短期气候预测
短期气候预测课程建设与改革
断 的改革 与实践。
１ 教 材 建 设
长期 以来 ， 教 材多使用 章基嘉 主 编的 《 中长期 天气 预报
基础》 “ 。２ ０世纪 ７ ０年代后期 以来 ， 气候 变化 及其预测 引
不 断 的建 设 ， 在教 学 内容 、 教 学 方 法 和 教 学 手 段 方 面 进 行 不
经过多年的发展 ， 目前 短期气候 预测课程教 学团 队形 成 了一 支老中青 相结合 、 富于创新 精神的教学 队伍。团 队共 有 教学 人员 １ ２名 ， 其 中教授 ３名 、 研究 员 １名 、 副教授 ３名 、 副 研究 员 １ 名、 讲师 ４名 。团队教学 人员 中 ５ ０岁 以下 的教 师 有ｌ １名 ， 占总人数 的 ９ １ ． ７ ％， 他们 全部 具有博 士学位 。团队 主要教学人员长期从事短期气候预测领 域的教学 、 科研 和业 务工作 ， 均有在英 国和美 国从事 短期 气候预测领 域的学 习和 海外 留学经历 ， 对 国外 的短期气候 预测领域 的相 关研究有 十 分深 入的了解 。教 学 团队积 极开展 一系 列教学 改革 和教 学 研究 工作 。团队带 头人 孙 照渤 教授 承 担 了 国家教 育部 “ ２ １ 世纪初大气科 学类 专业 应用型人才培养的研究与实践 ” 等 多 项教改项 目。孙照 渤教 授 １ ９ ９ １ 年 被 国家教 委授予 “ 全 国优 秀教师” 称号 。此外 ， 团队积极参 加教学研讨会 ， 如第二 、 三、 四届 大学 地球 科学课 程报 告论 坛。 已发 表课程 相关 教学研 究 与改革 论文 ８篇 。２ ０ １ ０年 ， “ 气候模 拟 与预测 ” 创新 团 队 被评 为江苏省高校“ 青 蓝工程 ” 科技 创新 团队。 目前 团队教
运用八卦开展短期气候预测的成功尝试
酉，养在成；b ．火长生在寅，沐浴在卯，官带在辰，临官在巳，帝旺在
午，衰在未，病在申，死在酉，墓在戌，绝在亥，胎在子，养在丑：c
金长生在巳，沐浴在午，官带在未，临官在申，帝旺在酉，衰在戌，病 在亥 ，死 在子， 墓在丑 ，绝 在寅月 台在 卯．养 在辰： d水土 长生 在申， 沐浴
在酉，官带在成，临官在亥，帝旺在子，衰在丑，病在寅，死在卯，墓
结论：父母辰土为用神，临日建、月建旺地，为多雨之象。主卦
“火 天大 有” ，处 在乾 宫， 属金 ，而 变卦” 火风 鼎” 处在 寓宫 ，属 火： 此
为卦化回 头克，是成灾的 迹象。因火帝旺在 午，农历2004年 五月属
午，火旺生土，而父母辰土得旺火之生，势必旺上加旺，因此可断农历
五月为2004年汛期雨量高 峰月。但2004年农 历五月，包括了 公历的
白虎
兄弟 丑土 、、 世兄 弟丑 土、 、
媵蛇
官鬼卯木、
官鬼卯木、
勾陈
父母已火、
父母 巳火、 应
朱雀
结 论： 二爻 官鬼 ，一 年 多灾 。父 母巳 火为 用神 ， 得丙 寅月 建生 之，
为多雨之象。因火帝旺在午，而农历五月属午，故农历五月为巳火最旺
之时。因公历6月份处于农历五月及闰五月之内，参考其它资料，最后
均值相比，偏多8 7．4％旃属汛期雨量高峰月，亦属特多，灾重。
3) 2009年2月1日，本人测当年汛期雨量高峰月，摇得主卦
“山泽损” ( 艮宫) ，变卦 为“火泽睽” (艮宫)：
己丑年丙寅月丁丑日( 申酉空)
主卦
变卦
山泽 损
火泽睽六神
官鬼寅木、
父母巳火、
青龙
妻财 子水、 、
弟未土、、
延伸期预报短期气候预测现状及发展
长时期天气的统计平均状况 (干湿冷暖及异常)
预报原理 所需资料 主要难点
从已知大气初始状态预测未 来天气
从全球各圈层的变化及其与 大气圈的相互作用预测未 来气候
主要以大气圈为主
五个圈层(大气、岩石、 生物、冰雪和水圈)
海洋、高山、沙漠地区等大 五大圈层资料明显不足,预测
气观测资料缺少
理论问题未完全解决
印度 20世纪世纪初 苏联 20世纪世纪前半叶 中国 20世纪30年代—50年代 美国 20世纪30年代—80年代 日本 20世纪50年代后期—60年代 英国 20世纪50年代后期—60年代 东欧 20世纪50年代后期—60年代
中国从50年代末正式发布长期预报，至今已有40多年的
历史，是世界上开展长期预报业务和科研最早的国家之
• 一些再分析资料产品，虽然在长期气候变化中应用还存在 一些问题，但已经为年际气候变化研究起到了十分重要的 作用。
33
3.1 短期气候预测业务
国家级气候诊断业务主要产品
• 气候系统监测公报 • 季风监测简报 • ENSO监测简报 • 冰雪监测简报 • 专项监测简报公报
34
气候监测诊断业务产品及发布时间
