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| 1 | BCC二代气候系统模式的季节预测评估和可预报性分析显示文摘本文利用国家气候中心(BCC)第二代季节预测模式系统历史回报数据,从确定性预报和概率预报两个方面系统地评估了该模式对气温、降水和大气环流的季节预报性能,并与BCC一代气候预测模式的结果进行了对比,重点分析了二代模式的季节可预报性问题。结果显示,BCC二代模式对全球气温、降水和环流的预报性能整体上优于一代模式,特别在热带中东太平洋、印度洋和海洋大陆地区的温度和降水的预报效果改进尤为明显。这些热带地区降水预报的改进,可以通过激发太平洋—北美型(PNA)、东亚—太平洋型(EAP)等遥相关波列提升该模式在中高纬地区的季节预报技巧。分析表明,厄尔尼诺和南方涛动(ENSO)信号在热带和热带外地区均是模式季节可预报性的重要来源,BCC二代模式能够较好把握全球大气环流对ENSO信号的响应特征,从而通过对ENSO预报技巧的改进有效地提升了模式整体的预报性能。从概率预报来看,BCC二代模式对我国冬季气温和夏季降水具备一定的预报能力,特别是对我国东部大部分地区冬季气温正异常和负异常事件预报的可靠性和辨析度相对较高。因此,进一步提高模式对热带大尺度异常信号和大气主要模态的预报能力、加强概率预报产品释用对提高季节气候预测水平具有重要意义。 | 吴捷 任宏利 张帅 刘颖 刘向文 | 2017 | 大气科学2017，41，6： | 33 |
| 2 | 基于LSTM网络的中国夏季降水预测研究显示文摘基于BCC-CSM季节气候预测模式系统历史回报数据和国家气象信息中心提供的中国地面降水月值数据,通过多方法对比并讨论了影响预测结果的因素,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络预测2014年和2015年中国夏季降水。结果表明:LSTM网络的预测效果较逐步回归、BP神经网络及模式输出结果有一定优势。参数调优对于LSTM网络预测效果影响较大,重要参数有隐含层节点数、训练次数和学习率。选择合适的起报月份数据有助于提升季节预测的准确性,利用4月起报的数据预测夏季降水效果较好。海冰分量因子对降水季节预测有正贡献。在2014年、2015年夏季降水回报试验中,LSTM网络对降水整体形势有一定的预测能力,Ps评分分别为74分、71分,距平符号一致率分别为55.63%、55.25%,Ps评分的均值高于同期全国会商及业务模式。 | 沈皓俊 罗勇 赵宗慈 王汉杰 | 2020 | 气候变化研究进展2020，16，3： | 21 |
| 3 | 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显示文摘利用BCC第二代气候预测模式系统1996-2015年提前1~3个月的回报试验结果,评估了模式在季节尺度上预测中国夏季降水空间分布和降水异常的能力,分析了模式预报效果的年际差异,并探讨了模式预测误差产生的可能原因。结果表明,模式对中国夏季降水的季节预测具有一定的技巧,西南至长江中下游南部、黄淮平原西部、东北北部及藏北高原等地区季节预测技巧较高,同时,模式对降水距平预报效果整体较好,其中在长江中下游、黄淮地区、华南地区、西北地区及东北北部距平符号一致率较高。而模式对降水季节预测的偏差主要表现为我国东部降水量强度预测偏小,对夏季降水异常的预报技巧有限,且不同年份模式的预测效果差异较大。模式对夏季西太平洋及印度洋高海温区范围预测偏小,对副热带高压和东亚地区低层水汽辐合的强度预测偏弱,从而导致风场与环流场的配置与观测不一致,使得模式对我国东部夏季降水预测显著偏少。从模式预测效果年际差异来看,当华南地区实况降水量偏多、长江中下游及东北地区降水量偏少时,模式具有较高的预测技巧,反之,模式的预报技巧较低。分析中国东部降水与海温的相关关系发现,夏季西北太平洋、热带西太平洋和北印度洋是影响中国东部夏季降水的关键区域,模式中西北太平洋海温偏低对模式预报技巧具有重要影响,海温场、高度场、风场及水汽通量散度场不同的相互配置导致中国东部夏季降水的分布及强度差异,而模式不能合理把握各物理量场间相互作用过程,从而影响模式的预报效果。因此,改进模式对外强迫因子与降水异常相关关系的预测能力是提高我国夏季降水季节预测技巧的主要途径。 | 张丹琦 孙凤华 张耀存 | 2019 | 高原气象2019，38，6： | 12 |
