第二代短期气候预测模式应用评估和关键技术研究

第32卷第4期2008年7月大 气 科 学Chinese Jo urnal of A tmospheric SciencesV o l 132 N o 14Jul.2008王会军,孙建奇,郎咸梅,等.几年来我国气候年际变异和短期气候预测研究的一些新成果.大气科学,2008,32(4):806~814W ang H uiju n,S un Jian qi,Lang Xianmei,et al.Some new results in the research of the interannu al climate variability and short -term climate prediction.Chinese J our nal of A tmosp heric S cie nces (in Chin ese),2008,32(4):806~814收稿日期 2007-12-17,2008-03-17收修定稿资助项目 国家自然科学基金资助项目40631005、40620130113作者简介 王会军,男,1964年出生,研究员,研究方向:气候动力学。

E -mail:w an ghj@几年来我国气候年际变异和短期气候预测研究的一些新成果王会军1 孙建奇1 郎咸梅1 陈丽娟1,2 符伟伟11中国科学院大气物理研究所,北京 1000292国家气候中心,北京 100081摘 要 为了热烈庆祝中国科学院大气物理研究所成立80周年(1928~2008年),作者谨就五年来中国科学院大气物理研究所的科学家们完成的关于我国气候变异和气候预测方面的研究工作若干新成果作一些非常概要性的介绍,个中也包含一点所外科学家的工作。

不周和不当之处只有请读者海涵和批评指正了。

本文介绍的主要进展有三个方面:关于我国气候年际变异的研究、EN SO 预测研究和数值气候预测研究。

关键词 气候年际变异 气候预测 东亚季风文章编号 1006-9895(2008)04-0806-09 中图分类号P 467 文献标识码 ASome New Results in the Research of the Interannual ClimateVariability and S hort -Term Climate PredictionWANG H uijun 1,SUN Jianqi 1,LANG Xianmei 1,CH EN L ijuan 1,2,and FU Weiw ei 11I nstitute of A tmosp her ic P hy sics ,Ch ine se A cad emy of S ciences ,Beij ing 1000292N ational C limate Cen ter ,Be ij ing 100081Abstract O n the o ccasio n o f celebrating the 80th anniver sary (1928-2008)of the Institute o f A tmospher ic P hy sics (IA P),Chinese A cademy of Sciences,the authors ver y briefly review ed so me new r esults in the r esear ch of the in -ter annual climate var iability and sho rt -t erm climate pr edict ion in r ecent year s,mo st in the past fiv e year s.Some o f the studies w ere jointly completed by the scientist s fr om both the IA P and o ther institutio ns.T he review was cate -g or ized into three pa rts,the int erannual climate v ariabilit y,EN SO prediction,and the numerical climate prediction.Key words interannual climate variability,climate predictio n,East Asian monsoo n1 关于我国气候年际变异的研究1.1 急流对我国气候的影响亚洲高空副热带西风急流是影响我国气候变化的重要大尺度环流系统之一。

第48卷第6期 2020年12月气象科技METEOROLOGICAL SCIENCE AMI) TECHNOLOGYVol.48,No. 6Dec.2020次季节一季节(S2S)预测数据分析与应用胡星张志强张强王洁(H家气象信息中心.北京100081)摘要 SZSGSulvseasonal to Seasonal}国际合作计划的主要H标是提汗次季节-季节多模式预测能力.f(点关注〇〜60 d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EC M W F距平图形产品进行分析.推动S2 S数据产品在中国气象局预报预测业务中应用。

关键词 S2 S;距平：可视化；短期气候预测中图分类号：P468 DOI:10. 19517/j. 1671-634_5. 20190548 文献标识码：A引SS2S(Sub-seasonal to Seasonal)预测研究项目是由WM()下属的世界天气研究计划（World Weather Research Programm e，W W R P)和世界气候研究计划（World Climate Research Programme, W C R P)联合建立，在天气到气候的次季节多时间尺度预报预测业务里，将数值天气预报应用到短期气候预测之中.从而连接起中长期天气预报到季节预测之间的缝隙11。

2013—2017年是S2S国际合作项 目的第1阶段，主要工作是评估当前最先进的S2S预 报技巧.分析与S2S预报技巧与业务应用间差距，评 估具备业务可用性的各类S2S预测预报应用。

中国 气象局通过S2S国际合作项目.收集参与该项目的中国、美国、欧洲中期天气预报中心、英国、日本等11个 预报中心S2S模式输出的数据.包括实时集合预报与回算集合预报数据，预报时效最长达60 d。

