第24卷第6期 应用气象学报 Vol 24, No 6 2013年12月 JOURNAL OF APPLIED METEOROLOGICAL SCIENCE December 2013 贾小龙陈丽娟,高辉,等.我国短期气候预测技术进展,应用气象学报,2013,24(6):641-655 我国短期气候预测技术进展 贾小龙陈丽娟高辉王永光柯宗建刘长征宋文玲 吴统文封国林赵振国李维京 (国家气候中心,北京100081 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人 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 关键词:气候预测;气候模式;解释应用;东亚季风 象灾害做出了重要贡献,在国民经济和社会发展中 的作用也越来越大。特别是我国地处全球最为复杂 的东亚季风区,气候异常受到青藏高原、海洋、季风 短期气候预测主要指月、季、年时间尺度的预中高纬度环流系统等诸多因素的影响,气候异常的 测,曾经被称为长期天气预报。但随着混沌现象的成因极其复杂,气候预测的难度很大,人们为此做了 揭示,人们逐渐认识到气候系统是一个复杂的混沌大量艰苦的工作。我国的短期气候预测业务经历了 系统,天气预报时效不超过两周,月以上只能作气候简单的经验统计分析、数理统计、动力模式和动力统 预测,所以改称短期气候预测。气候预测方法研究计相结合几个发展阶段,目前我国已经建立了一套 历史较长,可追溯到19世纪甚至更早。近一百多年较为完备的延伸期-月-季节年度短期气候预测业务 来,利用不同的相关关系、经验规则、动力模式和非系统。尤其是近些年来,围绕发展短期气候预测关 线性混沌理论等提岀了多种气候预测方法,其中有键技术和提高气候预测准确率,开展了大量短期气 些也在实际预报中得到了应用,然而目前气候预测候预测理论和技术方法研究,加强了科研成果向业 仍然是国际大气科学领域的难题,气候预测的理论、务应用的转化,一些影响我国气候异常的新机理和 方法和实践均不成熟,气候预测还存在很大的不确短期气候预测新方法不断在业务中得到应用,取得 定性,整体来看,气候预测仍处于研究、试验和业务了很好的效果,极大推进了我国短期气候预测的技 应用不断改进的阶段 术发展和业务能力的提高。本文将就我国短期气候 我国开展短期气候预测已有五十多年的历史,预测技术的发展历程、业务技术现状和近些年来一 是世界上开展短期气候预测业务较早且一直坚持的些在业务中得到应用的新技术、新方法和新的科学 少数几个国家之一。气候预测为国家防御和减轻气认识进行概述 2013-04-08收到,2013-08-21收到再改稿 资助项目:公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306033),国家自然科学基金项目(41275073),973项目(2010CB428606),科技部科技支撑项 目(2009BAC51B05) * email: jiaxi cma.gov. cn
书 贾小龙，陈丽娟，高辉，等．我国短期气候预测技术进展．应用气象学报，２０１３，２４（６）：６４１６５５． 我国短期气候预测技术进展 贾小龙 陈丽娟 高 辉 王永光 柯宗建 刘长征 宋文玲 吴统文 封国林 赵振国 李维京 （国家气候中心，北京 １０００８１） 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。 关键词：气候预测；气候模式；解释应用；东亚季风 引 言 短期气候预测主要指月、季、年时间尺度的预 测，曾经被称为长期天气预报。但随着混沌现象的 揭示，人们逐渐认识到气候系统是一个复杂的混沌 系统，天气预报时效不超过两周，月以上只能作气候 预测，所以改称短期气候预测。气候预测方法研究 历史较长，可追溯到１９世纪甚至更早。近一百多年 来，利用不同的相关关系、经验规则、动力模式和非 线性混沌理论等提出了多种气候预测方法，其中有 些也在实际预报中得到了应用，然而目前气候预测 仍然是国际大气科学领域的难题，气候预测的理论、 方法和实践均不成熟，气候预测还存在很大的不确 定性，整体来看，气候预测仍处于研究、试验和业务 应用不断改进的阶段。 我国开展短期气候预测已有五十多年的历史， 是世界上开展短期气候预测业务较早且一直坚持的 少数几个国家之一。气候预测为国家防御和减轻气 象灾害做出了重要贡献，在国民经济和社会发展中 的作用也越来越大。特别是我国地处全球最为复杂 的东亚季风区，气候异常受到青藏高原、海洋、季风、 中高纬度环流系统等诸多因素的影响，气候异常的 成因极其复杂，气候预测的难度很大，人们为此做了 大量艰苦的工作。我国的短期气候预测业务经历了 简单的经验统计分析、数理统计、动力模式和动力统 计相结合几个发展阶段，目前我国已经建立了一套 较为完备的延伸期月季节年度短期气候预测业务 系统。尤其是近些年来，围绕发展短期气候预测关 键技术和提高气候预测准确率，开展了大量短期气 候预测理论和技术方法研究，加强了科研成果向业 务应用的转化，一些影响我国气候异常的新机理和 短期气候预测新方法不断在业务中得到应用，取得 了很好的效果，极大推进了我国短期气候预测的技 术发展和业务能力的提高。本文将就我国短期气候 预测技术的发展历程、业务技术现状和近些年来一 些在业务中得到应用的新技术、新方法和新的科学 认识进行概述。 ２０１３０４０８收到，２０１３０８２１收到再改稿。 