| 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显示文摘基于国家气候中心第二代气候系统模式的回报和实时预测数据,利用同期和滞后相关、偏相关分析以及联合EOF分解等方法,评估了其对夏季东亚环流和降水的预测能力。结果表明,模式对高低层环流和降水气候态的空间分布形势,特别是强降水中心和季风系统成员位置的预测较为合理,但存在一定的系统性偏差。模式对于东亚特别是中国大陆地区夏季降水年际变化的预测能力较弱,但对于东亚500 hPa高度场年际变化的预测效果较好,并且随着起报月的临近,技巧有所改进,此外模式对于东亚夏季气候变率主要模态的时空分布特征具有较高的预测技巧。模式较好地反映出了东亚夏季气候对El Nino发展和衰减响应的主要特征,其技巧主要来源于对于东部型El Nino影响的准确把握。总体来看,该模式对东亚夏季气候的预测能力较好,对短期气候预测具有一定参考价值。 | 程智 高辉 朱月佳 史跃玲 刘俊杰 汪栩加 | 2020 | 气象2020，46，11： | 7 |
| 5 | BCC-CSM1.1m对欧亚积雪覆盖的预测评估显示文摘利用基于BCC-CSM1.1m模式建立的第2代季节预测模式系统1984—2019年历史回算数据,客观评估该模式对1月和4月欧亚积雪覆盖率(snow cover fraction,SCF)气候态和年际变化的预测技巧,分析模式预测偏差产生的可能原因。结果表明:BCC-CSM1.1m模式在超前0~2个月对欧亚大陆SCF具有一定预测技巧,对4月SCF的预测能力明显高于1月,1月预测技巧在欧洲西部地区最高,4月在西西伯利亚地区最高。SCF的预测结果在除青藏高原外的大范围地区表现为系统性偏低,预测偏差在1月随着起报时间的增长没有明显变化,而在4月随着起报时间的增长,关键区偏差由负转正并逐渐增大。分析表明,SCF预测偏差与模式中近地面气温的预测偏差有直接关系。除此之外,SCF的预测偏差部分源于模式本身的系统性偏差,模式分辨率以及参数化方案可能是预测结果在积雪覆盖率接近100%的高纬度地区明显偏低的原因。 | 成菲 李巧萍 沈新勇 柳艳菊 汪靖 | 2021 | 应用气象学报2021，32，5： | 7 |
| 6 | 机器学习算法在气候模式降水预测中的订正研究显示文摘为了提高月降水气候趋势预测能力,利用国家气候中心海气耦合气候模式(BCC_CSM1.1)环流预测和NCEP/NCAR再分析资料,建立基于多层感知器、支持向量回归和随机森林三种机器学习算法的广西月降水量气候预测模型,对比分析了2018年-2020年6月-8月降水预测试验效果。试验结果表明基于三种机器学习算法模型的预测准确率较BCC_CSM1.1气候模式直接降水预测和逐步回归方法均有明显提升,其中多层感知器模型预测准确率最高。论文将机器学习方法运用于动力-统计相结合的月降水气候预测方法中,成为统计订正中的一环,实现了机器学习算法与气候动力深度融合,有效地提升了预测准确率。 | 邓居昌 覃卫坚 韦文山 | 2022 | 计算机与数字工程2022，50，11： | 3 |
| 7 | 基于两种机器学习方法的广西后汛期降水预测模型显示文摘使用1991-2021年7-9月广西90个地面气象观测站降水量、NCEP/NCAR月再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1气候模式回报资料,研究建立基于粒子群-神经网络、随机森林算法的广西后汛期降水气候预测模型,并对2016年-2021年预测进行应用试验。结果表明,基于粒子群-神经网络、随机森林算法的后汛期降水预测Ps得分比逐步回归方法分别提高了2.78分、2.5分,比气候模式分别提高了29.22分、28.94分,预测能力有明显的提升。 | 覃卫坚 何莉阳 蔡悦幸 | 2022 | 气象研究与应用2022，43，1： | 3 |