一。1960年召开第一届全国长期预报会商会，至今40
余年，从未间断，这在世界上也是少见的。
41
短期气候预测的主要产品
产品名称
内
容
每月气候预测 温度.降水.台风.冷空气、霜冻
汛期气候预测
降水.温度.台风
年度气候预测
温度.降水
重要气候报告
主要灾害性气候
气候预测评论
预测意见.技术论文
发布/出版日期
每月底前一天 每年4月中旬 每年11月中旬 不定期 每年5月底
WRF短期气候预测实验介绍
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。
“短期气候预测基础”实践教学的探讨
大气科学专业开设 的主干课程理论性强 ， 公式多， 抽象 难懂 ， 学 生 在学 习过 程 中感觉 枯燥 乏 味 ， 很难 将 理论概 念 和 实 际应用 联 系起来 。因此 ，通 过实 践教 学 帮助学 生把 所 学 的理论知识 和气象 台站实际业务工作结合起来是 十分重 要 的课题。就 “ 短期气候预测基础” 课程而言 ， 其本身是一
２ ０ １ ４年 １ 月
第 ５期
教 育 教 学 论 坛
Ｅ ＤＵ Ｃ ＡＴＩ ＯＮ ＴＥ ＡＣＨ Ｉ Ｎ Ｇ Ｆ ＯＲＵ Ｍ
Ｊａ ｎ ． ２ ０１ ４
Ｎ Ｏ． ５
“ 短期气候预 测基础” 实践教学 的探讨
邓伟 涛 ， 李 忠贤 ， 彭 丽霞 ， 李碧 兰
（ 南京信息工程大学 大气科学学院， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ４ ４ ）
摘要 ： “ 短 期 气 候预 测 基 础 ” 实践教 学是 教 学过 程 中一 个 重要 的 组 成部 分 。 本 文 结合 南 京信 息 工程 大学 大 气科 学专 业
近年 来在该课 程方面的教 学改革 ， 探讨 了在教 学过程 中增强对 实践课程 的重视 ， 结合科研和业务 工作设计 实践教 学内容 和方法， 提 高 学生 综合 分析 和应 用能 力 。 ‘ 关键词 ： 短期 气候 ； 预测基础 ； 实践； 教学 中图 分类 号 ： Ｇ ６ ４ ２ ． ０ 文 献标 志 码 ： Ａ
合和迁移 ， 锻炼学生思维能力 ， 提升学生独立分析问题 、 解 决问题的能力。 应充分发挥管理会计 、 课程综合设计等课程 的知识整合作用。管理会计使学生利用会计学和财务管理
知识 为企 业 的管理 活 动服 务 ， 提 升企 业 的管理水 平 。 课 程 综 合设计是将学生大学所学的专业知识 、专业相关知识和非 专业知识进行整合 ， 使学生成为真正的“ 雄鹰式人才” 。 Ｅ ｌ 常 教 学管 理 中应 开展 教 风 、 学 风 调查 与 反 馈 ， 保证“ 教” 、 “ 学” 关系良性发展 。每学期开学第三周与第十四周进行教风学
短期气候分析与预测系统的开发
场或实际场分布进行 示 ， 数据转换为 Ｍｉ ｐ 软件数据格式 ， ｃ ｓ ａ 然
后 调 用 Ｍｉ ｐ 显示 图形 。 ｃ ｓ ａ １ ． 因子 库 ．２ ２
参考 ； 集成关于短期气候的重要物理 子 ， 可分析其年际变化及其 气温 、 降水 的同时或超前相关关系； Ｖ ｉ 用 Ｂｊ直方冈分析其年际变 Ⅲ
“ 示 数 据 ” 件 框 巾 出现 数 据 ， 户 可 对 其 进 行 修 改 或 追 加 ， 文 用 同 时 可 从 窗 口巾 了解 资 料 长 度 、 始 年 份 和 资 料 范 围 等 ； 可 在 选 起 也 择 降 水 的 同时 选 择 分 布 时 问 ， 定 后 选 年 、 或 季 ， 对 其 距 平 确 月 再
其 巾的 部 分 外挂 程 序 由 Ｆ ￣ａ 言 编 写 ， 含 数 百 条语 句 、 数 ｏ ｒｎ语 包 函
据 ， 选 择 年 际 、 节 或 月 变 化 示 距 平 或 实 际 直 方 图 ， 直 方 可 季 在
预报 方法 ， 可 得到 相应 的预 报结 果 。 便
１ 短 期气候 分析 与预 测 系统简 介
本 系 统 是 在 Ｗｉｘ 、０ ０ 作 平 台 下 用 Ｖ ６ ｎｐ ３０ 操 Ｂ ． 发设计 的 ， ０开
即 可 示 数 据 与 查 看 资 料 的 样 本 长 度 （ 本 长 度 指 以 年 为 单 样 位 ）起 始 年 份 和统 计 范 围 ， 可 选择 年 、 、 ， 览 相 应 数 据 和 、 并 月 季 浏
形， 对其进行简单分析 。以要素场 的降水为 例给 Ⅲ操作 步骤 ： 选择 资料库一要素场一降水确定后 ，从 巾选择 文件打开 ，按下
述 了该 系统 的特 色与要 点， 出该 系统的功能设计与 实际要 求有较大差距 ， 指 需进一 步
2023年气候预测：未来天气变化趋势!