资助项目：公益性行业（气象）科研专项（ＧＹＨＹ２０１３０６０３３），国家自然科学基金项目（４１２７５０７３），９７３项目（２０１０ＣＢ４２８６０６），科技部科技支撑项 目（２００９ＢＡＣ５１Ｂ０５） ｅｍａｉｌ：ｊｉａｘｌ＠ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ 第２４卷 第６期 ２０１３年１２月 应 用 气 象 学 报 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＰＰＬＩＥＤ ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＳＣＩＥＮＣＥ Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．６ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０１３
642 应用气象学报 第24卷 方法为基础建立的统计预测模型在实际业务预测中 1我国短期气候预测发展历程 取得了一定的效果,直到现在统计预测方法的研究 和应用也在不断发展,已成为短期气候预测的主要 我国是世界上开展短期气候预测研究和业务最手段之一1,很多学者对此也做了较全面的总 早的国家之一。早在20世纪30年代就进行了三大结33。80年代以来,随着短期气候预测理论研 涛动与中国旱涝关系等方面的研究。1954年以“气究的发展和观测事实的不断揭示,物理因子分析受 候展望”的名称第1次正式对外发布年度气候趋势到极大重视,对影响大气环流和气候异常的物理因 展望。1958年增加了月预报的内容,并易名为“长素的分析,从广度和深度方面均有很大发展,如海气 期天气预报”。1961年正式制作和发布汛期旱涝趋相互作用、陆地热状况、低频振荡、遥相关型等等 势预测。到1995年国家气候中心成立后,以“每月80年代初,我国气候预测工作者首次提出了中国东 气候预测”、“汛期旱涝预测”、“年度气候预测”对外部地区夏季3类雨型16,三十多年来一直在全国推 发布气候预测服务,另外根据服务需求陆续增加了广应用。“七五”、“八五”期间中国气象局重点研 各种专题预测服务产品 究课题的实施,有力推动了我国短期气候预测研究 由于影响我国气候变化因素的多重性、相互关和业务工作的发展。先后研究了ENSO事件、青藏 系的复杂性和预测方法的多样性,我国短期气候预高原热状况对东亚大气环流和中国气候的可能影 测的基本技术特点是多种因子的综合分析和多种方响,以及东亚遥相关型、东亚阻塞高压、西太平洋副 法的综合应用,预测技术难度非常大。近60年来,热带高压、亚洲季风、南亚高压、北太平洋涛动、南方 随着观测事实的积累和短期气候预测理论的不断发涛动、准两年振荡(QBO)等大气环流异常与中国夏 展以及计算机技术的进步,我国短期气候预测业务季降水的关系,提出了各种具有一定物理意义的预 技术经历了逐步改进、完善和不断发展、提高的过测概念模型,是这一阶段预测思路的显著特点,比如 程。大体经历了经验统计分析、物理统计分析、动力以夏季3类雨型为主要预测对象、以ENSO事件和 统计相结合3个主要发展阶段2 东亚大气环流异常为主要预测因子的汛期旱涝预报 20世纪70年代以前,是我国短期气候预测的概念模型等,在我国汛期降水预测业务中发挥了重 艰苦创业阶段,由于资料匮乏,计算条件非常落后,要作用。从80年代后期开始,我国各级气候业 以经验统计分析为主要手段,采用历史资料和天气务部门先后建立了第1代以物理统计方法为主的短 气候分析,包括历史曲线演变、大气环流型分析、天期气候预测自动化业务系统,使我国短期气候预测 气周期和韵律活动等方法,也吸收了天气谚语中的业务向现代化迈进了一大步,基本结束了资料处理 有益经验。20世纪50年代末,也曾试用过美国和预报制作手工和半手工操作的局面 纳米阿斯的月平均环流趋势法和前苏联王根盖姆 20世纪90年代后期以来,随着国家“九五”重 吉尔斯的大型环流型等,另外也进行了多元回归等中之重科技项目的实施,我国短期气候预测业务技 数理统计方法的尝试应用。进入20世纪60年代,术和现代化水平都上了一个新台阶,进入了动力与 随着资料样本的增多,相关概率、点聚图、复相关表统计相结合的新阶段。首先,在总结前人有关物理 等方法及周期平均环流图、环流指数、环流特征量和统计方法研究成果的基础上,更加深入地研究了海 太阳黑子等也在业务预报中得到广泛应用。这一时陆下垫面热力因素和东亚大气环流异常与我国气候 期从资料计算到预报制作完全是人工操作,但该阶变化特别是汛期旱涝的关系,加深了对我国气候异 段建立了我国短期气候预测的基本业务,为此后我常物理成因的认识,以太平洋海温(ENSO)、青藏高 国短期气候预测的业务发展奠定了良好基础 原积雪、亚洲季风、东亚阻塞高压、西太平洋副热带 20世纪70年代到90年代前期,随着资料种类高压等东、西、南、北、中五大因素为基础,建立了物 和样本长度的增加以及计算机技术的应用,我国短理概念比较清楚的中国夏季降水物理统计综合预测 期气候预测的物理统计技术得到了很大发展。70模型1-。其次,研究建立了我国第1代动力气候 年代后数理统计方法包括多元回归、逐步回归、最大模式系统。90年代中期以来,国家气候中心先后研 熵谐、正交函数分解、判别分析、聚类分析等在气候制了包括全球大气环流模式、全球海洋环流模式、东 分析和预测中得到广泛应用1,以多种数理统计亚区域气候模式和简化的ENSO预测模式等月