| 8 | BCC_CSM1.1m模式对福建前汛期降水预测的误差订正显示文摘采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期(4—6月)66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差(EOFL和EOFNL)等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态:全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。 | 池艳珍 梁潇云 何芬 吴伟杰 唐振飞 | 2020 | 气候变化研究进展2020，16，6： | 3 |
| 9 | 第三极地区气温和积雪的季节-年际气候预测研究显示文摘第三极地区气候多样、灾害频发,是影响全球和亚洲气候异常的关键区域,针对此地区开展季节-年际气候预测研究对于提高区域预报技巧以及减少灾害造成的影响具有重要的科学和指导意义。基于国家气候中心气候预测业务模式(BCCCSM1.1m)的历史回报和预测数据,对第三极地区2 m气温和积雪的预测结果进行了确定性技巧评估,并分析了海洋因子对于预测技巧的调制作用。研究表明:该模式对于青藏高原及其周边地区气温和积雪的季节-年际气候预测具有一定的预测能力,对夏季气温的预测效果整体上好于冬季气温和积雪深度预测;预测技巧随着模式起报时间的提前而下降,但是存在技巧回升现象。研究也发现,海温异常因子对第三极地区的气候预测技巧具有不同程度的调制作用,厄尔尼诺等海洋信号能够通过直接和间接作用影响第三极地区的气候预测。 | 汪芋君 任宏利 王琳 | 2021 | 地球科学进展2021，36，2： | 2 |
| 10 | 基于Copula函数的气候变化下洪水峰量联合分析显示文摘为研究气候变化对北江流域洪水特征发生频率的影响,采用分位数映射(Quantile Mapping,QM)后处理方法校正BCC_CSM1.1气候模式2种情景(RCP4.5和RCP8.5)下的气候数据,用于SWAT模型模拟历史(1965—2010年)和未来(2030—2064年、2065—2099年)的北江流域径流量,并采用单变量分析法和基于Copula函数的双变量联合分析法分别对各时期年最大洪峰流量Q和年最大7 d洪量W进行对比分析。结果表明:除RCP8.5下2065—2099年的W外,重现期(T≥50 a)越大,气候变化对Q和W的影响越大;RCP4.5下气候变化对Q和W的影响较RCP8.5下大;2种未来情景下,气候变化对Q的影响均大于对W的影响;对于同一重现期,双变量联合分析法推求的洪水特征设计值较单变量分析法的偏安全。该研究结合了气候变化和双变量联合分析,对变化环境下的洪水风险评价与管理具有一定的参考价值。 | 曾珂 谭学志 梁廖逢 刘茹 刘祖发 高艺桔 | 2020 | 长江科学院院报2020，37，12： | 2 |
| 11 | 基于BCC_CSM模式的山西省盛夏降水降尺度预测显示文摘降尺度方法是目前弥补气候系统模式预测结果不足的重要手段,为获得具有较高预测技巧的山西盛夏降水客观化预测产品,本文选取1990-2017年6月起报的BCC_CSM气候系统模式输出盛夏结果和同期NCEP/NCAR再分析资料同时与山西盛夏降水异常典型模态具有统计显著的因子,利用逐步回归方法建立了山西盛夏降水降尺度模型。进一步研究发现,降尺度模型的预测能力与BCC_CSM对影响山西盛夏降水关键区海温的预测技巧密切相关。检验回报与观测的时间和空间距平相关系数(TCC和ACC)、回报与观测的距平符号一致率(PC)以及趋势异常综合评分(PS),表明降尺度模型对山西盛夏降水的预测技巧较BCC_CSM输出有明显改进,BCC_CSM模拟降水TCC在山西全区没有通过95%信度检验,降尺度模型回报TCC在山西大部分地区通过95%信度检验,中南部通过99%信度检验;相应的ACC由-0.02提高到0.35,PC由53.3%提高到66.8%,PS由65.6%提高到78.9%。2018年盛夏业务试运行,ACC为0.42,PS为70.8%。 | 张冬峰 王永光 张国宏 | 2019 | 气象科技2019，47，4： | 1 |