2023年气候预测：未来天气变化趋势！你有没有对未来的天气变化趋势充满好奇？2023年将是一个引人注目的年份，因为根据气候学家和专家的预测，我们将见证一系列引人注目的气候变化。
本文将介绍2023年可能出现的几个重要气候趋势，并探讨它们对我们生活的影响。
让我们一起来看看未来的天气会给我们带来哪些变化吧！H1: 全球变暖继续全球变暖是近年来关于气候的热门话题之一，而到了2023年，这个问题仍然将继续存在并产生显著的影响。
气候学家们预测，全球变暖将加速，导致气温上升、极端天气事件增多等现象。
这一趋势将对我们的环境、健康和经济产生深远的影响。
H2: 温度上升随着全球变暖的加剧，2023年的气温将继续上升。
气候学家预测，大部分地区都将面临更高的温度，特别是炎热干旱的地区。
这将对农业、水资源和生物多样性产生负面影响。
同时，高温还会给人们的健康带来风险，可能导致中暑、心血管疾病等问题。
H2: 极端天气事件增多全球变暖还会导致极端天气事件的增多和加剧。
2023年预计将发生更频繁的极端降雨、风暴、干旱和热浪等事件。
这些极端天气事件将对人类社会和经济造成严重影响。
例如，洪水和飓风可能会破坏建筑物、导致人员伤亡，干旱可能导致农作物减产，热浪可能会引发大规模的能源需求和健康问题。
H1: 区域气候的变化除了全球变暖，2023年还将带来一些区域气候的变化。
不同地区的气候将以不同的方式受到影响，这将对各地的人们和环境产生独特的影响。
H2: 亚洲的浸润雨增加在2023年，亚洲的一些地区可能会经历更频繁和更强烈的浸润雨。
这种现象将导致洪水、泥石流和土地滑坡等问题。
这将对亚洲许多国家的农业和基础设施造成严重破坏，并可能导致人员伤亡。
H2: 北美的干旱问题加剧相比之下，北美大陆可能会经历更严重的干旱问题。
这将对美国和其他北美国家的水资源和农业造成威胁。
干旱可能导致农作物减产和灌溉问题，同时也会导致水资源短缺和生态系统崩溃。
H2: 欧洲的海平面上升欧洲的一些沿海地区可能会面临海平面上升的威胁。
用方差分析方法进行短期气候预测_吴明月
用方差分析方法进行短期气候预测吴明月 吴超（河北省沧州市气象局 河北省沧州市 060001）摘 要方差分析是众多短期气候预测方面预报方法中的一种，已应用了很多年，但应用效果不是很好。
本文对方差分析在降水短期气候预测方面应用进行了改进，通过对预测结果的统计和分析，找出了其中的应用规律，使预报准确率从一般的50～60%提高到了80%，从而使这种方法在短期气候预测业务中具有了很高的应用价值。
关键词 方差分析 应用 检验1 引言有些气象要素或天气现象在长期演变过程中，呈现出某种准周期性。
寻找这种周期性的方法很多，方差分析众多方法中的一种。
在气象应用上，它可以对某站月、季、年的一般气象要素（如：降水、平均气温、最高气温、最低气温、极端最高气温和极端最低气温等）进行预报。
但这种方法有它成功之处，但也存在一定局限性。
如何使用好这种方法，是本文探寻的重点。
2 方差分析原理气象上，由于大气的周期变化使得局地要素具有周期性变化，若将局地要素的时间序列按周期长度分行排列，每列为一组，数据的随机误差主要反映在组内，数据的系统性误差主要反映在组间。
对于n 个数据，在寻找周期时把序列按不同长度分组，求出不同分组下的组内数据差异以及组间数据差异，然后用组间和组内的差异比值构造一个统计量进行假设检验，当通过检验时确认这种长度的周期是显著的[1]。
这种用方差来寻找周期的方法即是方差分析。
2.1 周期的显著性检验检验所用统计量是由组内和组间方差比值构成的。
首先要把一个序列数据总方差分解成组内方差和组间方差之和，然后用组内和组间方差构造出统计量,即:F =)/()()1/()(k n B A k C B −−−−,其中,(B-C )为组间方差,(A-B )为组内方差,n 为个例样本数，k 为分组数，即周期长度。
在原假设各组数学期望相等的条件下，F 遵从分子自由度为(k-1),分母自由度为(n-k )的F-分布。
（具体计算方法从略）3 方法改进以前在对气象要素序列周期分析时，我们一般将建站后所有历史记录资料作为计算样本，通过方差分析方法的周期计算，来求得检验值F 值最大且通过检验的最显著周期。
【气候】未来三个月气候变化趋势
【气候】未来三个月气候变化趋势引言在全球气候变化背景下，人们对未来气候变化趋势的关注越来越高涨。
气候变化对人类生活和经济发展都有着重要影响，因此了解未来三个月的气候变化趋势对我们做出合理的决策至关重要。
本文将从大气环流、海洋运动、气象现象等角度分析未来三个月气候的变化趋势，并给出相应的建议和措施。
主要趋势及分析1. 气温变化未来三个月的气温变化将受多种因素影响，如地理位置、海洋和大气等。
根据气象数据和气候模型预测，很可能会出现以下三种情况：H1 高温持续在某些地区，气温可能持续高位，甚至刷新历史极值。
这可能导致极端天气事件的增加，如干旱、高温、热浪等。
这对农作物生长、水资源供应和能源消耗都会带来挑战。
此外，高温天气还会对人体健康造成影响，需要注意防暑降温。
H2 温度波动大在另一些地区，气温可能会出现剧烈波动。
这意味着天气会时常忽冷忽热，人们需要根据具体的气象预报及时调整衣物，以适应天气变化。
同时，气温波动可能会导致感冒和其他呼吸道疾病的增加，所以保持良好的卫生习惯和增强体质非常重要。
H3 降温异常在某些地区，未来三个月的气温可能呈现异常的降温趋势。
