extratropics (b), southern hemispheric extratropics (c), and tropics (d).(Zheng et al., 2012)

    圖4 各區(qū)域500 hPa高度場候平均預(yù)報(bào)與實(shí)況的ACC:(a)全球;(b)北半球熱帶外;(c)南半球熱帶外;(d)熱帶。(Zheng et al., 2012)Fig.4 ACCs of the pentadly forecast and the real observation of regional 500-hPa height field for the globe (a), northern hemispheric extratropics (b),southern hemispheric extratropics (c), and tropics (d).(Zheng et al., 2012)

    為了進(jìn)一步說明該特征,圖4給出了500 hPa各區(qū)域的候平均和6~15天平均預(yù)報(bào)情況。從圖中可以看出,平均環(huán)流均有明顯改進(jìn),對不同層次而言(圖略),改進(jìn)程度從低層到高層依次減小,這和逐日環(huán)流預(yù)報(bào)類似。尤其值得注意的是,不論是ACC還是RMSE,ADA對第3候的改進(jìn)程度明顯大于第2候,這是令人鼓舞的,尤其是對更長時(shí)間尺度(如 10~30天)的預(yù)報(bào)具有指示意義,這對利用該方法進(jìn)行 10~30天延伸期預(yù)報(bào)嘗試提供了信心。結(jié)果表明,該方法能有效提高數(shù)值模式對可預(yù)報(bào)分量的預(yù)報(bào)技巧,從空間分布上體現(xiàn)為對可預(yù)報(bào)性較高的地區(qū)改進(jìn)更為明顯;從空間尺度上看,改進(jìn)最為明顯的是0波,其次是超長波和天氣尺度波,與各尺度的可預(yù)報(bào)性有很好的一致性。

    集合預(yù)報(bào)是考慮初始條件和模式不確定性的有效途徑。因此,在延伸期預(yù)報(bào)中對具有不同特性的可預(yù)報(bào)分量和隨機(jī)分量采用不同的集合預(yù)報(bào)方案和策略,發(fā)展了基于延伸期可預(yù)報(bào)性的集合預(yù)報(bào)方法(PBEP)(鄭志海等,2012)。該方法從考慮模式不確定性的角度,用多個(gè)模式誤差訂正方案在預(yù)報(bào)過程中訂正模式誤差,以此來減小模式對可預(yù)報(bào)分量的預(yù)報(bào)誤差;對于不可預(yù)報(bào)的隨機(jī)分量,則從歷史資料中從氣候概率的角度來給出其概率分布,避免模式誤差的影響。圖 5給出了這一方法中各區(qū)域500 hPa高度場候平均預(yù)報(bào)與實(shí)況的ACC評分情況,與逐日環(huán)流預(yù)報(bào)類似,PBEP在各個(gè)地區(qū)和時(shí)段預(yù)報(bào)技巧都顯著高于國家氣候中心的業(yè)務(wù)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)(EPS),對全球而言,第2候和第3候平均的ACC評分分別提高了0.15和0.13,RMSE減小了13.52 gpm和12.28 gpm(圖略);6~15天平均的ACC評分則提高了0.12,RMSE減小了12.36 gpm。分區(qū)域來看,PBEP對各個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)技巧均有提高,其中6~15天平均的ACC在熱帶地區(qū)提高最多,達(dá)到了0.28,南半球熱帶外地區(qū)次之,為0.17,北半球熱帶外地區(qū)則提高了0.07;RMSE則分別是北半球熱帶外地區(qū)減小了 18.50 gpm,南半球熱帶外地區(qū)和熱帶地區(qū)都減小了9.46 gpm。不論是ACC還是RMSE,第2候的技巧提高都明顯高于第3候。上述試驗(yàn)結(jié)果表明,相比于國家氣候中心的業(yè)務(wù)動(dòng)力延伸集合預(yù)報(bào)系統(tǒng),該集合預(yù)報(bào)方法對全球各區(qū)域環(huán)流預(yù)報(bào)技巧均有提高,對不同空間尺度的波也有不同程度的改進(jìn),顯示出潛在的業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。