WRF短期气候预测实验介绍2.1 WRF模式简介：WRF模式是以美国国家大气研究中心（NCAR）、美国环境预测中心（NCEP）等美国的科研机构为中心开发的新一代中尺度天气预报模式和同化系统。

WRF 模式系统具有可移植、易维护、可扩充、高效率、方便等诸多特性，各模式下端应用行业可以便捷地将各自的行业业务预测模式耦合链接于该模式。

由于该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，在数值计算、模式框架、程序优化等方面采用了当前最为成熟和最优的技术，因此世界上大多数国家选用该模式作为中尺度预报模式应用业务和科研[13]。

在软件设计方面，WRF模式应用了继承式软件设计、多级并行分解算法、选择式软件管理工具、中间软件包（连接信息交换、输入/输出以及其他服务程序的外部软件包）结构，并引入了更为先进的数值计算和资料同化技术、多重移动嵌套网格性能以及更为完善的物理过程（尤其是对流和中尺度降水过程）。

因此，WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、数值模拟研究等领域有着广泛的应用。

和其他的中尺度模式比较，该模式具有许多优越性。

2.1.1 主要特点（1）适用于全球各地，灵活的设置选择（2）是一个完全可压的、非静力模式（3）资料输入方便（4）采用了成熟和新的物理参数化方案（5）新的积分方案和网格形式（6）后处理方便（7）可在多操作平台、不同UNIX、Linux环境下运行2.1.2 模式基本方程组及差分方案方程取地形追随静力气压垂直坐标，即垂直质量坐标，形式为：η=（p h-p ht）/μ其中μ=p hs-p ht 。

由于μ(x,y)可看作是区域内（x,y）格点上的单位水平面积上气柱的质量，预报量和守恒通量都可写成近似的通量形式。

水平空间差分格式采用Arakawa C跳点格式，热力学变量和水汽变量定义在整数格点上，而υ、ν、ω交错排列与0.5dx、0.5dy、0.5dz上，这样ω与υ、ν在垂直方向上相差半个格距，使得连续方程求解ω时的计算精度更高，而T 与υ、ν在水平方向上错开半个格距以提高Φ的精度，而减少了由于地形引起的误差。

短期气候预测工作总结短期气候预测是指对未来一个季度或几个月内的气候变化进行预测和预报的工作。

它在气象、农业、水资源管理、能源规划等领域都具有重要的应用价值。

为了更好地了解短期气候预测工作的具体内容和实施过程，本文将对短期气候预测工作进行总结。

一、短期气候预测的基本原理和方法短期气候预测主要基于气候系统的动力和统计模型，通过分析和挖掘气象资料、观测数据、气象遥感资料等信息，利用气象数值模式和统计方法进行预测。

