汛期降水相似动力预报——模式误差主分量相似预报方法

针对相似动力预报中模式预报误差的估计问题,提出将模式误差的直接相似订正问题转化成模式误差主分量的相似预报问题.客观上将模式误差主分量分成可预报和不可预报两部分, 对于可预报主分量采用最优多因子动态配置方案进行相似预报, 而对于不可预报部分则用系统平均代替.基于国家气候中心季节预报业务模式、 美国气候预报中心组合降雨分析资料及国家气候中心气候系统诊断预报室74项环流指数和美国国家海洋和大气管理局的40个气候指数,对东北区域汛期降水进行了预报试验. 2005—2010年6年独立样本检验预报平均距平相关系数为0.29,较系统误差订正预报的0.04有较大提高, 证实该方案能提高国家气候中心季节预报业务模式汛期降水预报水平.     

基于季节气候可预报分量的相似误差订正方法和数值实验

基于由历史相似信息对模式预报误差进行预报的思路,发展了一种针对季节气候可预报分量的相似误差订正新方法（FACEPC）,目的是识别模式预报结果中对初值相对不够敏感的可预报分量,将其作为对象进行历史相似选取和误差订正.该方法被应用到国家气候中心业务季节预报模式实验中,对不同区域给出有针对性的相似选取指标和预报方案.25年的交叉检验结果表明,夏季降水和环流的预报技巧评分相对于系统误差订正有明显提高,在发生中等及以上强度ENSO事件年和可预报分量贡献较大地区的预报技巧提高更为显著.特别是中国区域降水和关键区环流的 关键词： 短期气候预测 相似误差订正 可预报分量     

基于模式误差分布特征的中国夏季旱涝预测可信度研究

基于美国气候预报中心组合降雨分析资料对国家气候中心海气耦合模式多年夏季降水预报误差进行统计分析,以揭示模式预报误差的分布规律及特征.研究发现,模式预报误差分布特征满足正态分布,基于误差分布特征分析模式对中国夏季降水的预测能力,通过误差分布的高斯拟合曲线特征对比模式预报与动力统计方法的预测技巧,进而得到动力统计方法改进误差分布特征的两种类型:1)变幅型改进;2)均值型改进.在此基础上,根据模式误差的统计特征提出了一种新的旱涝预测可信度计算方法,用于定量化地评估动力统计方法在不同地区的预测可信度大小,并应用于实际预测.最后以2012和2013年夏季降水为例,给出了实况、预测以及可信度检验.结果显示该方法能较好地反映出预测的不确定性,较其他检验方法更具针对性,对异常降水的预测可信度反映更为准确,验证了方法的有效性,可进一步提高动力统计方法的预测服务水平.     

基于奇异值分解对中国夏季降水模式误差订正的研究

利用奇异值分解(SVD)方法对国家气候中心气候业务模式CGCM的预报结果进行订正, 进而得到改进后的预报结果. 通过对1983–2011年中国夏季降水的模式预报和实际降水值各年份之间的耦合场进行SVD分解, 选取模式预报和实况降水相关性最好的前3–7个模态, 对这5种不同模态个数的订正结果加以对比, 选出对中国区域订正效果最好的模态个数, 得到模式预报的订正结果. 对2004–2009年6年进行交叉回报试验, 以距平相关系数和均方根误差作为评判标准来检验回报结果, 得出2004–2009大部分年份取前5个模态作为当年订正的模态个数时,订正效果最好. 利用已有的2004–2009年的模式和实际降水资料进行检验, 证实在大部分年份5个模态订正效果最好, 并将结果与系统误差订正法的结果相比较, 表明SVD法对2004–2009年 6年的订正结果中, 有4年比系统误差法的订正效果好. 以2010年作为预测年, 以1983–2009年27年交叉回报检验的结果确定模态个数, 对预测结果加以分析, 显示该方法具有潜在的业务应用价值. 关键词： 奇异值分解 模式预报订正 汛期降水     

欧亚中高纬阻塞高压关键区高度场动力-统计跨季度预测实验

本文主要利用实际业务模式的预报结果和丰富的历史资料对乌拉尔山、 贝加尔湖和鄂霍次克海三个阻塞高压活动关键区夏季平均的500 hPa高 度场进行动力-统计跨季度预测实验, 其结果显示该方法能在一定程度上减小模式预报误差, 提高预报技巧, 显示出了良好的业务应用前景. 此外, 敏感性实验显示, 相似指标和相似年选取个数都对预测结果有显著影响. 关键词： 阻塞高压 高度场 动力-统计 跨季度预测     

长江中下游汛期降水模式预测误差相似性及其可预报度

对数值模式预测误差进行相似预报进而订正模式预报结果,是提高模式预报水平的有效手段之一.本文从数值模式预测误差场存在相似性的角度出发,研究了长江中下游汛期降水逐年模式误差场间的相似性及其可预报性,探讨了数值模式预测误差在历史资料中的相似信息量,发现利用相似误差订正可以明显提高模式预报水平.进一步对历史模式预测误差场进行经验正交函数(EOF)分解,着重研究了误差场前三个特征向量的空间分布及其时间系数演化规律,发现对各分量分别进行相似预报可以简化预报对象,并且针对性更强,可以提高其潜在预报水平.在研究数值模式预测误差场相似性的基础上,定义了数值模式预测误差的相似可预报度,用以衡量逐年模式预测误差的可预测性,发现模式预测误差场前三个分量的相似可预报度明显高于原始模式误差场,揭示出有针对性地分别预报模式预测误差各分量的潜在应用价值.     