    4 季節(jié)氣候預(yù)測中的應(yīng)用

    在季節(jié)氣候預(yù)測的應(yīng)用實(shí)踐中,由于數(shù)值模式的可預(yù)報(bào)期限依賴于初始誤差,如果季節(jié)時(shí)間尺度的預(yù)測結(jié)果對初值很敏感,相似年之間初值的差異所產(chǎn)生的誤差分布的不確定性將掩蓋相似年提供的誤差修正信息,那么基于相似的誤差訂正會(huì)受到影響。為了減小這種誤差分布不確定性的影響,鄭志海等(2009)利用海氣耦合模式(CGCM)集合預(yù)報(bào)結(jié)果和再分析資料,采用方差分析方法來提取數(shù)值模式對初值相對不夠敏感的可預(yù)報(bào)分量,將其作為對象進(jìn)行歷史相似選取和誤差訂正,在此基礎(chǔ)上提出基于季節(jié)可預(yù)報(bào)分量的相似誤差訂正新方法(FACEPC)。將該方法應(yīng)用到國家氣候中心季節(jié)氣候業(yè)務(wù)預(yù)測模式實(shí)驗(yàn)中,對不同區(qū)域給出有針對性的相似選取指標(biāo)和預(yù)報(bào)方案,25年的交叉檢驗(yàn)結(jié)果表明,夏季降水和環(huán)流的預(yù)報(bào)技巧評分相對于系統(tǒng)誤差訂正有明顯提高,在發(fā)生中等及以上強(qiáng)度ENSO事件年和可預(yù)報(bào)分量貢獻(xiàn)較大地區(qū)的預(yù)報(bào)技巧提高更為顯著,特別是中國區(qū)域降水和關(guān)鍵區(qū)環(huán)流的預(yù)報(bào)技巧均有提高,顯示出氣候預(yù)測業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。同時(shí),初步敏感性實(shí)驗(yàn)顯示相似因子和資料長度的改變對預(yù)報(bào)均有顯著影響。

    圖5 同圖4,但是為基于延伸期可預(yù)報(bào)性的集合預(yù)報(bào)方法(PBEP)(鄭志海等,2012)Fig.5 Same as in Fig.4, but for predictability-based extended-range ensemble prediction method (PBEP) (Zheng et al., 2012)

    表2給出了這一方法對不同區(qū)域夏季降水量的預(yù)測與實(shí)況的25年平均ACC評分比較,可以看到,與系統(tǒng)誤差訂正(SPEC)相比,F(xiàn)ACEPC的預(yù)報(bào)性能有明顯改善。SPEC在各個(gè)區(qū)域的25年平均ACC幾乎都小于0, FACEPC在3個(gè)區(qū)域都提供了正技巧。其中亞洲地區(qū)的25年平均ACC從-0.08提高到了0.19,提高了0.27。對中國而言,關(guān)鍵的東部地區(qū)降水也提高了 0.1,顯示出將該方法應(yīng)用到實(shí)時(shí)預(yù)測中的前景。同時(shí)表 2還給出了 25年中FACEPC的預(yù)報(bào)評分高于SPEC的個(gè)數(shù),可以看到,對亞洲、中國和中國東部三個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)技巧提高年數(shù)分別為23年、14年和15年,提高比例分別為92%、56%和60%。

    表2 不同區(qū)域夏季降水量的預(yù)測與實(shí)況的25年平均ACC評分比較(鄭志海等,2009)Table 2 The 25-year mean ACCs of regional summer precipitation forecast and the observation (Zheng et al.,2009)

    圖6 基于 FACEPC與 SPEC的夏季降水預(yù)測和實(shí)況的 ACC之差(FACEPC 減去 SPEC):(a)亞洲(10°S~65°N,40°E~180°);(b)中國(20°N~55°N,75°E~135°E);(c)中國東部(20°N~45°N,105°E~120°E)。(鄭志海等,2009)Fig.6 The difference of ACCs (FACEPC minus SPEC) of regional summer precipitation forecast and the observation: (a) Asia (10°S–65°N,40°E–180°); (b) China (20°N–55°N, 75°E–135°E); (c) eastern China(20°N–45°N, 105°E–120°E).(Zheng et al., 2009)