其中，动力模式主要基于大气环流、海洋温度等因素的运动方程来模拟和预测天气和气候的演变过程；而统计方法则基于历史观测数据和统计关系来建立和验证预测模型。

二、短期气候预测工作的数据处理和分析短期气候预测工作首先需要进行气象数据的收集、整理和处理工作。

这包括了气象台站观测数据、探空观测数据、气象遥感数据等多种数据来源的搜集。

然后，对这些数据进行质量控制、填补缺失、标准化等处理，以保证数据的可靠性和一致性。

接着，通过统计分析、时间序列分析、空间插值等方法来探索和发现数据中的规律和相互关系，为后续的预测模型建立提供支持。

三、短期气候预测模型的建立和验证短期气候预测模型是短期气候预测工作的核心。

建立一个准确可靠的预测模型是保证预测结果准确性的关键。

常见的预测模型包括神经网络模型、逻辑回归模型、支持向量机模型等。

在建立模型之前，首先需要对训练数据和测试数据进行划分，以保证模型的独立性和可靠性。

然后，通过对数据的特征提取和变量选择，建立合适的预测模型。

最后，对已建立的模型进行验证和评估，包括检验预测结果的准确性和稳定性，以及比较不同模型之间的优劣。

四、短期气候预测结果的分析和应用短期气候预测结果的分析和应用是短期气候预测工作的重要环节。

在得到预测结果之后，首先需要对结果进行解读和分析。

这包括对预测结果的准确性、信度和不确定性进行评估，以及对预测结果的时空特征和规律进行分析。

然后，根据预测结果的不同应用场景，进行进一步的研究和应用。

动力气候模式降水预测能力初步评估
张文静;方建刚
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2009(000)003
【摘要】利用1982-2002年陕西省94个气象观测站逐月降水实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式集合预报500 hPa高度场资料,降尺度内插出94个站点月降水预测值,采用预报评分法(P)和距平符号异同评分法对内插预测结果检验.结果表明:预报评分法(P)评价结果较距平符号异同评分法评价结果整体偏高,二者在评分趋势上基本相同,尤其体现在降水较少的月份.
【总页数】2页(P23-24)
【作者】张文静;方建刚
【作者单位】陕西省气候中心,西安,710014;陕西省气候中心,西安,710014
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.第2代季节气候预测模式系统对东北夏季降水预测能力分析 [J], 王婉昭;李辑;房一禾;李晶;梁丰;刘东明;王赫然
2.CFSv2模式对淮河流域夏季气温降水预测能力的评估 [J], 程智;徐敏;段春锋
3.CFSv2模式对巴彦淖尔市夏季月气温和降水量r预测能力的评估 [J], 张保龙;尤莉;孙玉
4.BCC第二代气候系统模式对东亚夏季气候预测能力的评估 [J], 程智;高辉;朱月
佳;史跃玲;刘俊杰;汪栩加
5.NRSM短期气候模式对温州台汛期预测能力检验(I):月和季降水检验 [J], 郑峰;苗长明;张小伟;万寒;周功铤;吴孟春;SUN Liqiang
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中国科学院创新团队国际合作伙伴计划项目“气候系统模式研发及应用研究”第三课题任务书课题名称：预测理论、方法和可预报性研究负责人：林朝晖骨干成员：王会军、穆穆、朱江、周广庆2004年10月26日一、 课题主要研究内容和分工：1、主要研究内容本课题的总体研究内容，就是结合气候系统模式，并在现有的短期气候预测系统的基础上，探讨气候可预报性及气候预测理论和方法，并在实际的预测试验予以检验和完善。

具体说来，主要研究内容有：1)针对影响东亚乃至全球气候的ENSO、温盐环流等现象，研究其可预报性问题。

主要探讨以下问题：a、利用ENSO模式，研究ENSO事件的最大可预报时间、最大预报误差、和最大允许初始误差，并将其转化为非线性优化问题，定量考察ENSO模式的可预报性.研究ENSO事件“春季可预报性障碍”现象的机制，为提高ENSO预报技巧提供新思路；b、考虑到海洋热盐环流模式中的非线性效应，用条件非线性最优扰动研究热盐环流对淡水通量和盐度扰动的敏感性，探讨热盐环流气候平衡态的转移问题，揭示非线性在热盐环流敏感性和稳定性研究中的重要作用。

2)以气候系统变动理论为基础，系统地开展南、北两个半球之间气候相互作用的研究;并开展我国沙尘暴季节的气候和大气环流异常的动力数值预测研究。

具体研究内容为：a、利用观测资料和再分析资料集成研究南半球主要环流系统的季节变化规律及其与东亚区域气候相关联的可能物理机制、南极海冰的变化及其与南半球主要环流系统特别是南半球副热带高压、越赤道气流的关系；并在此基础上，利用气候模式通过数值模拟的手段，从机理上入手，进一步研究上述集成分析结果的内在因果关系。

最终，研究如何在现行的IAP短期气候数值预测系统中引进南半球环流变化的信号，并进行系统性的模式回报试验，考察其对东亚区域夏季降水预测的影响；b、以沙尘暴季节气候和大气环流的长期变化的分析研究为基础，以气候模式为手段，借鉴夏季气候异常的跨季节预测方法，利用数值模拟的手段来研究预测我国北方沙尘暴季节气候异常的方法和具体方案。

北京气候中心次季节-季节预测系统对西南地区夏季降水次季节预报技巧评估及误差订正郭渠;黄安宁;付志鹏;唐红玉;李永华;何慧根【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2021(40)3【摘要】利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。

结果表明:BCC S2S 预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。

采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0~10、11~20、21~30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0~10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11~30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。

【总页数】12页(P644-655)【作者】郭渠;黄安宁;付志鹏;唐红玉;李永华;何慧根【作者单位】重庆市气候中心;南京大学大气科学学院【正文语种】中文【中图分类】P435【相关文献】1.第2代季节气候预测模式系统对东北夏季降水预测能力分析2.次季节-季节预测的应用前景与展望--“次季节-季节预测（S2S）”会议评述3.东亚地区土壤湿度次季节-季节模式预测技巧评估4.土壤温度和积雪初始化对季节和次季节气候预测的影响5.基于BCC第二代短期气候预测模式系统的中国夏季降水季节预测评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