１ 我国短期气候预测发展历程 我国是世界上开展短期气候预测研究和业务最 早的国家之一。早在２０世纪３０年代就进行了三大 涛动与中国旱涝关系等方面的研究。１９５４年以“气 候展望”的名称第１次正式对外发布年度气候趋势 展望。１９５８年增加了月预报的内容，并易名为“长 期天气预报”。１９６１年正式制作和发布汛期旱涝趋 势预测。到１９９５年国家气候中心成立后，以“每月 气候预测”、“汛期旱涝预测”、“年度气候预测”对外 发布气候预测服务，另外根据服务需求陆续增加了 各种专题预测服务产品［１］。 由于影响我国气候变化因素的多重性、相互关 系的复杂性和预测方法的多样性，我国短期气候预 测的基本技术特点是多种因子的综合分析和多种方 法的综合应用，预测技术难度非常大。近６０年来， 随着观测事实的积累和短期气候预测理论的不断发 展以及计算机技术的进步，我国短期气候预测业务 技术经历了逐步改进、完善和不断发展、提高的过 程。大体经历了经验统计分析、物理统计分析、动力 统计相结合３个主要发展阶段［２３］。 ２０世纪７０年代以前，是我国短期气候预测的 艰苦创业阶段，由于资料匮乏，计算条件非常落后， 以经验统计分析为主要手段，采用历史资料和天气 气候分析，包括历史曲线演变、大气环流型分析、天 气周期和韵律活动等方法，也吸收了天气谚语中的 有益经验［２３］。２０世纪５０年代末，也曾试用过美国 纳米阿斯的月平均环流趋势法和前苏联王根盖姆、 吉尔斯的大型环流型等，另外也进行了多元回归等 数理统计方法的尝试应用。进入２０世纪６０年代， 随着资料样本的增多，相关概率、点聚图、复相关表 等方法及周期平均环流图、环流指数、环流特征量和 太阳黑子等也在业务预报中得到广泛应用。这一时 期从资料计算到预报制作完全是人工操作，但该阶 段建立了我国短期气候预测的基本业务，为此后我 国短期气候预测的业务发展奠定了良好基础［４６］。 ２０世纪７０年代到９０年代前期，随着资料种类 和样本长度的增加以及计算机技术的应用，我国短 期气候预测的物理统计技术得到了很大发展。７０ 年代后数理统计方法包括多元回归、逐步回归、最大 熵谱、正交函数分解、判别分析、聚类分析等在气候 分析和预测中得到广泛应用［７１０］，以多种数理统计 方法为基础建立的统计预测模型在实际业务预测中 取得了一定的效果，直到现在统计预测方法的研究 和应用也在不断发展，已成为短期气候预测的主要 手段之 一［１１１５］，很 多 学 者 对 此 也 做 了 较 全 面 的 总 结［２３，１５］。８０年代以来，随着短期气候预测理论研 究的发展和观测事实的不断揭示，物理因子分析受 到极大重视，对影响大气环流和气候异常的物理因 素的分析，从广度和深度方面均有很大发展，如海气 相互作用、陆地热状况、低频振荡、遥相关型等等。 ８０年代初，我国气候预测工作者首次提出了中国东 部地区夏季３类雨型［１６］，三十多年来一直在全国推 广应用［１７］。“七五”、“八五”期间中国气象局重点研 究课题的实施，有力推动了我国短期气候预测研究 和业务工作的发展。先后研究了 ＥＮＳＯ 事件、青藏 高原热状况对东亚大气环流和中国气候的可能影 响，以及东亚遥相关型、东亚阻塞高压、西太平洋副 热带高压、亚洲季风、南亚高压、北太平洋涛动、南方 涛动、准两年振荡（ＱＢＯ）等大气环流异常与中国夏 季降水的关系，提出了各种具有一定物理意义的预 测概念模型，是这一阶段预测思路的显著特点，比如 以夏季３类雨型为主要预测对象、以 ＥＮＳＯ 事件和 东亚大气环流异常为主要预测因子的汛期旱涝预报 概念模型等，在我国汛期降水预测业务中发挥了重 要作用［１８］。从８０年代后期开始，我国各级气候业 务部门先后建立了第１代以物理统计方法为主的短 期气候预测自动化业务系统，使我国短期气候预测 业务向现代化迈进了一大步，基本结束了资料处理 和预报制作手工和半手工操作的局面。 ２０世纪９０年代后期以来，随着国家“九五”重 中之重科技项目的实施，我国短期气候预测业务技 术和现代化水平都上了一个新台阶，进入了动力与 统计相结合的新阶段。首先，在总结前人有关物理 统计方法研究成果的基础上，更加深入地研究了海、 陆下垫面热力因素和东亚大气环流异常与我国气候 变化特别是汛期旱涝的关系，加深了对我国气候异 常物理成因的认识，以太平洋海温（ＥＮＳＯ）、青藏高 原积雪、亚洲季风、东亚阻塞高压、西太平洋副热带 高压等东、西、南、北、中五大因素为基础，建立了物 理概念比较清楚的中国夏季降水物理统计综合预测 模型［１９２０］。其次，研究建立了我国第１代动力气候 模式系统。９０年代中期以来，国家气候中心先后研 制了包括全球大气环流模式、全球海洋环流模式、东 亚区域气候模式和简化的 ＥＮＳＯ 预测模式 等 月、 ６４２ 应 用 气 象 学 报 第２４卷
第6期 贾小龙等:我国短期气候预测技术进展 季、年际时间尺度的动力气候模式系列,建立起了我球大气环流模式[3]、全球海洋环流模式[3、高分辨 国第1代动力气候模式业务系统-2。目前正在研率东亚区域气候模式和简化的ENSO预测模 发新一代海-陆气-冰-生多圈层耦合的气候系统模式[。其中全球大气环流模式主要用于月尺度动 式以及多模式集合、动力相似预测试验和动力模式力延伸预报的集合预测( eDER),它与全球海洋 产品释用技术的研究、应用 环流模式耦合,构成海气耦合模式,用于季节/多 季节的全球气候趋势预测。海气耦合模式与区域气 2我国短期气候预测业务现状 候模式嵌套,用于提供高分辨率的东亚季节气候趋 势预测。动力气候模式预测业务化系统分为资料同 我国现代短期气候预测业务的基础是在国家化与支持子系统[、模式运行子系统、预报订正与 “九五”重中之重科技攻关项日“我国短期气候预测检验子系统和产品生成与分发子系统。