简介:利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中29个气候模式的气温模拟结果,评估了各模式对中国地区年平均气温的模拟能力,对未来不同典型浓度路径(RCPs)下中国地区气温的可能变化给出了预估。结果表明:各模式能较好地模拟过去100多年中国地区增温趋势和年平均气温的空间分布,从模式间标准差来看,各模式对中国中部、南部气温模拟具有较高的一致性。利用相对均方根误差分析了各模式的模拟能力,对于多时间尺度(月、年)气温的气候平均态,有7个模式表现良好,高于中等水平,5个模式的模拟能力低于中等水平,模式集合平均值的模拟效果优于大多数单个模式。根据29个模式的评估结果,使用模拟性能相对较好的模式分析了未来不同排放情景下中国地区气温变化,21世纪前期,不同排放情景之间的预估结果差别较小,21世纪中期各情景之间的差别逐渐增大,到21世纪后期,3种排放情景的升温差别明显增大。
简介:文章应用新一代天气雷达资料,并结合天气图、T-logp图等资料,对发生于2011年6月13日内蒙古西部巴彦淖尔市东部地区的一次局地强对流天气过程进行了分析。通过分析雷达冰雹概率、垂直累积含水量、回波顶高、风暴追踪信息等产品以及自动站天气实况等发现,用于短时临近预报的雷达冰雹概率及风暴追踪信息产品在该次强对流天气过程中与天气实况并不能很好地符合。其原因:一方面与雷达对风暴的跟踪和SCIT算法有关,另一方面表明天气背景以及短时强对流天气所具有局地性特点在短时临近预报中未能充分考虑。通过该个例的分析,对于业务人员认识本地区的强对流天气发生特点并提高预报准确率具有重要意义。
简介:将BP(BackPropagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。
简介:本文基于国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1自1960—2004年每年起报的年代际预测试验结果,初步评估了该模式对北极涛动(AO)的预报技巧。同时,把该模式年代际预测结果与历史试验模拟比较,分析了气候模式初始化对年代际试验预测季节尺度AO及其年际变化的贡献。结果表明,年代际试验和历史试验均能反映出AO模态是北半球中高纬大气变率第一模态的特征,其中年代际预测试验回报的AO模态与观测的空间相关系数高于历史试验。两组试验基本能再现AO指数冬季最强、夏季最弱的特征。与历史试验相比,年代际预测试验回报月和冬季AO指数与观测的相关系数更高,特别是年代际试验与观测的月AO指数相关系数达到了0.1的显著性水平。年代际试验回报月、春季AO指数的变化周期更接近观测结果。因此,年代际试验中初始状态使用海温资料进行初始化,在一定程度上可以提高AO的回报能力。
简介:文章评估耦合气候模式预测台风季节(6~10月)西北太平洋纬向风垂直切变幅度(Mws)的年际变化能力,分析显示欧洲多模式集合气候预测系统计划(DEMETER)中耦合模式数据基本具有回报MWS基本空间分布特征的能力,而回报MWS空间能力的不足区域与模式回报MWS与西北太平洋年台风数(WNPTF)的虚假显著相关区域相一致。过程中还显示西北太平洋低纬海区MWS与WNPTF正(负)相关,而强E1Nino年时该海区MWS对应正(负)异常,强LaNina年时则相反;这意味着在台风季节,强EINino年的WNPTF容易比强LaNina年的WNPTF偏多。在考察MWS的时间变异特征时,将MWS区域平均时间序列(MWST)和MWS的EOF第一特征向量对应的时间系数(MWSPCI)定义为纬向风垂直切变指数,讨论指数与WNPTF、强ENSO间的关系。分析显示,MWST(MWSPCI)分别与Nino3.4指数、WNPTF显著相关,模式集合较好地再现了这种特征;但对强ENSO信号的响应,两个指数在ERA.40数据中是相反的,而在模式集合中却是一致的。
简介:利用东亚地区逐日降水资料,评估了17个CMIP5气候模式对中国东部夏季不同强度降水的时空分布、不同强度降水对1970年代末中国东部夏季总降水量年代际转折的贡献的模拟能力。从夏季不同强度降水占总降水的比重来看,在中国东北和华北地区,小雨和中雨占主导;而在华南和江淮地区,大雨和暴雨则相对更为重要。CMIP5模式可大致模拟出中国东部小雨、大雨和暴雨占总降水比重的空间分布,但对中雨占比的空间分布模拟较差。总体说来,多数CMIP5模式高估了小雨和中雨的比重,但低估了大雨和暴雨的比重,从而导致大多数模式高估东北和华北的总降水量,而低估华南和江淮的总降水量。对1970年代末我国华北和江淮地区夏季降水量的年代际转折,观测资料表明该转折主要体现为大雨和暴雨雨量的年代际转折;仅有少数CMIP5模式能模拟出华北大雨和暴雨年代际减少的特征,使得这些模式对华北地区总降水的年代际变化也有较好的模拟能力。对于江淮区域,由于大雨和暴雨的比重被严重低估,尽管部分模式能模拟出夏季总降水量年代际增加的特征,但却多以小雨、中雨的年代际变化为主。多模式集合并不能显著提高模式对不同强度降水的空间分布的模拟能力,尤其是降水年代际变化的模拟能力。