降尺度方法在月预报中的应用研究
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化日益显著，气象资料的重要性愈发凸显。
统计降尺度方法作为气象学领域的一种重要技术手段，在气候模式模拟、气象预报、灾害预警等方面具有广泛的应用。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，为相关研究提供参考。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于大尺度气象资料与小尺度气象要素之间统计关系的技术手段，通过分析大尺度气象场与小尺度气象要素之间的关联性，实现从大尺度资料到小尺度气象要素的预测和推算。
该方法主要包括以下几种类型：1. 回归分析方法：利用历史气象数据，建立大尺度气象场与小尺度气象要素之间的回归模型，实现降尺度预测。
2. 插值方法：根据已知的观测点数据，采用空间插值方法推算未知区域的气象要素值。
常见的插值方法包括克里金插值法、反距离加权法等。
3. 模式模拟与降尺度相结合的方法：通过将大尺度的气候模式输出与局部尺度的地理、生态等信息相结合，建立更精确的降尺度模型。
三、各类统计降尺度方法的比较分析各类统计降尺度方法在应用中各有优劣。
回归分析方法适用于具有明显线性关系的变量之间，但需要大量的历史数据支持；插值方法简单易行，但需要考虑空间异质性和地形因素的影响；模式模拟与降尺度相结合的方法可以更好地考虑多种影响因素，但模型构建相对复杂。
在实际应用中，应根据具体需求和资料条件选择合适的降尺度方法。
四、统计降尺度方法的应用领域统计降尺度方法在气象学领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面：1. 气候模式模拟：通过建立大尺度的气候模式与小尺度的地理、生态等信息之间的联系，实现气候模式的精细化和区域化。
2. 气象预报和灾害预警：利用统计降尺度方法对大尺度的气象信息进行预测和推算，为气象预报和灾害预警提供支持。
3. 农业、林业等领域的决策支持：通过分析气象要素与农作物、森林等的关系，为农业、林业等领域的决策提供科学依据。
五、未来发展趋势及展望随着大数据、人工智能等技术的发展，未来的统计降尺度方法将更加精细化和智能化。
降尺度方法在广西月降水量预测中的应用研究的开题报告
降尺度方法在广西月降水量预测中的应用研究的开题报告一、研究背景与意义降尺度方法是将大尺度气候模式输出的数据转化为小尺度气象现象的方法。
广西位于中国南部，地理位置靠近赤道，自然环境复杂多样，而且受影响因素也很多，包括气候变化、自然灾害等。
作为一个农业大省，广西农业生产的发展也受到了这些因素的影响，因此需要进行有效的气候预测和应对工作。
月降水量是影响农作物生长和气候变化的一个重要指标，而降尺度方法可以将大尺度气象预测转化为准确的月降水量预测，是有效应对气候灾害和优化农业生产的重要手段。
因此，本研究旨在探究降尺度方法在广西月降水量预测中的应用，为广西的气候预测与农业生产提供科学依据。
二、研究内容与目的本研究将以广西地区为基础，结合大尺度气候模式的输出数据，采用降尺度方法，预测广西月降水量情况。
主要包括以下研究内容：1. 收集并分析广西地区的气象数据。
2. 研究降尺度方法的理论及其应用范围。
3. 利用降尺度方法，将大尺度气候模式输出数据转换为广西地区的月降水量预测数据。
4. 对预测结果进行分析和验证，并与实际气象数据进行对比分析。
通过对广西地区月降水量预测的研究，可以为广西的农业生产、气象监测及防灾减灾提供科学参考，提高广西地区的生产效益和社会发展水平。
三、拟采用的研究方法本研究将主要采用以下研究方法：1. 文献调研法：通过查阅相关文献资料，了解降尺度方法在气象预测中的应用情况，以及国内外关于月降水量预测的研究现状。
2. 数据收集法：收集广西地区的气象数据及大尺度气候模式的输出数据，为降尺度方法的应用提供数据基础。
3. 统计分析法：运用统计学方法，对降尺度方法预测得到的月降水量数据进行分析，计算出预测结果的精度、误差等指标，并与实际气象数据进行对比分析。
四、研究预期成果本研究将在以下几个方面取得预期成果：1. 探究降尺度方法在广西月降水量预测中的应用，为广西的气象预测和农业生产提供科学依据。
2. 基于大量的气象数据和降尺度方法的应用，提高广西地区月降水量的预测精确度和准确性。
降雨时间尺度上的降尺度分析研究
中图分类号 ：３ ３１ Ｐ３ ．
文 献标识 码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ０ ０ ５ （０ ７０ — ０ ６ ０ １０ — ８ ２２ ０ ）５ ０ １— ５
水文 气象 的观测 资料 的严重 不 足 已经 成 为限制水 文学发展 的一个 瓶颈 问题 ． 严重 限制 了水文 学 的发展 。 针对 资料 不 足 问题 ，国 内外 已经 开展 了大量 的 工作 。
实测 日降雨 ｍｍ ； 为 日降雨 历时 ｓ。 ）７ － ）
（ ｒｄｃｉ ｎ Ｕ ｇｕ ｅ ａｉｓ 的 国际水文 计划【 由 Ｐｅ ｉｔ ｎ ｉ ｎａ ｇｄ Ｂ ｓ １ ｏ ｎ ｌ Ｊ 。 该 计 划 引 起 了 很 多 的 研 究 ． 尤 其 在 降 尺 度 （ ｏ ｎ ｃｌ ｇ 的研 究上 。降雨 的空 间尺 度上 的降尺 度 ｄ ｗ ｓａｉ ） ｎ 研究 主要 基 于卫星 与雷达 数据 的研究 ，已经发 展 出很 多成熟 的方法［ １ 降雨 在时 间 的尺 度上 降尺度 研究 相 ２。 － ３ 对不是很 多 ， 其是 日降雨 到小 时尺 度 的降尺度 ， 乎 尤 几 没有成 熟 的方法 。但 降雨 的不 同时 间分 布对水 文模 型 的影 响非常 大 ． ： 如 苏凤 阁曾研究 过将 月 降雨 降尺度 到 月 的每 日中 ． 然后建 立月水 文模 型 ， 发现 降尺度 后 的模 拟 明显 改善 了模 拟结 果 ．并且不 同 的降尺 度 方法结果 不一样 。通 过文 献 ， 以得到 以下几 个 日降雨 降尺 度 可
到小 时的经验 方法 ：
周祖 昊 ， 浩（０ ５年１ 王 ２０ 也提 出一个转换 方法 。 该