全部业务系 系统的研究”支持下建立的。通过5~10年的努力,统在高性能计算机上实现运行、产品生成和分发。 研制了一套月、季、年时间尺度的物理统计预测模月尺度动力延伸预报每天运行8个样本,每5d集 型口,发展了一套月、季时间尺度的动力气候模式预成40个样本,提供未来30d的候、旬、月多要素概 测系统-23].并进行了解释应用方法研发[2,初率预测和确定性预测信息https∥cmdpncc.cma. 步实现了动力与统计相结合思想在业务中的应用。gov.cn/pred/md.php),海气耦合模式每月运行,海 在后续的“十五”、“十一五”期间各类项目研发成果洋大气初值组合共48个样本,提供未来11个月(8 的支持下,物理统计预测模型的内涵和外延不断扩个滚动季节)多要素概率预测和确定性预测信息 大,基于动力气候模式高技巧信息和误差分布特征(htp:∥cmdp.nc.cma.gov.cn/pred/cs.php),模 的动力与统计相结合预测方法的研发也向广度和深式系统丰富的预报信息以及在此基础上的解释应用 度发展2。正是在大量的研发成果的支持下,短产品有力地支持了全国气候预测业务。 期气候预测业务产品和服务更具科学内涵,总体预 此外,将动力数值模式和统计经验预报相结合 测能力也在稳步提高,尤其是倍受政府和用户关注的思路已被广泛接受,但如何实现有效的结合经历 的汛期降水预测在近几年没有出现大的失误。除了了漫长的探索过程。早在20世纪50年代,顾震 针对降水和气温的趋势预测外,还开展了季内主要潮就指出了在数值预报中引入历史资料的重要 气候事件(南海夏季风、华南前汛期、梅雨、华北雨季性和可行性。后来我国学者开展了一系列独具特色 等)的起始时间和强度,以及各类专项预测业务的工作:使用过去演变资料的多时刻预报方法[、 (ENSO、台风、冷空气过程、沙尘暴、春播、霜冻、森相似动力方法[421、基于大气自忆性原理的方 林火险等)的预测,大大丰富了为用户服务的内涵。法、动力相似预报(DAP)的概念和方法[2。尤 下面简要介绍物理统计、动力模式、动力统计其是利用历史相似信息对动力模式的预报误差进行 相结合3类方法在我国气候预测业务中的应用和预预报的新思路和预报方法,开拓了动力统计相结合 测技巧。 方法的新局面,该方法也为近几年的月、季气候预测 在物理统计预测模型的建立方面,预报员结合业务提供了实时预测结果,取得可喜的成绩。 国内外的研究成果和业务应用方面的研究,首先建 立并增强了统计预测模型的物理基础。以汛期降水3新技术和新方法的应用 预测作为重要预报对象,从多角度分析了影响我国 汛期降水的因子,设计了一幅汛期降水物理概念模3.1ARGO海洋观测资料同化在气候预测中的应用 型图,简称“东南西北中”模型:1。在后期的实际 海洋作为气候系统中的重要成员,是气候预测 应用中,该模型的内涵不断得到扩充 最主要的可预报性来源,全球各大洋的海温异常都 支撑现代气候预测业务的关键业务系统是动力会对我国的气候变率产生影响,海温也是目前我国 气候模式预测系统。我国第1代动力气候模式预测短期气候预测业务中最重要的预报因子。然而,海 系统( DCMPS)由气候模式子系统、预测子系统和产洋观测数据的缺乏一直是制约大气和海洋科学发展 品子系统构成。模式子系统由资料同化和模式运行的瓶颈。为此,20世纪末国际上开始筹建ARGO 组成。模式运行部分主要包括了4种气候模式:全( Array for Real- time Geostrophic Oceanography)
季、年际时间尺度的动力气候模式系列，建立起了我 国第１代动力气候模式业务系统［２１２２］。目前正在研 发新一代海陆气冰生多圈层耦合的气候系统模 式以及多模式集合、动力相似预测试验和动力模式 产品释用技术的研究、应用。 ２ 我国短期气候预测业务现状 我国现代短期气候预测业务的基础是在国家 “九五”重中之重科技攻关项目“我国短期气候预测 系统的研究”支持下建立的。通过５～１０年的努力， 研制了一套月、季、年时间尺度的物理统计预测模 型［３］，发展了一套月、季时间尺度的动力气候模式预 测系统［２１２３］，并进行了解释应用方法研发［２４２８］，初 步实现了动力与统计相结合思想在业务中的应用。 在后续的“十五”、“十一五”期间各类项目研发成果 的支持下，物理统计预测模型的内涵和外延不断扩 大，基于动力气候模式高技巧信息和误差分布特征 的动力与统计相结合预测方法的研发也向广度和深 度发展［２９３２］。正是在大量的研发成果的支持下，短 期气候预测业务产品和服务更具科学内涵，总体预 测能力也在稳步提高，尤其是倍受政府和用户关注 的汛期降水预测在近几年没有出现大的失误。除了 针对降水和气温的趋势预测外，还开展了季内主要 气候事件（南海夏季风、华南前汛期、梅雨、华北雨季 等）的 起 始 时 间 和 强 度，以 及 各 类 专 项 预 测 业 务 （ＥＮＳＯ、台风、冷空气过程、沙尘暴、春播、霜冻、森 林火险等）的预测，大大丰富了为用户服务的内涵。 下面简要介绍物理统计、动力模式、动力统计 相结合３类方法在我国气候预测业务中的应用和预 测技巧。 在物理统计预测模型的建立方面，预报员结合 国内外的研究成果和业务应用方面的研究，首先建 立并增强了统计预测模型的物理基础。以汛期降水 预测作为重要预报对象，从多角度分析了影响我国 汛期降水的因子，设计了一幅汛期降水物理概念模 型图，简称“东南西北中”模型［３，１７］。在后期的实际 应用中，该模型的内涵不断得到扩充。 支撑现代气候预测业务的关键业务系统是动力 气候模式预测系统。