这可能导致严寒天气、冰雪灾害等气象现象的增加。
人们应注意保暖防寒，避免在恶劣天气条件下外出，以确保个人安全。
2. 降水情况降水情况对农业生产和水资源管理至关重要。
未来三个月的降水趋势可能会出现以下几种情况：H4 降水偏多在某些地区，降水量可能会超过历史平均值。
这可能导致暴雨、洪涝和山洪等灾害的发生。
人们应加强对气象预警信息的关注，及时采取防洪排涝等措施，确保人民生命财产的安全。
H5 干旱持续在另一些地区，降水量可能会明显偏低，甚至持续干旱。
这将对农业生产和水资源管理产生重大影响。
人们需要加强节水意识，做好水资源的合理利用和管理，避免过度使用水资源。
H6 多次降水交替在一些地区，降水可能会出现多次交替的情况。
这意味着天气会经历多个干湿变化的周期，人们需要根据气象预报及时做出调整。
【气候】2024年气候变化趋势预测
气候：2024年气候变化趋势预测引言气候变化是当前全球面临的一个重大挑战，对我们的生活方式、环境和经济造成了巨大影响。
自工业革命以来，人类活动所释放的温室气体导致了地球的升温，气候变得越来越不稳定。
在过去的几十年里，我们已经目睹了极端天气事件的频繁发生，如干旱、洪灾、热浪和飓风等。
在这样的背景下，对未来几年的气候变化趋势进行预测至关重要。
2024年气候变化趋势预测1. 温度上升持续加剧自上世纪80年代以来，地球表面温度的上升已经成为一种明显的趋势。
根据国际气候科学家的研究，预计在2024年，全球平均气温将继续上升。
这将导致更加频繁和严重的热浪、干旱和森林火灾。
人们可能需要更频繁地使用空调和其他冷却设备来抵御高温带来的不适，并采取适当的措施来保护自己和他们的财产免受火灾的危险。
2. 极端天气事件增加极端天气事件的频率和强度已经在过去几十年里显著增加。
在未来的几年里，预计极端天气事件将进一步增加。
例如，洪灾和飓风可能会导致更多的基础设施破坏、食物短缺和人员伤亡。
因此，准备和应对这些灾难的能力将会变得越来越重要。
政府和个人应该投入更多的资源来提高灾害管理的能力，并采取措施来减轻这些极端天气事件的影响。
3. 海平面上升加剧海平面上升是由全球变暖引起的另一个问题。
冰川融化和海洋温度上升都导致了海平面的上升。
据预测，到2024年，海平面上升的速度将进一步加快。
这将对沿海城市和岛国造成巨大影响，可能导致海岸侵蚀、淹没低洼地区和水资源受盐分污染。
在管理海洋和沿海资源的过程中，我们需要制定有效的政策和措施，以减轻海平面上升对人们生活的影响。
4. 干旱和水资源短缺全球变暖使得一些地区面临干旱和水资源短缺的威胁。
预计到2024年，干旱将影响更广泛的地区，特别是一些本已面临水危机的地区。
这将导致农作物歉收、食物短缺，甚至引发一些地区的水资源冲突。
因此，保护水资源和发展可持续的水资源管理方式将变得格外重要。
5. 生物多样性受损气候变化对生物多样性造成了巨大的威胁。
短期气候预测实习报告三
随着全球气候变化和人类活动的影响，气象灾害的频发给社会经济发展和人民生活带来了严重威胁。
为了更好地应对气候变化，提高气象预报的准确性和时效性，本文将对短期气候预测进行探讨，并结合实际情况进行分析。
二、短期气候预测概述短期气候预测是指对未来1-3个月内的气候状况进行预测，主要包括气温、降水、风等要素。
短期气候预测对于农业、交通、能源、水资源等领域具有重要指导意义。
三、短期气候预测方法1. 经验预报法：根据历史气候资料和经验，对短期气候进行预测。
此方法简单易行，但准确度较低。
2. 数值预报法：利用数值模式对大气运动进行模拟，预测短期气候。
此方法准确度较高，但计算量大，对计算资源要求较高。
3. 综合预报法：结合多种预报方法，如经验预报法、数值预报法、统计预报法等，提高预报准确度。
四、短期气候预测案例分析以2023年3月份松原市短期气候预测为例，分析如下：1. 总趋势：降水略多，气温略高。
预测全市平均降水量8.0～10.0毫米，比常年同期略多；平均气温-1.5～-0.5，比常年同期略高。
2. 月内主要天气过程预测：预计月内主要降温过程有3次，主要降水过程有3次。
3. 大气污染潜势预测：预计3月4日-6日、20日-21日、27日-28日不利于污染物扩散，较易出现雾霾天气。
五、短期气候预测在实际应用中的注意事项1. 结合多种预报方法，提高预报准确度。
2. 关注预报时效性，及时调整预报策略。
3. 结合当地实际情况，制定针对性的应对措施。
4. 加强与相关部门的沟通与合作，提高预报成果的实用性。
六、结论短期气候预测在气象预报领域具有重要意义。
通过本文的分析，我们可以了解到短期气候预测的方法、案例分析及注意事项。
在实际应用中，要不断改进预报技术，提高预报准确度，为我国社会经济发展和人民生活提供有力保障。
短期气候预测课件 第9章预测评分
3级合计随机预报正确的概率为0.09+0.16+0.09＝0.34 随机预测准确率随预测对象划分级数的增多而减小。
我国提出SS评分技巧（正负距平2级预测的技巧评分）
ss＝ Na－N N N
N 参加评定的总站数 Na 预报准确的站数 N为 基于某种无技巧期望能预报准确的站数
预报正确是指距平符号（＋，－）报对，预报和实 况出现零距平均视为正距平）
用百分率表示比较直观，当预报和实况完全一致的时候预报评 分为100
历年汛期（6-8月）降水预测评分（实线）和5年滑动平均曲线 （虚线）
预测评分
85 80 75 70 65 60 55 50 45 40