基于延伸期可预报性的集合预报方法和数值试验

集合预报是考虑初始条件和模式不确定性的有效途径. 结合延伸期可预报性特征,对具有不同特性的可预报分量和随机分量采用不同的集合预报方案和策略,发展了一种基于延伸期可预报性的集合预报新方法(PBEP).该方法以延伸期数值预报模式为平台,对可预报分量采用多个模式误差订正方案,从考虑模式不确定性的角度进行集合;而对随机分量则利用历史资料从气候概率的角度给出集合概率分布,避免模式误差对随机分量概率分布的影响.试验结果表明,相比于国家气候中心的业务动力延伸集合预报系统,该集合预报方法对全球各区域环流预报技巧均有提高,对不同空间尺度的波也有不同程度的改进,显示出潜在的业务应用前景.     

强对流降水过程动力因子分析和预报研究

利用对流涡度矢量垂直分量,湿热力平流参数和波作用密度等动力因子对2009年7月8日发生在我国华北南部地区的强对流降水过程进行诊断分析,结果表明,这些动力因子能够综合描述降水系统水平风场垂直切变,涡度扰动以及位温平流和广义位温(及其扰动)的经向梯度等动力学和热力学特征,在降水区对流层中低层表现为强信号,在非降水区表现为弱信号.利用美国NCEP/NCAR 0.5度GFS的6 h,12 h,18 h和24 h预报资料计算分析2009年6月2日至10月1日动力因子对观测降水的指示预测作用,结果表明,动力因子对观测 关键词： 对流涡度矢量垂直分量 湿热力平流参数 波作用密度     

基于多个参考态更新的动力相似预报方法及应用

为了更有效地利用历史资料中的相似性信息提高数值模式预报水平,提出了一种新的动力相似预报方法——多参考态更新(MRSU) 法.该方法基于“更新”观点,通过引入相似更新周期(PAU)的概念,将整个预报时段按PAU分成若干小的子时段,在预报进行到PAU时重新选取多个参考态,并采用超平面近似法将相似-动力模式产生的多个预报估计成最佳预报向量,这样就形成了“选取-估计”的循环,不断重复这一过程直到完成整个时段的预报.进一步将简化的MRSU方法应用于T63全球谱模式.月预报试验结果表明,与控制试验相比,MRSU法对逐 关键词： 相似-动力模式 参考态 相似更新周期 月预报     

利用幂律尾指数的中国降水突变检测与归因

利用中国气象局国家气候中心740站点1960—2000年日降水观测资料,研究日降水幂律尾指数随时间的演变特征,结果表明中国华北、东北和西北地区0—7mm日降水幂律尾指数在1979—1980年之间发生突变,由此推测中国北方地区的大尺度气候背景在上世纪70年代末80年代初曾出现较大变化.该突变与厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)综合指数联系紧密,可能是造成北方干旱化的重要原因之一.进一步分析表明,0—29mm日降水过程平稳性较好,30mm以上日降水过程平稳性相对较差,使得长期的暴雨预测面临严峻的挑战. 关键词： 幂律尾指数 突变 北方干旱化 暴雨     

Hybrid Basketball Game Outcome Prediction Model by Integrating Data Mining Methods for the National Basketball Association

The sports market has grown rapidly over the last several decades. Sports outcomes prediction is an attractive sports analytic challenge as it provides useful information for operations in the sports market. In this study, a hybrid basketball game outcomes prediction scheme is developed for predicting the final score of the National Basketball Association (NBA) games by integrating five data mining techniques, including extreme learning machine, multivariate adaptive regression splines, k-nearest neighbors, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and stochastic gradient boosting. Designed features are generated by merging different game-lags information from fundamental basketball statistics and used in the proposed scheme. This study collected data from all the games of the NBA 2018–2019 seasons. There are 30 teams in the NBA and each team play 82 games per season. A total of 2460 NBA game data points were collected. Empirical results illustrated that the proposed hybrid basketball game prediction scheme achieves high prediction performance and identifies suitable game-lag information and relevant game features (statistics). Our findings suggested that a two-stage XGBoost model using four pieces of game-lags information achieves the best prediction performance among all competing models. The six designed features, including averaged defensive rebounds, averaged two-point field goal percentage, averaged free throw percentage, averaged offensive rebounds, averaged assists, and averaged three-point field goal attempts, from four game-lags have a greater effect on the prediction of final scores of NBA games than other game-lags. The findings of this study provide relevant insights and guidance for other team or individual sports outcomes prediction research.     