人工智能技术气候预测应用简介作者：杨淑贤零丰华应武杉杨松罗京佳来源：《大气科学学报》2022年第05期摘要近年来，随着人工智能技术在多个领域大数据分析中的应用，许多研究工作者尝试将地学研究与人工智能跨学科结合，取得了很多新的进展，推动了地球科学的发展。

其中气候预测与人类生活以及防灾减灾等息息相关，准确的气候预测至关重要。

本文简要总结了人工智能技术在气候预测应用方面的研究进展，包括资料同化、模式参数化、求解偏微分方程、构建统计预测模型、改进数值模式产品释用等领域。

这些研究证明了利用人工智能提高气候预测技巧的可能性和适用性，可以极大地节省计算成本和时间。

然而人工智能应用也存在诸多挑战，例如数据集的构建、模型的适用性和物理可解释性等问题，对这些难点问题的研究和攻克，可以让人工智能在大数据时代中更好地补充传统地球科学方法，产生更多有益的效应，极大地改进气候预测水平。

关键词人工智能;数值产品释用;气候预测近年来，热浪、干旱、洪涝、风暴等极端天气气候事件频发，严重影响着当地经济、工农业发展以及人民的生命财产安全。

例如，世界气象组织（WMO）发布的《2020年气候服务状态报告》指出，2018年全球约有1.08亿人遭受风暴、洪涝、干旱和野火等灾害影响，到2030年这一数量将增加近50％，每年的损失约为200亿美元。

英国公益团体基督教救济会2020年12月28日发布报告称，2020年大西洋出现30个获得命名的飓风，打破了历年纪录，导致至少400人死亡、直接经济损失410亿美元以上。

2019—2020年澳大利亚发生规模空前的山火，烧毁20％的森林，烧死成百上千万只野生动物（Komesaroff and Kerridge，2020）。

由此可见，气候变化带来的影响已不容小觑，并且气候变化具有很强的敏感性，往往海洋温度变化0.5 ℃就能引发强烈的海气相互作用（Trenberth，1997;Trenberth and Stepaniak，2001），导致全球多地的气候发生异常（Rasmusson and Wallace，1983;Glantz et al，1991;McPhaden et al.，2006），影响人类社会的进步和发展。