法 中采 用 了一 个衰 退 的公式 计算 雨 强 的分布 ， 而得 从 到每 小 时的雨量 。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度对于气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域的重要性愈发凸显。
统计降尺度方法作为将大尺度气象资料降尺度至更小空间尺度的技术手段，得到了广泛的关注和深入研究。
本文将对气象资料的统计降尺度方法进行综述，分析其研究进展和应用前景。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于统计学原理的气象资料处理方法，其核心思想是通过建立大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的统计关系，将大尺度的气象资料转换为小尺度的气象资料。
具体方法包括基于插值的方法、基于多元回归分析的方法和基于机器学习的方法等。
三、插值方法插值方法是利用已知点的气象数据预测未知点的方法，主要包括空间插值和时间插值。
空间插值常用于将大尺度的气象数据插值到更小的空间尺度上，如利用三维空间插值法、克里金插值法等。
时间插值则是将某一时刻的气象数据根据气候统计特征推算出其他时刻的数据，如使用二次曲线法或拉格朗日插值法等。
四、多元回归分析方法多元回归分析方法通过分析大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的关系，建立数学模型，将大尺度的气象资料通过模型转换得到小尺度的气象资料。
该方法主要涉及变量的选择和模型的建立。
选择适当的变量对降尺度效果至关重要，模型建立的准确度直接影响着降尺度的精度。
常用的多元回归分析方法包括逐步回归分析、主成分回归分析等。
五、机器学习方法随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在气象资料的统计降尺度中得到了广泛应用。
该方法通过构建大量的模型参数，学习大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的复杂关系，从而实现更准确的降尺度。
常见的机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。
其中，神经网络因其强大的学习能力和较高的预测精度，在气象资料降尺度领域具有广阔的应用前景。
六、应用领域与展望统计降尺度方法在气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域具有广泛的应用价值。
动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用
doi:10.11676/qxxb2023.20220208气象学报动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用*赵瑞霞1 代 刊1 王 勇2 曹 勇1 朱跃建3 王宝利4ZHAO Ruixia1 DAI Kan1 WANG Yong2 CAO Yong1 ZHU Yuejian3 WANG Baoli41. 国家气象中心，北京，1000812. 南京信息工程大学，南京，2100443. 美国国家环境预报中心/环境模式中心，马里兰，207404. 北京文泽智远信息技术有限公司，北京，1000811. National Meteorological Centre，Beijing 100081，China2. Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China3. NOAA/NWS/NCEP/Environmental Modeling Center，Maryland 20740，USA4. Beijing Wenzezhiyuan Information Technology Co.，Ltd，Beijing 100081，China2022-12-29收稿，2023-05-01改回.赵瑞霞，代刊，王勇，曹勇，朱跃建，王宝利. 2023. 动态垂直变率降尺度方法在气温智能网格预报中的应用. 气象学报，81（5）：788-800Zhao Ruixia， Dai Kan， Wang Yong， Cao Yong， Zhu Yuejian， Wang Baoli. 2023. Application of a dynamic vertical change rate downscaling method in gridded temperature forecast. Acta Meteorologica Sinica， 81（5）:788-800Abstract To improve spatially fine characteristics and accuracy of objective gridded temperature forecast, a dynamic vertical change rate downscaling method (DRD) considering elevation is proposed. Real-time vertical changes of surface air temperature with elevation (VCE) are calculated using the relationship between surface air temperature forecast and elevation at different grid points in the numerical model, and the results are applied to downscaling forecasts at target grids and stations to generate a more accurate initial background forecast field. Based on ECMWF model forecasts, 5 km resolution gridded elevation information, observations collected at 10154 stations and their