国家气候中心大气环流模式冬季模式误差特征分析

本文利用1982—2010年国家气候中心第二代月动力延伸预测系统中大气环流模式(BCC_AGCM)的回报资料和美国国家环境预测中心和美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,分析了该模式对冬季气温预测的误差特征及其与外强迫的联系.结果表明模式能够在整体上较好地反映出欧亚区域冬季气温的变化趋势,能抓住东亚冬季风区气温年际变化的主要空间模态,对东亚冬季风区冬季气温具有一定的预报能力.预报误差的空间分布和时间演变特征的结果表明,误差在陆地大于海洋,高纬地区大于低纬地区,同时与海拔高度也有密切关系.预报误差的主要模态与一些关键区域的海温和海冰存在显著的相关性,表明模式对外强迫异常的响应能力存在缺陷.这为结合模式对关键区海温和海冰异常的响应能力,有针对性地改进模式对东亚冬季风区冬季气温的预测能力提供了依据.     

基于长程相关性特征的北京气候中心气候系统模式对中国气温的模拟性能评估

传统对数值模式模拟效果的评估主要是基于均值、趋势、概率密度分布、极值等方面的特征比较模拟要素与观测值的差异或是通过分析模拟值与观测值之间的相关性来定量判断.这类评估方法主要考虑了模式模拟结果与观测资料在统计上的差异,缺乏对两者在动力学特征上的比较.鉴于此,本文基于气象观测资料演变过程中所展现的长程相关性特征,利用去趋势波动分析方法对观测资料和模式模拟数据进行标度分析,研究模式模拟结果是否具有类似于观测资料中的长程相关性特征,进而通过比较观测资料和模式模拟结果的标度指数,从大气演变的内在动力学特征上对模式模拟性能进行评估.本文对北京气候中心气候系统模式对中国地表气温的模拟性能进行了评估,结果表明,该模式能够较好地反映出中国区域气温要素的长程相关性特征,对东北、西北中东部、江淮、江南东部等地模拟效果较好,但对于青藏高原地区及西北大部、华北、黄淮等地的模拟效果相对较差,其中对青藏高原地区和西北西部的模拟效果最差.     

基于无导数优化方法的数值模式误差估计

初始场误差和模式误差是制约数值预报准确率的两个关键因素,本文主要考虑利用历史观测资料实现时空演变的模式误差的估计问题.通过把模式误差综合考虑成为准确模式中的未知项,把历史资料看作是带有未知项的准确模式的特解,构造了求解时空演变的模式误差项的反问题及其最优控制问题.给出了一个解决最优控制问题的无导数优化方法,该方法的优点是不需要建立原数值模式的切线性模式与伴随模式,它只需在增加一个外强迫项的基础上运行原数值模式即可实现模式误差项的最优估计.关于Burgers方程的算例表明,无论模式的初始状态是否准确已知,无导数优化方法都能有效解决时空演变的模式误差的最优估计问题,它为实际业务模式利用历史数据提取模式误差信息并显著地改进预报效果提供了一种方便可行的数值方法与理论依据.     

Slicing and Dicing the Genome: A Statistical Physics Approach to Population Genetics

The inference of past demographic parameters from current genetic polymorphism is a fundamental problem in population genetics. The standard techniques utilize a reconstruction of the gene-genealogy, a cumbersome process that may be applied only to small numbers of sequences. We present a method that compares the total number of haplotypes (distinct sequences) with the model prediction. By chopping the DNA sequence into pieces we condense the immense information hidden in sequence space into a function for the number of haplotypes versus subsequence size. The details of this curve are robust to statistical fluctuations and are seen to reflect the process parameters. This procedure allows for a clear visualization of the quality of the fit and, crucially, the numerical complexity grows only linearly with the number of sequences. Our procedure is tested against both simulated data as well as empirical mtDNA data from China and provides excellent fits in both cases.     

Analogue correction method of errors and its application to numerical weather prediction

In this paper, an analogue correction method of errors (ACE) based on a complicated atmospheric model is further developed and applied to numerical weather prediction (NWP). The analysis shows that the ACE can effectively reduce model errors by combining the statistical analogue method with the dynamical model together in order that the information of plenty of historical data is utilized in the current complicated NWP model. Furthermore, in the ACE, the differences of the similarities between different historical analogues and the current initial state are considered as the weights for estimating model errors. The results of daily, decad and monthly prediction experiments on a complicated T63 atmospheric model show that the performance of the ACE by correcting model errors based on the estimation of the errors of 4 historical analogue predictions is not only better than that of the scheme of only introducing the correction of the errors of every single analogue prediction, but is also better than that of the T63 model.