    圖6給出了各區(qū)域基于FACEPC的ACC評分相對于SPEC改進(jìn)的年際變化情況??梢钥闯?,對亞洲區(qū)域幾乎所有的年份FACEPC均優(yōu)于SPEC。對中國東部地區(qū),在發(fā)生了中等及以上強(qiáng)度ENSO事件的1983年、1987年、1988年、1992年、1997年、1998年、1999年和2000年中,除1997年外的其他年份,F(xiàn)ACEPC與SPEC的ACC之差均超過了0.15,提高非常明顯。從表2中還可看出,亞洲地區(qū)、中國地區(qū)和中國東部地區(qū)在發(fā)生中等及以上強(qiáng)度的ENSO事件年的平均ACC分別提高了0.33、0.1和0.27,都高于25年的平均提高值。已有研究表明在外強(qiáng)迫異常(特別是SST異常)較強(qiáng)的年份,全球部分地區(qū)的可預(yù)報(bào)性更強(qiáng),而FACEPC在外強(qiáng)迫異常信號(hào)較強(qiáng)的年份提高更多,這表明FACEPC能有效利用歷史相似信息改進(jìn)模式可預(yù)報(bào)分量的預(yù)報(bào),部分彌補(bǔ)數(shù)值模式對外強(qiáng)迫異常響應(yīng)不足的缺點(diǎn)。

    在上述工作的基礎(chǔ)上,王啟光等(2011)、楊杰等(2012)還針對長江中下游和華北地區(qū)開展了有針對性的誤差訂正工作,通過對前期因子進(jìn)行篩選, 確定長江流域相似誤差場的多因子優(yōu)化組合,并結(jié)合加權(quán)集合平均的方法, 提出了基于優(yōu)化多因子組合的客觀定量化預(yù)測技術(shù)。結(jié)合動(dòng)態(tài)多因子組合建立了華北汛期降水的訂正模型,并充分考慮前期異常信號(hào),進(jìn)一步構(gòu)建了基于前期異常信號(hào)的汛期降水相似訂正預(yù)報(bào)方案。結(jié)果表明,對兩個(gè)區(qū)域的模式預(yù)報(bào)技巧均有提高。

    5 ENSO預(yù)測中的應(yīng)用

    鑒于ENSO所代表的年際氣候變率信號(hào),對全球氣候異常均有重要的影響。針對ENSO預(yù)報(bào)問題相似誤差訂正方法的應(yīng)用研究也得到了發(fā)展(孫丞虎等,2006)。

    在ENSO等季節(jié)—年際尺度預(yù)測中,相似誤差訂正方法的使用必須考慮海洋和大氣兩種分量的相互作用。因此,選取相似樣本時(shí),需要同時(shí)考慮兩者的相似性,即需要分析單一考慮海洋狀態(tài)的相似(部分相似),或是綜合考慮海洋和大氣狀態(tài)的相似性(全相似)對預(yù)測技巧的影響問題。為簡單起見,海洋的相似性通過海表溫度來衡量,而整個(gè)耦合系統(tǒng)的相似性則通過海表溫度和風(fēng)場一起衡量,且為消除不同物理量單位的影響,對資料進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時(shí),為消除內(nèi)部混沌過程的影響,我們也采用了利用多個(gè)歷史相似進(jìn)行相似誤差訂正的辦法。而在試驗(yàn)平臺(tái)的選擇上,為了便于業(yè)務(wù)應(yīng)用,我們采用了國家氣候中心ENSO預(yù)測系統(tǒng)中的NCCo簡化海氣耦合模式,發(fā)展了ENSO動(dòng)力—相似誤差訂正系統(tǒng),初步實(shí)現(xiàn)了相似誤差訂正方法在ENSO預(yù)測中的應(yīng)用。