我国第１代动力气候模式预测 系统（ＤＣＭＰＳ）由气候模式子系统、预测子系统和产 品子系统构成。模式子系统由资料同化和模式运行 组成。模式运行部分主要包括了４种气候模式：全 球大气环流模式［３３］、全球海洋环流模式［３４］、高分辨 率东 亚 区 域 气 候 模 式［３５］和 简 化 的 ＥＮＳＯ 预 测 模 式［３６］。其中全球大气环流模式主要用于月尺度动 力延伸预报的集合预测（ｅＤＥＲＦ）［３７］，它与全球海洋 环流模式耦合，构成海气耦合模式［３８］，用于季节／多 季节的全球气候趋势预测。海气耦合模式与区域气 候模式嵌套，用于提供高分辨率的东亚季节气候趋 势预测。动力气候模式预测业务化系统分为资料同 化与支持子系统［３９］、模式运行子系统、预报订正与 检验子系统和产品生成与分发子系统。全部业务系 统在高性能计算机上实现运行、产品生成和分发。 月尺度动力延伸预报每天运行８个样本，每５ｄ集 成４０个样本，提供未来３０ｄ的候、旬、月多要素概 率预测和确定性预测信息（ｈｔｔｐ：∥ｃｍｄｐ．ｎｃｃ．ｃｍａ． ｇｏｖ．ｃｎ／ｐｒｅｄ／ｍｄ．ｐｈｐ），海气耦合模式每月运行，海 洋大气初值组合共４８个样本，提供未来１１个月（８ 个滚动 季 节）多 要 素 概 率 预 测 和 确 定 性 预 测 信 息 （ｈｔｔｐ：∥ｃｍｄｐ．ｎｃｃ．ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｐｒｅｄ／ｃｓ．ｐｈｐ），模 式系统丰富的预报信息以及在此基础上的解释应用 产品有力地支持了全国气候预测业务。 此外，将动力数值模式和统计经验预报相结合 的思路已被广泛接受，但如何实现有效的结合经历 了漫长 的 探 索 过 程。早 在 ２０ 世 纪 ５０ 年 代，顾 震 潮［４０］就指出了在数值预报中引入历史资料的重要 性和可行性。后来我国学者开展了一系列独具特色 的工作：使用过去演变资料的多时刻预报方法［４１］、 相似动 力 方 法［４２４４］、基 于 大 气 自 忆 性 原 理 的 方 法［４５］、动力相似预报（ＤＡＰ）的概念和方法［２９］。尤 其是利用历史相似信息对动力模式的预报误差进行 预报的新思路和预报方法，开拓了动力统计相结合 方法的新局面，该方法也为近几年的月、季气候预测 业务提供了实时预测结果，取得可喜的成绩［４６４７］。 ３ 新技术和新方法的应用 ３．１ 犃犚犌犗海洋观测资料同化在气候预测中的应用 海洋作为气候系统中的重要成员，是气候预测 最主要的可预报性来源，全球各大洋的海温异常都 会对我国的气候变率产生影响，海温也是目前我国 短期气候预测业务中最重要的预报因子。然而，海 洋观测数据的缺乏一直是制约大气和海洋科学发展 的瓶颈。为此，２０ 世纪末国际上开始筹建 ＡＲＧＯ （ＡｒｒａｙｆｏｒＲｅａｌｔｉｍｅＧｅｏｓｔｒｏｐｈｉｃＯｃｅａｎｏｇｒａｐｈｙ） 第６期 贾小龙等：我国短期气候预测技术进展 ６４３
644 应用气象学报 第24卷 全球实时海洋观测网[。ARGO海洋观测网是目化系统,未来将为第2代短期气候预测提供准确的 前唯一能够立体观测全球海洋的实时观测系统,为海洋初、边值条件。目前,正在完成从资料预处理 研究大气和海洋提供了前所未有的深广视角。我国质量控制到系统运行的准业务化设计工作。在陆面 于2001年加入国际ARGO计划,构建了我国的资料同化系统的发展方面,土壤温度和土壤湿度同 ARGO海洋观测网,并参与全球ARGO实时海洋化子系统正在研发中,而多源降水融合子系统的业 观测网建设4950。利用ARGO海洋观测资料,我国务建设工作已基本完成,其可为短期气候预测模式 学者开展了海洋资料同化、海洋模式改进的硏究,并系统陆面分量提供可靠的实时大气降水强迫场。第 应用于海洋分析和气候预测研究,促进了我国短期2代月动力延伸预测模式系统基于T106水平分辨 气候预测业务水平以及海洋监测分析业务能力。 率的大气环流模式BCC_AGCM2.2建立,其对全球 张人禾等[最近对我国开展的ARGO资料质及区域降水、环流的气候态和年际变率等多个要素 量控制、利用ARGO资料开展的有关海洋资料同的预测能力总体要高于第1代月动力延伸预测模式 化、短期气候预测、海洋模式改进、海洋表层流、温盐系统。该系统已于2012年投入准业务化运行,实时 变化特征、厄尔尼诺/拉尼娜( El Nino/ La nina)等输出候、旬、月时间尺度和全球、北半球、东北半球 方面的研究进行了综述。这里仅简要介绍一下东亚、中国等空间尺度的预报数据和图形产品。第 ARGO海洋观测资料同化在国家气候中心动力模2代季节气候预测模式系统基于全球近110km的 式预测系统中的应用。国家气候中心全球海洋资料中等分辨率气候系统模式BCC_CSM1.1(m)建立 四维变分同化系统(NCC_ GODAS)通过引入AR-其对降水、环流和季风指数、ENSO等多个要素的预 GO的全球温盐观测资料大大改善了同化结果,其报技巧总体上要高于第1代季节气候预测模式系 同化结果可为海-气耦合模式进行季节气候预测业统。该系统已于2012年底完成基本构建工作,目前 务提供更加可信的海洋初始场资料3。在NCC_正在开展全面的性能检验以及准业务化设计等工 GODAS中引入了ARGO资料后,将其与国家气候作,将于2013年实现准业务运行 中心全球海气耦合模式(NCC_CGCM)进行耦合,显3.3模式解释应用技术及应用 著提高了模式对我国夏季降水预测的技巧,模式回 早在20世纪50年代,就提出了利用统计方法 报的夏季降水距平与观测降水距平相关为正的格点对数值模式产品进行解释应用的思想,也提出了完 数比未采用ARGO资料时增加了9.38%。