| 12 | 集合预报及其在季节尺度气候预测中的应用显示文摘系统回顾了集合预报技术的发展,介绍了4种比较常用的集合构建方法,重点关注这些方法在季节尺度气候预测领域的研究进展及应用,特别是在ENSO集合预报领域。此外,还从季节尺度气候预测系统的发展、集合设计方案和ENSO集合预报效果等方面介绍了国内外3个应用比较广泛的季节尺度气候预测系统,可为集合预报技术和季节尺度气候预测系统的发展和应用提供参考。 | 陈溢豪 张蕴斐 周倩 祖子清 | 2020 | 海洋预报2020，37，6： | 1 |
| 13 | 基于降水遥相关型的夏季降水模式预测改进研究显示文摘我国月—季降水分布在空间上存在类似于大气环流遥相关的空间遥相关型。本文基于中国近57年夏季降水资料研究了我国夏季降水空间遥相关型的主要空间模态特征及其年代际变化,评估并改进了BCC_CSM模式、ECMWF_SYSTEM4模式以及NCEP_CFSV2模式对中国夏季降水的预测能力。研究结果显示,中国夏季降水实况中存在华北—长江下游、华东—中国中北部、华南—长江流域、西南—东北中部等4类显著的空间遥相关型。动力模式可以预测大尺度的降水分布,而对于不同区域之间降水遥相关这种雨带细节特征的预测能力则较为薄弱,存在着较多虚假相关。为改善模式降水预测技巧,以实况中的降水遥相关型作为约束条件构建了修正方案,以此来修正模式中的降水遥相关型分布。结果显示,经过修正能够有效地改善模式对东北中部、长江下游的预测能力,4年的回报检验结果显示,模式预测的平均距平一致率从47%提高为58%;平均均方根误差从153 mm减小为120 mm;平均趋势异常综合检验(PS)评分从64提高为73。 | 李帅 杨杰 龚志强 黄必城 范培义 封国林 | 2021 | 气候与环境研究2021，26，6： | 1 |
| 14 | 高分辨率模式对中国地表短波辐射季节预测显示文摘基于中国气象科学研究院T255全球高分辨率气候系统模式(CAMS-CSM)2011—2020年多样本集合回报试验,评估模式在中国及3个典型区域地表短波辐射(downward short-wave radiation flux,DSWRF)的季节预测能力。结果表明:CAMS-CSM模式能较好预测DSWRF的季节变化特征,但春季、夏季预测强度偏弱,秋季、冬季偏强。不同季节、不同地区DSWRF异常场的预报技巧差异明显。由DSWRF异常的空间相关系数和时间相关系数可以看到,内蒙古和西北地区秋季、冬季预报技巧较高,京津冀部分地区夏季、秋季节预报技巧较低。从趋势异常综合评分指数看,中国区域超前1个月预报各季节评分均超过70分,对西北地区夏季、秋季的评分指数最高,超过80分。整体而言,高分辨率气候模式对中国区域DSWRF超前0~1个月预报有一定预测能力,尤其是太阳能资源丰富的西北地区,可为未来DSWRF短期预测及太阳能清洁能源选址等提供参考。除模式系统性偏差外,春季、夏季DSWRF预报偏差主要来源于总云量预报的模拟偏差,改进模式云微物理过程是提高DSWRF季节预测能力的重要途径。 | 刘波 马利斌 容新尧 苏京志 鄢钰函 华莉娟 唐彦丽 | 2022 | 应用气象学报2022，33，3： | 1 |