我国短期气候预测技术进展我国短期气候预测技术进展自20世纪60年代以来，我国气象科学家一直在努力发展和改进短期气候预测技术。

短期气候预测是指对未来数天到数周的天气和气候变化进行预测。

这项技术对于航空、农业、航海、交通等领域都具有重要的意义。

在过去的几十年里，我国在短期气候预测技术方面取得了显著的进展。

其中最重要的一项发展是气象卫星的应用。

气象卫星能够提供大范围的观测数据，包括云图、水汽图、海温等，为短期气候预测提供了重要的依据。

我国自主研发的静止轨道气象卫星已经成为我国短期气候预测的重要工具之一。

此外，我国的雷达技术也得到了长足的发展。

雷达能够提供高分辨率的气象观测数据，对于短期气候预测尤为重要。

我国的气象雷达网络已经覆盖全国范围，为短期气候预测和天气监测提供了更为准确的数据。

在数值预报模型方面，我国也取得了重大突破。

数值预报模型是短期气候预测的核心工具之一。

我国气象科学家通过多年的努力，已经发展出了一系列高分辨率、高精度的数值预报模型。

这些模型能够模拟大气的运动和变化，提供未来数天到数周的天气预测结果。

除了传统的观测手段和数值模型，我国还积极发展和应用机器学习和人工智能等新技术，来提升短期气候预测的准确性。

机器学习技术能够从大量的历史数据中学习并识别出气象模式和规律，提高模型的预测效果。

人工智能技术能够对大规模的数据进行快速处理和分析，加快预测的速度和准确性。

这些新技术的应用为我国短期气候预测技术的发展带来了新的契机。

此外，我国还积极参与国际合作，与其他国家的气象机构开展交流与合作。

通过与国际先进气象科学家的合作，我国的短期气候预测技术不断得到提升。

国际合作使得我国能够分享和学习其他国家的技术和经验，从而促进我国短期气候预测技术的不断进步。

然而，尽管我国在短期气候预测技术方面取得了巨大的进展，仍然存在一些挑战。

首先，我国气候复杂多变，气候系统存在许多不确定性因素，这给短期气候预测带来了困难。

其次，尽管我国已经建立了全国性的观测网络，但观测数据的空间分布和观测时间间隔仍然存在一定的局限性。

多模式对东北地区月气温的预测性能对比评估王莹;李永生;段春锋【摘要】基于BCC的DERF 2.0(中国)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式开展的1983 2010年对东北地区的回报试验结果、2011-2014年业务应用结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个台站气象观测资料,利用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(PS)评估和距平符号一致率(PC)3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月气温的预测性能.结果表明,EC模式和CFSv2模式与BCC模式和TCC模式相比,对月气温的总体预测效果较好,有一定的预测技巧.从空间上来看,CFSv2的PC在前半年表现的比后半年的略好,PC超过80％的范围比较大.CFSv2和EC模式对东北地区夏季典型低温年有一定的预测能力.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2016(044)005【总页数】6页(P749-753,762)【关键词】气候模式;月气温;预测性能;评估【作者】王莹;李永生;段春锋【作者单位】黑龙江省气象服务中心,哈尔滨150036;黑龙江省气候中心,哈尔滨150030;安徽省气候中心,合肥230031【正文语种】中文东北地区是中国最主要的粮食产区和最大的商品粮基地，粮食多年平均产量占全国的十分之一左右[1]，因此短期气候预测对农业生产显得尤为重要。

目前短期气候预测的主要技术手段是基于动力和统计相结合的方法进行预测[2-3]，但面对社会日益提高的需求，以及现代气候业务发展，模式的直接预测产品也要求的越来越精细[4-5]。

作者已经分析了基于BCC的DERF2.0(中国)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式开展的对东北地区月降水的预测性能，本文继续分析对比多模式对东北地区月气温的预测能力，评估各模式的预测性能，并对东北地区典型夏季低温年的预测能力进行了分析，以期为农业生产提供科学决策的依据。

本文所用气温资料为中国气象局信息中心提供的相对完整的东北地区172站气温资料，模式资料为国家气候中心提供的BCC(中国的DERF2.0)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式资料，为了对比评估方便，DERF2.0用BCC代替。