自全预报方法(PP)和模式输出统计预报(MOS)方法 2005年起采用同化了ARGO资料的NCC_ GODAS但无论是PP方法还是MOS方法均未考虑模式对 后,NCC_CGCM预报系统预报的热带太平洋预报因子的预报能力,因此,所建立的要素预报和环 Nino3.4区海面温度距平与观测值的相关系数达到流形势之间的统计关系更多体现了统计学意义,而 0.5左右[3 缺乏明确的物理意义。李维京等(2利用大尺度大 3.2第2代短期气候预测模式系统及应用 气动力学方程组推导出月降水与高度场异常之间的 2005年起,国家气候中心启动了新一代多圈层关系,并结合月动力延伸预报500hPa高度场与降 耦合的气候系统模式研制工作。几年来,研制工作水观测资料确定预报方程的系数,这种具有明确的 取得了重要成果,先后建成了耦合大气、陆面、海洋、物理意义的模式释用在实际预报试验中取得较好的 海冰分量在内的不同版本的气候系统模式BCC_效果 CSM1.0, BCC CSM1.1和BCC_CSM1.1(m)。同 20世纪90年代,随着全球气候模式的发展,统 期,基于全球近110km中等分辨率的新一代气候计降尺度方法作为一个崭新的学科方向在国际上流 系统模式BCC_CSMl.1(m)研发的第2代短期气候行开来,它的主要思想就是模式解释应用。统计降 预测模式系统也取得了长足进展,该系统包含第2尺度方法可以将气候模式输出中物理意义较好、模 代海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延拟较准确的气候信息应用于统计模式,从而纠正气 伸预测模式系统、季节气候预测模式系统等4个子候模式的系统误差。大量研究结果表明,基于模式 系统。详细的技术进展可参考文献[55] 高技巧输出信息的统计降尺度预报明显改进了气候 第2代海洋资料同化系统已初步建成,其对海预测的效果[23.302,6。统计降尺度方法很多,主 洋温盐的同化效果总体上要优于第1代海洋资料同要包括转换函数法、天气分型技术和天气发生器
全球实时海洋观测网［４８］。ＡＲＧＯ 海洋观测网是目 前唯一能够立体观测全球海洋的实时观测系统，为 研究大气和海洋提供了前所未有的深广视角。我国 于２００１ 年 加 入 国 际 ＡＲＧＯ 计 划，构 建 了 我 国 的 ＡＲＧＯ 海洋观测网，并参与全球 ＡＲＧＯ 实时海洋 观测网建设［４９５０］。利用 ＡＲＧＯ 海洋观测资料，我国 学者开展了海洋资料同化、海洋模式改进的研究，并 应用于海洋分析和气候预测研究，促进了我国短期 气候预测业务水平以及海洋监测分析业务能力。 张人禾等［５１］最近对我国开展的 ＡＲＧＯ 资料质 量控制、利用 ＡＲＧＯ 资料开展的有关海洋资料同 化、短期气候预测、海洋模式改进、海洋表层流、温盐 变化特征、厄尔尼诺／拉尼娜（ＥｌＮｉ珘ｎｏ／ＬａＮｉ珘ｎａ）等 方面 的 研 究 进 行 了 综 述。这 里 仅 简 要 介 绍 一 下 ＡＲＧＯ 海洋观测资料同化在国家气候中心动力模 式预测系统中的应用。国家气候中心全球海洋资料 四维变分同化系统（ＮＣＣ＿ＧＯＤＡＳ）通过引入 ＡＲ ＧＯ 的全球温盐观测资料大大改善了同化结果，其 同化结果可为海气耦合模式进行季节气候预测业 务提供更加可信的海洋初始场资料［５２５３］。在 ＮＣＣ＿ ＧＯＤＡＳ中引入了 ＡＲＧＯ 资料后，将其与国家气候 中心全球海气耦合模式（ＮＣＣ＿ＣＧＣＭ）进行耦合，显 著提高了模式对我国夏季降水预测的技巧，模式回 报的夏季降水距平与观测降水距平相关为正的格点 数比未采用 ＡＲＧＯ 资料时增加了 ９．３８％［５４］。自 ２００５年起采用同化了 ＡＲＧＯ 资料的 ＮＣＣ＿ＧＯＤＡＳ 后，ＮＣＣ＿ＣＧＣＭ 预 报 系 统 预 报 的 热 带 太 平 洋 Ｎｉ珘ｎｏ３．４区海面温度距平与观测值的相关系数达到 ０．５左右［５１］。 ３．２ 第２代短期气候预测模式系统及应用 ２００５年起，国家气候中心启动了新一代多圈层 耦合的气候系统模式研制工作。几年来，研制工作 取得了重要成果，先后建成了耦合大气、陆面、海洋、 海冰分量在内的不同 版 本 的 气 候 系 统 模 式 ＢＣＣ＿ ＣＳＭ１．０，ＢＣＣ＿ＣＳＭ１．１和 ＢＣＣ＿ＣＳＭ１．１（ｍ）。同 期，基于全球近１１０ｋｍ 中等分辨率的新一代气候 系统模式ＢＣＣ＿ＣＳＭ１．１（ｍ）研发的第２代短期气候 预测模式系统也取得了长足进展，该系统包含第２ 代海洋资料同化系统、陆面资料同化系统、月动力延 伸预测模式系统、季节气候预测模式系统等４个子 系统。详细的技术进展可参考文献［５５］。 第２代海洋资料同化系统已初步建成，其对海 洋温盐的同化效果总体上要优于第１代海洋资料同 化系统，未来将为第２代短期气候预测提供准确的 海洋初、边值条件。目前，正在完成从资料预处理、 质量控制到系统运行的准业务化设计工作。在陆面 资料同化系统的发展方面，土壤温度和土壤湿度同 化子系统正在研发中，而多源降水融合子系统的业 务建设工作已基本完成，其可为短期气候预测模式 系统陆面分量提供可靠的实时大气降水强迫场。第 ２代月动力延伸预测模式系统基于 Ｔ１０６水平分辨 率的大气环流模式 ＢＣＣ＿ＡＧＣＭ２．２建立，其对全球 及区域降水、环流的气候态和年际变率等多个要素 的预测能力总体要高于第１代月动力延伸预测模式 系统。该系统已于２０１２年投入准业务化运行，实时 输出候、旬、月时间尺度和全球、北半球、东北半球、 东亚、中国等空间尺度的预报数据和图形产品。