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
3.距平相关系数 (ACC)
使用月或者季降水距平百分率和平均气温距平计算距 平相关系数
ACC
预测结果
N
(Rf Rf )(R0 R0）
i1
N
N
(Rf R0）2 (R0 R0 )2
i1
i1
观测值
N对应评估的总站数－固定时刻整个预报空间场多站点预报评 估
空间相关
ACC反映了预报与实况距平场的空间分布接近程度。 观测
也适用于单站—计算某一段时间的技巧分
随机预测正确次数的确定
例 1.3级预报随机预报准确率
预报
1级 p1 :0.3 2级 p2 :0.4 3级 p3:0.3
观测
1级 f1: 0.3
(0.09)
0.12
0.09
2级 f2: 0.4
0.12
(0.16)
短期气候预测实习报告
短期气候预测实习报告一、引言在过去的一个月里，我参与了某气象研究机构的短期气候预测实习项目。
通过实习，我深入了解了气候预测的基本原理和方法，并且通过实际操作，提升了自己的气象预报能力。
本报告将详细介绍我在实习中所学到的内容以及具体的实习经历。
二、气候预测的基本原理气候预测是通过分析和解释气象要素的变化规律，以及利用数值模型进行预测，预测未来一段时间内的气候变化情况。
在实习项目中，我们主要学习了气候预测的基本原理和方法，包括观测资料的使用和分析、数值模型的应用以及各种预测方法的特点。
1. 观测资料的使用和分析我们首先学习了气象观测的基本原理和方法，包括温度、湿度、风速、降水等气象要素的观测技术，以及计算和分析观测数据的方法。
通过分析观测资料，可以了解当前的天气情况及其变化趋势，为气候预测提供基础数据。
2. 数值天气预报模型数值天气预报模型是利用数学和物理方程描述大气运动的模型，通过计算机模拟气象要素的变化，预测未来一段时间内的天气情况。
在实习中，我们学习了数值模型的基本原理和模拟方法，并通过实际操作了解了数值模型的运行和应用。
3. 气候预测方法除了数值模型预测外，我们还学习了其他一些气候预测方法，如统计预测、动力预测和模式识别等。
不同的方法适用于不同的气候要素和时间尺度，通过综合利用各种方法，可以提高气候预测的准确性。
三、实习经历在实习过程中，我参与了气象预测部门的工作，并与导师一起完成了以下任务：1. 数据收集和分析在实习的第一周，我负责收集和整理观测资料，如气温、湿度和降水等数据。
通过对数据进行分析，我发现了一些规律和趋势，为接下来的气候预测提供了参考。
2. 数值预测模型的应用在接下来的几周里，我学习了数值预测模型的使用和调整。
通过对模型的运行和输出结果进行分析，我能够预测未来一段时间内的天气情况，并提供给气象预测部门参考。
3. 气候预测报告的编写在实习的最后一周，我与导师一起完成了一份综合的气候预测报告。
短期气候客观相似预测方案
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…期
２ ０Ｏ ２年 ５ 月
短 期 气 候 客 观 相 似 预 测 方 案
在 进 行 短 期 气 候 预 测 时 ， 般 气 候 要 素 可 以通 过 各 种 统 计 预 报 方 法 直 接 预 测 ． 对 于 某 些 一 而
气 候 特 征 ， 冷 空 气 趋 势 ， 温 连 阴 雨 趋 势 ， 雨 的 迟 早 与 丰枯 ， 秋 的 旱 情 ， 带 气 旋 影 响 的 如 低 梅 伏 热
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１ 相 似 指 数
方 案 选 取 若 干 因素 ， 定 客 观 的 相 似 判 据 ， 从 历 史 年 份 中 选 出 与预 报 年 发 展 相 似 的若 干 制 再 年 份 ， 预 报 可 参 照 这 些 相 似 年 份 的 平 均 趋 势 或 最 相 似 年 份 的后 续 发 展 来 进 行 ． 则
以往 在 进 行 相 似 预 测 时 ， 资料 的 限 制 只 能 进 行 前 期 相 似 ． 期 的相 似 并 不 意 味 着 未 来 的 受 前 发 展 也 一 定 相 似 ， 把 相 似 预 测 依 赖 于 大 气惯 性 ， 免 导 致 预测 的 偏 差 或 失 败 ． 仅 难 近 年 来 ， 值 天 气 与 气 候 预 报 的 进 展 与 电 子 计 算 机 技 术 的 巨大 进 步 给 相 似 预 测 带 来 了 新 数 的 生 机 ． 由 此 ， 似 预 测 可 以应 用 动 力 气 候 的预 报 结 果 进 行 同 期 相 似 比 较 ． 显 然 ， 期 相 似 由 相 同 于 相 似 因 子 与 预 报 时 段 一 致 ， 而 与 短 期 气 候 变 化 有 更 多 的 内 在 联 系 ， 更 有 说 服 力 ． 同期 相 因 也 似 的 方 法 己在 短 中 期 天 气 预 报 中 获 得 应 用 与 成 功 ］ 为 此 ， 文 提 出 一 个 综 合 多 方 面 因 素 ， ． 本 前 期 相 似 与 同 期 相 似 并 举 的 客 观 相似 方 案 ， 短 期 气 候 进 行 预 测 ． 对
气候模式模拟与短期预测技术
气候模式模拟与短期预测技术前言地球上的气候变化正在对人类的生活和资源利用产生越来越大的影响，准确预测气候变化成为了至关重要的问题。
气象学家使用气候模式模拟技术作为气候预测的主要工具。