基于时间序列分析的短期气温预测模型研究随着气候变化的不断加剧，气象预测对于人们的生活和各行各业的影响越来越大。

短期气温预测是气象预测中的一个重要方面，对于农业、能源、交通等领域的决策非常关键。

为了提高短期气温预测的准确性和效率，本文将基于时间序列分析，研究短期气温预测模型。

时间序列分析是一种基于时间的统计分析方法，用于分析和解释时间序列数据的模式和趋势。

在短期气温预测中，我们可以利用历史气温数据的时间序列模式来预测未来的气温变化。

下面介绍一种基于时间序列分析的短期气温预测模型。

首先，我们需要收集历史的气温数据作为样本。

这些数据应该包含足够长的时间范围，以便能够捕捉到不同时间段的气温变化特征。

这些数据可以从气象局、气象观测站或气象数据服务提供商等渠道获得。

接下来，我们将对收集到的数据进行预处理。

预处理的目的是去除异常值、平滑数据、填补缺失值等，以提高数据的质量和可靠性。

常用的预处理方法包括平滑滤波、差分运算和缺失值插补等。

然后，我们可以通过观察时间序列数据的趋势、周期性和季节性来选择适当的模型。

常用的模型有ARIMA模型、指数平滑模型和周期性因子模型等。

ARIMA模型适用于没有明显周期性和趋势的数据，指数平滑模型适用于具有指数增长或下降趋势的数据，而周期性因子模型适用于具有明显季节性变化的数据。

在选择模型后，我们需要通过模型参数估计来拟合数据。

模型参数估计的目的是找到最优的参数组合，使得模型与实际数据的拟合程度最好。

常用的估计方法有最大似然估计、最小二乘估计和贝叶斯估计等。

在模型拟合完成后，我们可以使用模型来进行短期气温预测。

根据模型的设定，我们可以得到未来一段时间内的气温预测值。

然而，需要注意的是，模型的预测能力受到多种因素的影响，包括数据的质量、模型的拟合程度和预测时段的长度等。

最后，我们需要对模型的预测结果进行评估和验证。

评估的目的是确定模型的预测准确度和稳定性。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（R²）等。

气候变化预测模型的构建方法及应用案例研究气候变化是全球范围内关注的重要议题之一。

随着工业化和人口增长的加速发展，人类活动对地球气候系统的影响也越来越大。

因此，构建气候变化预测模型是了解气候变化趋势、制定应对措施的关键工具之一。

本文将探讨气候变化预测模型的构建方法，并通过应用案例研究展示其在实际应用中的作用。

一、构建气候变化预测模型的方法1. 数据收集与分析首先，构建气候变化预测模型需要大量的气象和气候数据。

这些数据可以包括温度、降水、湿度、风速、气候指数等气象要素的观测数据。

通过对这些数据进行分析，可以揭示出气候变化的规律和趋势。

数据的收集可以通过气象观测站、卫星遥感、气候模式输出等途径进行。

2. 建立数学统计模型基于收集到的气象和气候数据，可以通过建立数学统计模型来预测未来的气候变化。

常用的模型包括线性回归模型、非线性回归模型、时间序列模型等。

通过拟合观测数据和验证数据，可以确定最佳的模型参数，并利用该模型进行未来的预测。

3. 气候模式模拟气候模式是基于数值方法和物理过程的理论模型，可以模拟和预测大范围的气候系统变化。

气候模式通常由大气模型、海洋模型、陆地模型和海冰模型等组成。

通过对气候系统的各种影响因素进行建模，可以模拟未来的气候变化趋势。

4. 建立综合预测模型在进行气候变化预测时，可以综合利用不同的模型和方法。

例如，可以将统计模型和气候模式相结合，通过统计模型预测短期气候变化趋势，再利用气候模式预测长期气候变化趋势。

通过建立综合模型，可以提高气候变化预测的准确性和可靠性。

二、气候变化预测模型的应用案例研究1. 提高灾害预警能力气候变化预测模型可以帮助提高灾害预警能力，减少灾害对人类的影响。

例如，通过基于历史气象数据的统计模型，可以预测台风、洪水等极端天气事件的发生概率和强度。

这些预测结果可以提前通知相关部门和居民，采取相应的防护和应对措施，从而减少灾害造成的损失。

2. 全球环境政策制定气候变化预测模型对环境政策的制定也起着重要的指导作用。

月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估何慧根;李巧萍;吴统文;唐红玉;胡泽勇【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2014(038)005【摘要】基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2.0)开展的1982～2010年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R和短期气候预测业务分级检验Pg等4种方法综合评估了DERF2.0系统对中国的气温和降水的预测性能.结果表明,DERF2.0模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0模式有了较明显的提升.与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0对气温和降水的预测都有所提高.与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0相接近.DERF2.0对发生在1998年和2006年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水.从空间上来看,DERF2.0在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间.【总页数】15页(P950-964)【作者】何慧根;李巧萍;吴统文;唐红玉;胡泽勇【作者单位】重庆市气候中心,重庆401147;中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室,兰州730000;国家气候中心,北京100081;国家气候中心,北京100081;重庆市气候中心,重庆401147;中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室,兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P435+.2【相关文献】1.月动力延伸预测产品DERF2.0对广西气温和降水的预测评估 [J], 陈思蓉;周秀华;陆虹;何慧根2.月动力延伸预报产品在陕西月降水预测中的释用 [J], 王娜;方建刚3.基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型 [J], 顾伟宗;陈丽娟;张培群;李维京;李想;刘绿柳4.基于DERF2.0产品的重庆月动力延伸期预测分析及应用 [J], 唐红玉;董新宁;周秀华;覃志年5.月动力延伸预报产品在新疆月尺度降水预测中的应用检验 [J], 段均泽;刘长征;白素琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2024年短期气候预测工作总结范本____年短期气候预测工作总结一、引言____年是全球气候变化问题变得尤为突出的一年。