| 15 | 基于BCC_CPSv2模式的淮河流域月参考作物蒸散概率订正预报显示文摘参考作物蒸散(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)预报在农业水资源配置、区域干湿演变评估方面有着重要作用。该研究基于国家气候中心第二代气候预测系统(Beijing Climate Center Second-Generation Climate Prediction System,BCC_CPSv2)模式预报数据和1991-2020年淮河流域地面气象观测数据,利用分位数映射法对模式预报的气象要素进行概率订正,采用Penman-Monteith公式计算ET0,并评估了订正前后BCC_CPSv2模式对淮河流域月ET0和气象要素的预报性能。结果表明:1)模式对平均气温、净辐射和相对湿度的预报值较观测值偏小,风速预报值在3-6月偏小,其他月份偏大,4个气象要素预报的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1.84℃、1.70 MJ/m2d、15.79%和1.39 m/s;气象要素预报偏差导致2-6月ET0预报值较计算值偏小,1月和7-12月偏大,区域平均RMSE为0.59 mm/d,绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为21.9%。2)概率订正有效降低了气象要素和ET0的预报误差。气温、净辐射、相对湿度和风速预报订正值的RMSE均小于订正前;80%月份ET0预报订正值的RMSE小于订正前,区域平均RMSE减小了0.23 mm/d,MAPE减小了11.2%。3)夏半年和冬半年ET0预报误差的首要来源分别是净辐射和相对湿度,主要是由于模式对这2个要素的预报精度较低且ET0对其敏感,误差容易传递。可见,基于模式概率订正的月尺度ET0预报方法精度较高,可以为水资源优化管理、灌溉制度制定和农业中长期需水决策提供参考。 | 曹雯 段春锋 徐祥 程智 汪栩加 | 2022 | 农业工程学报2022，38，23： | 1 |
| 16 | CFSv2对2018年浙江梅雨降水多尺度预测的性能评估显示文摘从梅雨预测的业务需求出发,系统开展了CFSv2模式对2018年浙江梅雨期降水预报能力的多时间尺度评估。结果发现3月1日—5月31日的起报结果整体上未能较准确地预测6月浙江大部降水偏少的趋势、仅5月31日的预测结果与实况相符;在延伸期尺度上,CFSv2预测的梅雨期总降水量较实况偏少30%左右;基于相关系数、均方根误差和新定义的综合预报技巧指数等指标分析模式的延伸期预报性能,发现对梅雨期总降水量、逐日区域平均降水量和逐日全省各站降水量的预报技巧有限,对浙江梅雨区的预报水平总体高于浙江全省。评估结果表明CFSv2预报产品表现出显著的系统性干偏差;在延伸期尺度上,随着预报时效的缩短,预报效果并非逐步提升、而是客观存在一个最佳预报时效,各起报日也分别对应着不同的最优预报时段,整体而言梅雨降水的延伸期预测可能对初值并不敏感。 | 马浩 于翡 葛敬文 肖晶晶 高大伟 | 2022 | 气象科学2022，42，5： | 0 |
| 17 | 基于多模式的青藏高原前冬降水预测性能评估显示文摘基于目前主流气候业务模式系统(BCC_CSM 1.1、ECMWF_System 5、NCEP_CFSv 2、TCC_MRI-CGCM 3),从确定性预报角度评估多种模式对青藏高原前冬降水的预测性能。结果表明:多模式均能体现出青藏高原前冬(11—12月)降水空间分布型,但对降水量级存在普遍高估的现象,其中,来自BCC的模式能反映出降水全区一致型和南北反向型主模态的时空演变特征,EC模式高估第一模态的主导作用。多模式对降水历史回报以正技巧为主,BCC模式的预报技巧最优,TCC仅对青藏高原北部预测较好。从可预报性来源的角度分析发现,赤道中东太平洋海温指数(Ni?o 3.4)和印度洋偶极子(IOD)正位相对提升模式预测技巧具有很好的指示性;BCC模式能预测出2018年高原前冬降水异常趋势,在于其对影响青藏高原降水异常的关键环流型具有一定预测能力。 | 申红艳 温婷婷 赵仙荣 冯晓莉 | 2023 | 干旱区研究2023，40，7： | 0 |
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