在本文中，我们将介绍气候模式模拟的原理和基本方法，以及短期预测技术在气象学中的应用。
气候模式模拟的原理和基本方法气候模式是一种天气预测和气候研究中常用的数值模拟工具。
其原理基于大气动力学和热力学原理，通过将大气系统分成一系列小的区域，将每个区域的气体运动和热力学过程进行数值计算，从而获得大气系统的演化过程。
气候模式模拟需要地球上的气象观测数据作为输入，以产生尽可能准确的预测。
气候模式研究中的一个关键问题是如何表示大气系统的复杂性。
这需要考虑到许多不同的因素，包括温度、湿度、风速、气压、云层、地形和海洋表面温度等。
为了解决这个问题，气候模式常常使用一组方程式来表达和计算这些不同的因素，并模拟它们在大气系统中的相互作用。
这组方程式通常代表了几百或几千个区域，并使用高性能计算硬件进行计算。
气候模式模拟通常涉及到许多不同的方程，其中包括热力学方程、动力学方程、水汽方程、辐射输送方程等。
同时，这些方程往往是非线性的，这就意味着小的变化会对预测的结果产生巨大的影响。
因此，气候模式模拟需要非常高的计算能力，通常需要使用数千个处理器来进行数值计算。
短期预测技术在气象学中的应用短期天气预测技术是气象学中另一个非常重要的领域。
它使用相同的气象数据作为输入，但主要是集中在短期内的时间范围内的天气预测。
这种类型的预测的主要目的是为了帮助个人和组织做出相关决策，例如是否举办户外活动或计划交通路线等。
短期天气预测依赖于实时的气象数据作为输入，例如卫星图像、激光雷达观测、无线电探测等。
由于天气现象通常比气候变化更复杂，需要更多的数据来执行短期预测。
短期预测技术不同于气候模式模拟，因为它们更注重生成简单、易于理解的图像和数据，方便人们进行实时决策。
短期气候预测基础课程设计
短期气候预测基础课程设计课程简介短期气候预测是气象学中一个重要的研究领域，对于农业、交通、能源等行业有着重要的影响。
本课程旨在介绍短期气候预测的基本概念、方法、技术以及应用。
课程目标•理解短期气候预测的基本概念及其发展历程。
•掌握短期气候预测所需的数据采集、处理、分析技术。
•掌握常用的短期气候预测方法和模型。
•熟悉短期气候预测在实际应用中的案例分析。
课程内容及安排第一部分：短期气候预测基础1.课程导论•介绍短期气候预测的概念和作用，介绍短期气候预测的历史和发展。
2.气象观测技术•介绍气象观测技术的发展和应用，包括站点观测和卫星遥感技术。
3.气象数据处理•介绍常见的气象数据处理技术，包括数据质量控制、插值、异常值检测等。
4.气象数据统计分析•介绍常见的气象数据统计分析方法，包括时间序列分析、回归分析等。
第二部分：短期气候预测方法和模型1.基于统计的短期气候预测方法•介绍常见的基于统计的短期气候预测方法，包括年际和季节预测、经验正交函数模态分解方法、CanSIPS模型等。
2.基于物理的短期气候预测方法•介绍常见的基于物理的短期气候预测方法，包括动力正压回归模型、耦合模式预测系统等。
3.气象模型的验证•介绍常用的气象模型验证指标，包括偏差、误差、相关系数等。
第三部分：短期气候预测实例分析1.东亚夏季风预测•介绍东亚夏季风的形成原理以及其在亚洲的影响，探讨东亚夏季风预测方法和模型。
2.南亚季风预测•介绍南亚季风的形成原理以及其在印度次大陆的影响，探讨南亚季风预测方法和模型。
3.北美冬季气候预测•介绍北美冬季气候的形成原理以及其对北美的影响，探讨北美冬季气候预测方法和模型。
参考教材1.预测服务研究室. 短期气候预测[M]. 北京：气象出版社,2013.2.Fu C, Diaz H F, Dong B, et al. Advances inresearch of methods for short-term climate prediction[J].Science China Earth Sciences, 2016, 59(4): 675-691.3.Kirtman B P, Min D, Infanti J M, et al. The NorthAmerican Multi-Model Ensemble (NMME): Phase-1 seasonal to interannual prediction, Phase-2 toward developingintra-seasonal prediction[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2014, 95(4): 585-601.。
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短期气候预测本课程的主要内容：气候系统及其预测的基本概念（第1章）；分析：第一章（孙）主要是名词解释和简答（简答为主）。
短期气候变化及其预测基础理论（第2—5章）；分析：重点考察部分，名词解释、简答和论述题均会涉及，着重掌握论述题。
第二章（孙）（大气环流）是论述题考查的重点；第三章（李）重点考察名词解释；第四章（李）考察重点在ENSO等相关内容；第五章（邓）名词解释或简答，无论述题。
短期气候预测的基本方法（第6—9章）；第六章（邓）考察可能性不大，名词解释或简答，无论述题；第七章只考察名词解释和简答，分值不多；第八章重在论述，掌握影响夏季降水的因子（东西南北中）；第九章实在不知道该怎么考，那就认为不考吧，考到认栽。
短期气候变化的年代际背景（第10章）。
第十章没东西可考。