第 ２代季节气候预测模式系统基于全球近１１０ｋｍ 的 中等分辨率气候系统模式 ＢＣＣ＿ＣＳＭ１．１（ｍ）建立， 其对降水、环流和季风指数、ＥＮＳＯ 等多个要素的预 报技巧总体上要高于第１代季节气候预测模式系 统。该系统已于２０１２年底完成基本构建工作，目前 正在开展全面的性能检验以及准业务化设计等工 作，将于２０１３年实现准业务运行。 ３．３ 模式解释应用技术及应用 早在２０世纪５０年代，就提出了利用统计方法 对数值模式产品进行解释应用的思想，也提出了完 全预报方法（ＰＰ）和模式输出统计预报（ＭＯＳ）方法。 但无论是 ＰＰ方法还是 ＭＯＳ方法均未考虑模式对 预报因子的预报能力，因此，所建立的要素预报和环 流形势之间的统计关系更多体现了统计学意义，而 缺乏明确的物理意义。李维京等［２４］利用大尺度大 气动力学方程组推导出月降水与高度场异常之间的 关系，并结合月动力延伸预报５００ｈＰａ高度场与降 水观测资料确定预报方程的系数，这种具有明确的 物理意义的模式释用在实际预报试验中取得较好的 效果。 ２０世纪９０年代，随着全球气候模式的发展，统 计降尺度方法作为一个崭新的学科方向在国际上流 行开来，它的主要思想就是模式解释应用。统计降 尺度方法可以将气候模式输出中物理意义较好、模 拟较准确的气候信息应用于统计模式，从而纠正气 候模式的系统误差。大量研究结果表明，基于模式 高技巧输出信息的统计降尺度预报明显改进了气候 预测的效果［２４２８，３０３２，５６６４］。统计降尺度方法很多，主 要包括转换函数法、天气分型技术和天气发生器。 ６４４ 应 用 气 象 学 报 第２４卷
第6期 贾小龙等:我国短期气候预测技术进展 645 在月、季气候预测中,转换函数法最为常用。转换函对季节预测起了很好的参考作用:62。这些模式 数可以是线性,也可以是非线性,其中线性回归方法解释应用技术的业务化为月、季气候预测提供了重 在统计降尺度研究中最为常用,包括多元线性回归、要支撑。而如何更好地利用国内外优秀气候模式的 逐步线性回归、最优子集回归(OSR)、典型相关分析有用信息来指导月、季气候预测是国家气候中心气 (CCA)、奇异值分解(SVD)等 候业务发展关注的问题。 从统计降尺度预报模型的特点来看,一般可以3.4多模式气候预测产品解释应用集成系统 分为两类,分别是大尺度预报因子对区域要素主要 由于气候系统自身的混沌性特征,模式预测对 模态的预报以及对站点(格点)要素的预报。当预报初始值误差和模式自身误差敏感。采用多个模式进 对象是区域要素主要模态时,通常用经验正交函数行集合预报时,能够同时减少模式不确定性和初始 (EOF)、典型相关分析等方法得到区域要素的主要值不确定性,从而成为有效的解决方案,并因此得到 模态,并利用其主成分与大尺度预报因子建立回归广泛应用[6 模型,最后利用空间模态与主成分对预报场进行还 多模式集合最早出现在天气预报领域,研究均 原1。统计降尺度更多应用于对站点(格点)要素表明[0,多个模式集合平均后的效果优于单模式, 的预报,当预报对象为站点要素时,由于区域气候环并因此提出利用多个业务中心的天气预测模式数据 境及局地复杂地形影响,站点要素的变率可能较大,进行平均得到更优预测的 Poor man集合的思路和 导致与大尺度环流之间的关系不密切或者不稳定,应用方法[6。在集合平均方法的基础上, Krish 这会影响到降尺度模型的预测能力。基于该特点, namurtl等[6提出超级集合的概念。在上述相关研 提出了空间分区技术,利用区域要素的平均状态来究中,并不是将多模式模拟结果进行简单的集合平 消除站点可能存在的不确定性[3。随着统计降尺均,而是将多模式预报过程分为训练和预报两个阶 度预报技术的发展,如何更好地应用模式信息建立段。在训练阶段,通过已有的模式结果和实际观测 稳定有效的降尺度模型始终是关注重点,已有研究资料利用多元线性回归方法求取各个模式的权重 表明结合前期大气海洋的异常信号与模式输出的有并将其用于预报阶段。与单模式相比,多模式超级 用信息一起建立预测模型可以取得更好的预测效集合可以明显减小单模式和集合平均的均方根误 果[5。此外,分别利用多个单模式的有用信息进行差, Krishnamurti等的发现受到了极大关注,多模式 统计降尺度再对降尺度结果进行集合的预报方案也集合预报迅速成为大气科学领域的研究热点。多模 已经被提出。若要素预报量包含了不同时间尺式集合预报可以提高天气预报水平得到广泛认同, 度信息,会对降尺度模型的构建带来不利影响,因但在气候预测领域,多模式超级集合能否提高集合 此,提出了分离时间尺度的统计降尺度思路,并取得平均预测能力仍存在争议[6:0 较好的预测效果 随着气候模式的发展,多模式集合在短期气候 统计降尺度已经在气候预测领域开展了大量的预测方面的预测能力倍受关注。欧洲中期天气预报 研究工作,是当前及未来一段时间内短期气候预测中心( ECMWF)的 PROVOST项目和美国NCEP 技术发展的重要方向之一,而基于模式输出结果的的DSP项目2利用多个AGCM进行集合肯定了多 释用技术的业务应用一直是国家气候中心关注的问模式集合的效果。随后, ECMWF的 DEMETER计 题。利用月动力延伸预报(DERF)500hPa高度场划利用欧洲国家的7个模式细致研究了多个耦 对中国区域降水的解释应用在月气候预测中得到较合模式集合在短期气候预测应用的效果和前景,利 好的应用[2。基于DERF模式最优信息提取技用概率性预报结果阐明了多模式集合预报的思想, 术也被应用到月气候预测业务中,逐月提供气温和讨论了简单的集合平均对于单模式的优势,回答了 降水的降尺度预报产品0。在月尺度预测基础上,多模式集合平均优于单模式的平均预报水平的原因 利用DERF逐候结果结合统计降尺度方法开发了以及不用最好的单模式取代多模式集合等问题, 逐候滚动的延伸期逐旬气温和降水预测产品,并将提出了概率方法应用于多模式集合预报的思想和应 预测对象拓展到极端降水日数、最高(低)气温距平用方法[1。此外,APCC利用亚太经合组织国家的 等。而基于国家气候中心全球海气耦合模式14个模式开展了 CHiPAS项目,详细评估了多模 (NCC_CGCM)的输出结果得到的统计降尺度产品式集合预测在短期气候尺度的预测效果。从现有多