在这一年，全球各地都经历了极端天气事件和自然灾害的增多，给人们的生活和生产带来了重大影响。

为了更好地应对气候变化的挑战，各国开展了大量的短期气候预测工作。

本文将对____年短期气候预测工作进行总结，分析其中的成果、问题和改进方向。

二、____年短期气候预测成果在____年的短期气候预测工作中，各国利用先进的气象观测技术和气象模型，取得了一系列重要的成果。

首先，在____年的全球气候变化趋势预测中，短期气候预测模型准确地预测出了全球气温的升高趋势和极端天气事件的增多趋势。

这为各国采取应对措施提供了科学依据。

其次，在____年的地区气候预测中，短期气候预测模型成功地预测了亚洲地区的降水量、温度和风向等气象要素的变化趋势。

这为各国制定防灾减灾措施提供了重要参考。

三、____年短期气候预测问题在____年短期气候预测工作中，也存在一些问题。

首先，由于全球气候系统的复杂性，短期气候预测模型仍然存在一定的不确定性。

在____年的短期气候预测中，部分预测结果与观测数据存在差距，这给决策者带来了一定的困扰。

其次，由于观测站点的有限性，一些地区的气象观测数据不完整，从而影响了短期气候预测模型的准确性。

此外，有些国家在短期气候预测工作中的投入不足，导致短期气候预测能力的不平衡，这也给气候变化的应对带来一定的挑战。

四、____年短期气候预测改进方向为了进一步提高____年短期气候预测的准确性和可靠性，我们可以从以下几个方面进行改进。

首先，加强全球气候观测网络的建设，提高气象观测数据的质量和覆盖范围。

这样可以为短期气候预测模型提供更为准确的初始条件和边界条件。

其次，加强国际合作，共享气象观测数据和气候模型，促进短期气候预测技术的发展和应用。

同时，加强对气候预测模型的验证和评估，提高模型的可靠性和稳定性。

基于SVD技术的短期气候信号提取和预测方法
李跃清
【期刊名称】《高原山地气象研究》
【年(卷),期】2002(022)004
【摘要】在预报因子场与预报对象场物理联系的基础上,我们提出了一种基于SVD 诊断分析的气象信号提取技术和预测方法.并应用于高原东侧地区降水场预测,通过前期高原地面加热场、高原上空100hPa高度场的SVD分析,成功提取了高原东侧地区降水场的前期预测信号.
【总页数】3页(P5-7)
【作者】李跃清
【作者单位】中国气象局成都高原气象研究所,成都,610072
【正文语种】中文
【中图分类】P456.7
【相关文献】
1.基于SVD-EMD的有效微弱信号提取算法 [J], 朱世欣;谯自健;杨智刚
2.基于EOF/SVD的短期气候预测误差订正方法及其应用 [J], 秦正坤;林朝晖;陈红;孙照渤
3."杉林多世代滚动式种子园营建技术研究" 和"广西森林火险短期气候预测方法"顺利通过成果鉴定 [J], 魏绣枝
4.内蒙古通辽市夏季降水量短期气候预测方法研究 [J], 刘佳;乌文奇;张连霞
5.基于CCA的短期气候预测方法 [J], 吴洪宝
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随机气候模型研究及应用随机气候模型是一种用于模拟和预测气候变化的数学工具，它基于概率和统计的方法来建模天气系统的复杂性。