本课程的目标：掌握短期气候变化及其预测的基本概念，基础理论和预测的基本方法，具有制作业务短期气候预测和进行研究工作的能力。
一、名词解释1.现代气候：指气候系统在较长时间内的平均状态及其变化和变率，一般可用气候系统的平均值和高阶矩统计量（例如：方差，协方差等）来表示。
2.短期气候预测：目前，我国和世界上一些国家和地区把月、季和年的气候变化和预测称为短期气候变化和预测。
3.大气环流：指大范围（水平尺度几千公里以上）长时间（几天以上）的大气运动的基本状况。
（考察可能性较小）4.平流层爆发性增温：大约每隔1年，北半球平流层具有西风的极地冷涡出现中断，仅仅几天时间，冷涡就出现变形而崩溃，与此同时，极地平流层大尺度增暖很快地使得经向温度梯度转换成相反方向，并建立一支绕极的东风急流。
在500hPa上有时候几天之内增温能达到40k。
这种现象就称为平流层爆发性增温。
5.南亚高压：中心位置冬季位于我国南海上空，夏季北移至青藏高原及伊朗高原上空，并发展成为一个西起大西洋，横跨亚非大陆，东至太平洋的巨大高压系统。
6.大气低频变化：大气中10天以上时间尺度的变化称为大气低频变化。
7.SIO(MJO)：MJO是热带ISO（大气中的季节内振荡）：是指大气中时间尺度为30-60天的准周期变化，因此也称为大气中的30~60天振荡；MJO：热带大气中的季节内振荡，指热带大气中时间尺度为30-60天的准周期变化，也称大气中的30~60天振荡。
8.QBO（TBO）：对流层中大气环流及地面气象要素的变化中几乎普遍存在着准两年振荡（QBO）现象。
人们通常把季风环流、降水和海温等具有2~3年周期的年际变化称之为对流层准两年振荡（TBO）。
9.大气遥相关：指相隔一定时间和空间的气象变量或天气气候过程之间稳定相关的地理分布型。
10.厄尔尼诺（拉尼娜）：赤道中东太平洋每隔几年（3-7年）发生一次、持续时间长达半年以上的大范围的海表温度异常增暖（变冷）现象。
厄尔尼诺和南方涛动其实是自然界中同一物理现象在两个方面的表现，体现在海洋中即为厄尔尼诺现象，反映在大气中即为南方涛动现象。
ENSO是二者（厄尔尼诺和南方涛动）的综合。
11.南方涛动指数（SOI）：塔希提与达尔文港标准海平面气压差。
当南方涛动指数为正时，东太平洋气压高于印度洋气压；当南方涛动指数为负时，东太平洋气压低于印度洋气压。
12.陆面过程：陆面过程（也称陆-气相互作用）是指发生在陆地表面的热力、动力、水文以及生物物理、生物化学等一系列复杂过程，以及这些过程与大气的相互作用。
13.气候数值模式：气候数值模式就是通过数值计算的方法对支配大气、海洋等不同气候系统分量或整个气候系统的基本方程组进行求解。
再现过去、现在和将来的气候状态及其各种变化特征，从而揭示气候的形成与变化规律，对未来可能发生的气候变化做出估计。
14.气候敏感性试验：利用气候数值模式，通过设计不同的数值模拟或数值试验，来研究各种物理因子的异常变化影响气候形成和演变的物理过程和物理机制，通常被称为气候的敏感性试验。
15.预测时效：指发布预测（预报）结果与预测（预报）起报点之间的时间间隔。
16.气候漂移：由于模式误差的存在，模式长期积分会趋向于模式内在的统计平衡状态（即模式气候），这种与实际气候的偏差被称为系统性误差或气候漂移。
17.集成预报：将两个以上模型的预测结果以统计方法集成为单一预测结果。
18.纬偏图：用给定时段的平均图减去同时段的纬圈平均值所得的差值图。
纬圈上每一点的值减去所在纬圈的平均值。
二、简答题1.气候系统的性质：（不稳定的均匀开放多尺度反馈）a.全球性的开放系统（非孤立系统）；b.非均匀的热力—动力系统；c.多时间尺度变化系统（内部系统和外部系统）；d.不稳定的高度耗散系统 ;e.系统内存在着许多反馈过程。
2.气候系统及五大圈层：气候系统是由大气圈、水圈、岩石圈、生物圈和冰雪圈五大圈层组成的综合系统，五个圈层相互作用相互联系。
气候系统既包括了大气和海洋等子系统内部的各种过程，也反映了各子系统间的相互作用。
3.气候变化的特征⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎩⎨⎧气候变化趋势与不同步性气候变化区域的同步性趋势突变变率突变均值突变突变型持续性：冰期间冰期变性气候变化的持续性与突周期性气候变化的周期性与非随机性气候变化的随机性与非空间类时间：气候变化时空多尺度性气候基本稳定性64.气候变化的原因⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧大陆漂移地表变化人类活动火山爆发地文强迫地球旋转速率地球轨道太阳辐射天文强迫外因（强迫变化）内因（自由变化） 5.短期气候预测⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧→→⎪⎩⎪⎨⎧⇓预报评价：打分预报结果：定性等级；取样分析或档案分析使用资料：常规；试验预报因子：外部和内部预报对象：均值、距平后处理技术降尺度技术预报结果再统计外结合新的方程内结合统计相结合动力动力数值（确定论）物理统计数学统计统计预报方法：预报时效：月、季和年MOS PP - 6.统计预测的基本步骤：确定预报对象→分析预报因子→建立预测模型→后报试验（历史数据）→独立预报试验（实时数据）→业务试运行→改进提高7.控制大气环流的基本因子⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧线性相互作用大气内部动力过程和非准水平性大气自身的特殊尺度：地形作用海陆差异地球表面不均匀性地面摩擦作用：角动量地球自转太阳辐射 8.海洋的基本特性⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧海水热源的时空尺度大海水的流动性巨大的热惯性辐射特性巨大的面积与质量，海水是一种巨大的热惯性系统，是对大气进行非绝热加热的主要热源。