    通過1979~2003年共25年的回報(bào)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),對于回報(bào)的Ni?o3指數(shù)的距平相關(guān)系數(shù)和平均絕對誤差,無論是部分相似還是全相似,在 12個(gè)月的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)誤差均小于控制試驗(yàn)。例如,控制試驗(yàn)在第12個(gè)月時(shí)誤差達(dá)1.39°C,而部分相似和全相似分別為1.15°C和1.02°C(圖7a)。若再對比全相似和部分相似的結(jié)果,則可發(fā)現(xiàn)前者的預(yù)報(bào)技巧要明顯高于后者(雖然此例中后者在前6個(gè)月的預(yù)報(bào)效果略高于前者),特別是經(jīng)計(jì)算后我們發(fā)現(xiàn)前者 12個(gè)月的累計(jì)誤差較控制試驗(yàn)可減小20.0%,而后者只能減少 16.8%。對于距平相關(guān)系數(shù)(圖 7b),同樣發(fā)現(xiàn)相似誤差訂正模式的結(jié)果在9~12個(gè)月的預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)都明顯高于控制試驗(yàn)。如在6個(gè)月時(shí),控制試驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)只有0.17左右,而相似誤差訂正的結(jié)果則均在0.3以上。再對比全相似和部分相似的結(jié)果,則可發(fā)現(xiàn)前者在 12個(gè)月的預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)相關(guān)系數(shù)都高于控制試驗(yàn),而后者只有9個(gè)月左右。上述結(jié)果也表明了,在現(xiàn)有資料條件下相似誤差訂正這一方法在ENSO預(yù)報(bào)中也有一定的應(yīng)用前景。

    圖7 1979~2003年Ni?o3指數(shù)預(yù)報(bào)隨預(yù)報(bào)時(shí)效的變化:(a)平均絕對誤差(單位:°C);(b)距平相關(guān)系數(shù)。粗實(shí)線:控制試驗(yàn);細(xì)實(shí)線:部分相似,虛線:全相似。(孫丞虎等,2006)Fig.7 The predicted Ni?o3 index vs.forecast lead time for the 1979-2003 period: (a) The mean absolute errors; (b) the correlation coefficient.The thick solid line: control experiment; thin solid line: partial analogy; dotted line: comprehensive analogy (Sun et al., 2006)

    6 結(jié)語

    目前,使用氣候動(dòng)力數(shù)值模式進(jìn)行短期氣候預(yù)測還存在許多不足之處,因此在預(yù)測策略上采取動(dòng)力—統(tǒng)計(jì)相結(jié)合、從歷史相似資料中提煉信息以提高預(yù)測技巧的方式不失為一條可行之路。在現(xiàn)有模式和資料條件下,深入開展動(dòng)力—統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的預(yù)報(bào)策略和方法研究,對于提高短期氣候預(yù)測水平是非常重要的。我們在動(dòng)力相似預(yù)報(bào)策略研究基礎(chǔ)上,發(fā)展了相似—?jiǎng)恿Χ唐跉夂蝾A(yù)測系統(tǒng),并開展了其在月、季節(jié)以及ENSO尺度的氣候預(yù)測試驗(yàn)和應(yīng)用,取得了一些令人鼓舞的初步結(jié)果,從而為下一步深入開展有關(guān)氣候預(yù)測理論與方法研究提供了一些借鑒。

    當(dāng)前的氣候預(yù)測系統(tǒng)發(fā)展方式將基礎(chǔ)研究與業(yè)務(wù)需求緊密連接在一起,并且融合了國內(nèi)外先進(jìn)的理論研究成果和發(fā)展理念,這是我們在今后始終應(yīng)該堅(jiān)持的。在未來氣候預(yù)測技術(shù)研發(fā)中,仍有很多重要方面必須加以考慮,例如,延伸期低頻分量預(yù)測、極端氣候事件的預(yù)測、氣候概率預(yù)測等等,將相似—?jiǎng)恿夂蝾A(yù)測系統(tǒng)發(fā)展成為一個(gè)完善的短期氣候預(yù)測的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

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