随机气候模型通常使用随机过程来表示天气变量的随机性，并通过模拟大量随机试验来获得关于气候变化的统计结果。

该模型可以在不同时间尺度上进行模拟，从小时尺度的天气预报到长期尺度的气候预测。

随机气候模型的研究主要集中在以下几个方面：1. 天气模拟：随机气候模型可以模拟和预测天气现象的发展和变化。

通过考虑不同的影响因素，如大气和海洋的物理过程、地形和人类活动等，可以生成具有随机性的天气数据集。

这些数据集可以用于评估不同的天气事件的发生概率和持续时间。

2. 气候模拟：随机气候模型可以帮助科学家们理解和模拟气候的长期变化。

通过考虑多个因素，如太阳辐射、温室气体排放和气候反馈机制等，可以生成长期气候变化的模拟结果。

这些结果可以用于评估不同的气候变化情景以及其对环境和社会经济系统的潜在影响。

3. 不确定性分析：随机气候模型可以用于评估气候变化的不确定性。

由于气候系统的复杂性和不确定性，气候模型的预测结果可能存在一定的偏差和不确定性。

随机气候模型可以通过生成多个随机试验的结果，并进行统计分析来评估气候模型的不确定性。

这些分析结果可以帮助决策者更好地理解和应对气候变化的风险和挑战。

随机气候模型的应用非常广泛，包括以下几个方面：1. 气象预报：随机气候模型可以用于短期和中期天气预报。

通过模拟和预测天气系统的随机性，可以提供更准确和可靠的天气预报结果。

这对于农业、航空、交通等行业的运营管理和决策具有重要意义。

2. 气候适应：随着气候变化的加剧，适应气候变化已成为重要的任务。

随机气候模型可以用于评估不同气候变化情景下的风险和脆弱性，并提供相应的适应策略和建议。

这对于农业、水资源管理、城市规划等领域的可持续发展具有指导意义。

3. 气候政策：随机气候模型可以帮助政府和决策者制定有效的气候政策和措施。

通过分析和评估不同的气候变化情景和政策选择，可以提供科学依据和决策支持，从而减轻气候变化的负面影响，促进经济和社会的可持续发展。

我国短期气候预测技术进展贾小龙;赵振国;李维京;陈丽娟;高辉;王永光;柯宗建;刘长征;宋文玲;吴统文;封国林【期刊名称】《应用气象学报》【年(卷),期】2013(000)006【摘要】经过近60年的发展，我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。

近年来，一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。

ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧，新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行，研发了多种模式降尺度释用技术，多模式气候预测产品解释应用集成系统（MODES）和动力-统计结合的季节预测系统（FODAS）逐渐应用于业务中，大气季节内振荡（MJO）逐步在延伸期预报中得到应用。

近年来，对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。

这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。

%Through the past 60-year development,the short-range climate prediction operation has made great progress in China in terms of the technology and methodology,undergoing the stages from the simple ex-periential statistic methods to numerical model.Especially in recent years,many objective prediction tech-niques and methods are well developed and applied in real-time operation.Meanwhile,many improved un-derstanding and new knowledge of the climate system are also gradually used by climate forecasters. <br> The ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography )global ocean data are applied in the global ocean data assimilation systems in NCC (NCC_GODAS),which enhances themonitoring and analy-zing capability for the global ocean.TheNCC_GODAS is integrated with coupled atmosphere-ocean mod-els of NCC_CGCM,which increases the forecast skills for the short-term climate prediction.ARGO data are also applied for improving physical parameterization schemes in oceanic models,and the model capabili-ty of describing the real oceans and forecasting El Niñno/Southern Oscillation is improved.The second-gen-eration short-range climate forecastmodel,which upgrades many aspects of the resolution and physical process,exhibits a higher prediction skill comparing to the first-generation system.A preliminary evalua-tion indicates that the second-generation system shows a certain capability in predicting the pentad,ten-day,monthly,seasonal and inter-annual climate variability.The downscaling methods based on dynamical climate model are extensively used in operation including monthly prediction,seasonal prediction and ex-treme climate event prediction,improving the prediction skill of model production.Due to the limited pre-dictability of a single model,multi-model ensemble (MME)is efficiently employed.Based on four opera-tional dynamical models from NCC,NCEP,ECMWF and TCC,a multi-model ensemble system (MODES) is developed in NCC in 2011,in which downscaling technique is introduced and added to the ensemble pre-diction system.At present,this forecast system can issue monthly and seasonal ensemble prediction prod-ucts and is applied by regional climate center.Based on the dynamical-statistical integration forecasting method,a forecasting system for seasonal precipitation (FODAS1 .0)isdeveloped,which has already been in quasi-operational use,showing stable prediction skill.The application of the intra-seasonal oscillation in the operational extended range forecast has made a great progress including that a MJO monitoring,predic-tion and application operational system is built up,and several forecast methods based on the intra-season-al oscillation are applied.New knowledge and research achievements are gradually introduced into opera-tion by forecaster,for example,in addition to the sea surface temperature (SST)in the equatorial mid-east Pacific,the SST in the Indian Ocean and the Atlantic Ocean are also seriously considered.In addition,the sea ice,snow cover over the Eurasia and the climate system in the Southern Hemisphere are also consid-ered as the important impact factors in seasonal prediction.【总页数】15页(P641-655)【作者】贾小龙;赵振国;李维京;陈丽娟;高辉;王永光;柯宗建;刘长征;宋文玲;吴统文;封国林【作者单位】国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081;国家气候中心，北京 100081【正文语种】中文【相关文献】1.近年来我国短期气候预测中动力相似预测方法研究与应用进展 [J], 李维京;郑志海;孙丞虎2.几年来我国气候年际变异和短期气候预测研究的一些新成果 [J], 王会军;孙建奇;郎咸梅;陈丽娟;符伟伟3.我国短期气候预测的物理基础及其预测思路 [J], 魏凤英4.浅谈我国短期气候预测的现状及改革措施 [J], 高雪5.我国短期气候预测业务技术的发展 [J], 赵振国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。