9.陆面过程研究中需要考虑哪几类过程？⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧陆面生态过程陆面生物化学过程物质交换过程水文过程动量（摩擦）过程热力过程陆面物理过程 10.请列举对短期气候具有重要影响的陆面因子？简单描述其影响大气环流和气候的过程？⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧→→→→常雪盖异常引起的大气异积雪水分效应反照率效应积雪潜热蒸腾动量地表粗糙度水文地表径流感热反照率植被辐射通量土壤温度：感热通量，潜热土壤湿度：地表蒸发，陆面因子11.简述陆面过程在气候预测中的重要性。
⎪⎩⎪⎨⎧表粗糙度等反照率、土壤湿度、地气候系统敏感性：地表下边界条件：源、汇项、物质及辐射陆气交换：动量、热量 12.气候模式是如何分类的？列举常用的几类气候模式？⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧区域气候模式海气耦合模式陆面模式海冰模式海洋环流模式大气环流模式三维环流模式理论气候模式 13.什么是集合预报？构建集合预报方法有哪些？集合预报（EPS ）可考名词解释→：以概率的形式来认识大气预报状态，而对所有可能的预报状态及这些预报状态的概率分布进行预报。
由略微不同的初值或不同模式作出个别预报（预报成员）的集合。
集合平均代表EPS 确定性的预报结果，各成员对集合平均的散布或标准差代表EPS 的不确定性。
方法⎪⎩⎪⎨⎧物理过程扰动模式扰动法初值扰动法14.中国夏季降水的三类雨型⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎩⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧区少雨淮河以北及东南沿海地长江流域多雨类（南方型）雨黄河以北、长江以南少黄河至长江多雨类（中间型）江南南部至华南次多雨江淮流域少雨黄河以北多雨类（北方型）III II I15.分析太平洋北美型（PNA ）的环流形式及对北美冬季天气的可能影响。
PNA 有四个活动中心：一个在夏威夷附近（20°N ，160°W ）；第二个在北太平洋海上（45°N,165°W ）；第三个在艾伯塔（55°N,125°W ）；最后一个活动中心在美国海湾海岸地区（30°N ，85°W ）。
表现为热带和副热带太平洋位势高度与北美西北部位势高度正相关，而与阿留申地区和美国东部的位势高度之间的反相关。
PNA 正位相：阿留申低压强度较强。
PNA 能影响北美西部降水，冬季美国西部冷空气爆发等。
16.冬季北半球海平面气压有哪些遥相关型？⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧︒︒涛动。
）在南半球还存在南极极涛动（（南极涛动）：类似北方向的反相关结构。
之间存在南北纬度地区的海平面气压极地地区与北半球中高（北极涛动）：北半球反相关结构。
之间，存在东西方向的海平面气压部与热带太平洋东部的区从印度洋到太平洋西（南方涛动）：热带地振荡结构。
类似于跷跷板现象的的在着一个申低压和太平洋高压存太平洋南北方向上阿留（北太平洋涛动）：北关。
的海平面气压存在反相速尔高压附近位于大西洋上空亚附近的冰岛低压和（北大西洋涛动）：AO AAO AO SO NPO N N NAO 306517.冬季北半球500hPa 位势高度上有哪些遥相关型？⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧（太平洋西部型）（欧亚型）（大西洋东部型）（西大西洋型）（太平洋北美型）WP EU EA WA PNA三、论述题1.冬夏季海平面气压场的主要差异⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧︒⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎩⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧印度洋高压南大西洋副高南太平洋副高中心洋上终年保持三个高压其北侧副热带的三个大线几乎与纬圈平行以南，无论冬夏，等压南半球中高纬：南半球道辐合带低纬：赤道低压带，赤冰岛低压大西洋副高太平洋副高海洋副高：南亚热低北美热低大陆热低月加拿大高压蒙古高压冰岛低压阿留申低压个大气活动中心月北半球中高纬S 40741 2.冬夏季对流层中部（500hPa ）平均环流的主要特征⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎩⎪⎨⎧⎩⎨⎧︒︒︒→月中心风速的一半风速显著减弱，仅及个纬度，强西风中心的约西风轴线向北推月北半球最大平均地转月偏南。