在月、季气候预测中，转换函数法最为常用。转换函 数可以是线性，也可以是非线性，其中线性回归方法 在统计降尺度研究中最为常用，包括多元线性回归、 逐步线性回归、最优子集回归（ＯＳＲ）、典型相关分析 （ＣＣＡ）、奇异值分解（ＳＶＤ）等。 从统计降尺度预报模型的特点来看，一般可以 分为两类，分别是大尺度预报因子对区域要素主要 模态的预报以及对站点（格点）要素的预报。当预报 对象是区域要素主要模态时，通常用经验正交函数 （ＥＯＦ）、典型相关分析等方法得到区域要素的主要 模态，并利用其主成分与大尺度预报因子建立回归 模型，最后利用空间模态与主成分对预报场进行还 原［３１］。统计降尺度更多应用于对站点（格点）要素 的预报，当预报对象为站点要素时，由于区域气候环 境及局地复杂地形影响，站点要素的变率可能较大， 导致与大尺度环流之间的关系不密切或者不稳定， 这会影响到降尺度模型的预测能力。基于该特点， 提出了空间分区技术，利用区域要素的平均状态来 消除站点可能存在的不确定性［５７５８］。随着统计降尺 度预报技术的发展，如何更好地应用模式信息建立 稳定有效的降尺度模型始终是关注重点，已有研究 表明结合前期大气海洋的异常信号与模式输出的有 用信息一起建立预测模型可以取得更好的预测效 果［５９］。此外，分别利用多个单模式的有用信息进行 统计降尺度再对降尺度结果进行集合的预报方案也 已经被提出［６０］。若要素预报量包含了不同时间尺 度信息，会对降尺度模型的构建带来不利影响，因 此，提出了分离时间尺度的统计降尺度思路，并取得 较好的预测效果［６１］。 统计降尺度已经在气候预测领域开展了大量的 研究工作，是当前及未来一段时间内短期气候预测 技术发展的重要方向之一，而基于模式输出结果的 释用技术的业务应用一直是国家气候中心关注的问 题。利用月动力延伸预报（ＤＥＲＦ）５００ｈＰａ高度场 对中国区域降水的解释应用在月气候预测中得到较 好的应用［２４２５］。基于 ＤＥＲＦ 模式最优信息提取技 术也被应用到月气候预测业务中，逐月提供气温和 降水的降尺度预报产品［３０］。在月尺度预测基础上， 利用 ＤＥＲＦ逐候结果结合统计降尺度方法开发了 逐候滚动的延伸期逐旬气温和降水预测产品，并将 预测对象拓展到极端降水日数、最高（低）气温距平 等［６４］。而基 于 国 家 气 候 中 心 全 球 海 气 耦 合 模 式 （ＮＣＣ＿ＣＧＣＭ）的输出结果得到的统计降尺度产品 对季节预测起了很好的参考作用［３１，６２］。这些模式 解释应用技术的业务化为月、季气候预测提供了重 要支撑。而如何更好地利用国内外优秀气候模式的 有用信息来指导月、季气候预测是国家气候中心气 候业务发展关注的问题。 ３．４ 多模式气候预测产品解释应用集成系统 由于气候系统自身的混沌性特征，模式预测对 初始值误差和模式自身误差敏感。采用多个模式进 行集合预报时，能够同时减少模式不确定性和初始 值不确定性，从而成为有效的解决方案，并因此得到 广泛应用［６５］。 多模式集合最早出现在天气预报领域，研究均 表明［６６］，多个模式集合平均后的效果优于单模式， 并因此提出利用多个业务中心的天气预测模式数据 进行平均得到更优预测的 ＰｏｏｒＭａｎ集合的思路和 应用方 法［６７］。在 集 合 平 均 方 法 的 基 础 上，Ｋｒｉｓｈ ｎａｍｕｒｔｉ等［６８］提出超级集合的概念。在上述相关研 究中，并不是将多模式模拟结果进行简单的集合平 均，而是将多模式预报过程分为训练和预报两个阶 段。在训练阶段，通过已有的模式结果和实际观测 资料利用多元线性回归方法求取各个模式的权重， 并将其用于预报阶段。与单模式相比，多模式超级 集合可以明显减小单模式和集合平均的均方根误 差，Ｋｒｉｓｈｎａｍｕｒｔｉ等的发现受到了极大关注，多模式 集合预报迅速成为大气科学领域的研究热点。多模 式集合预报可以提高天气预报水平得到广泛认同， 但在气候预测领域，多模式超级集合能否提高集合 平均预测能力仍存在争议［６９７０］。 随着气候模式的发展，多模式集合在短期气候 预测方面的预测能力倍受关注。欧洲中期天气预报 中心（ＥＣＭＷＦ）的 ＰＲＯＶＯＳＴ 项目［７１］和美国 ＮＣＥＰ 的 ＤＳＰ项目［７２］利用多个 ＡＧＣＭ 进行集合肯定了多 模式集合的效果。随后，ＥＣＭＷＦ的 ＤＥＭＥＴＥＲ 计 划［７３］利用欧洲国家的７个模式细致研究了多个耦 合模式集合在短期气候预测应用的效果和前景，利 用概率性预报结果阐明了多模式集合预报的思想， 讨论了简单的集合平均对于单模式的优势，回答了 多模式集合平均优于单模式的平均预报水平的原因 以及不用最好的单模式取代多模式集合等问题［７４］， 提出了概率方法应用于多模式集合预报的思想和应 用方法［７５］。此外，ＡＰＣＣ利用亚太经合组织国家的 １４个模式开展了 ＣｌｉＰＡＳ项目［７６］，详细评估了多模 式集合预测在短期气候尺度的预测效果。从现有多 第６期 贾小龙等：我国短期气候预测技术进展 ６４５