geographic information in China, forecast experiments for spring, summer, autumn and winter are carried out. Spatial and temporal distribution characteristics of VCE, the accuracy of DRD temperature forecast and its ability to depict spatially fine characteristics are analyzed. The results show obvious diurnal, seasonal and spatial variations of VCE over China corresponding to diurnal and seasonal variations of surface long wave radiation, thermal properties and topographic dynamic effects. The value of VCE usually reaches the largest in the morning and the smallest in the evening. This means that surface air temperature decreases the slowest or increases the fastest with increasing height in the morning, and decreases the fastest or increases the slowest in the evening. Spatial variability of VCE is the largest in winter and the smallest in summer. The VCE value is closely related to the distributions of topography, land-sea, and inland lakes. Large VCE values usually appear over large topography edges, daytime land-sea margins, and inland lake edges in the daytime in spring and the whole day in summer. VCE often varies more greatly in complex terrain areas. The DRD surface air temperature forecast is significantly better than the bilinear-interpolated value of model prediction (DMO), especially over complex terrain areas. For example, the mean absolute error (MAE) of DRD forecast is about 14.3%—52.5% smaller than that of DMO over the southern Qinghai-Tibet Plateau in spring. At the same time, DRD significantly improves the ability* 资助课题：国家重点研发计划项目（2021YFC3000903）、国家气象中心预报员专项（Y202132）、中国气象局重点创新团队项目（CMA2022ZD04）。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化和人类对气象信息需求的日益增长，气象资料的准确性和精细度成为了重要的研究课题。
统计降尺度方法作为提高气象资料空间分辨率和时间分辨率的重要手段，得到了广泛的应用和深入的研究。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，为相关研究提供参考。
二、气象资料统计降尺度的基本概念统计降尺度方法是一种将大尺度气象资料降尺度至小尺度的技术手段。
其基本原理是通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的统计关系，利用大尺度资料推算小尺度资料，从而提高气象资料的精细度和准确性。
统计降尺度方法在气象学、气候学、农业气象学等领域具有广泛的应用。
三、气象资料统计降尺度的常用方法1. 多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计降尺度方法。
该方法通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的多元线性回归模型，利用回归系数推算小尺度资料。
多元回归分析具有较高的预测精度和较好的解释性，但需要较多的样本数据和较强的统计学知识。
2. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力。
在气象资料的统计降尺度中，人工神经网络可以通过学习大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的非线性关系，推算小尺度资料。
人工神经网络具有较高的预测精度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 空间插值法空间插值法是一种基于空间位置信息推算未知点气象资料的方法。
在统计降尺度中，空间插值法可以通过已知点的气象资料和空间位置信息，推算未知点的气象资料。
常见的空间插值法包括反距离加权法、克里金插值法等。
空间插值法具有简单易行、计算量小的优点，但需要考虑空间异质性和地形因素的影响。
四、气象资料统计降尺度的应用领域气象资料的统计降尺度方法在多个领域得到了广泛的应用。
在农业领域，统计降尺度方法可以帮助农民准确预测农作物生长环境和产量，提高农业生产效益。
在气候变化领域，统计降尺度方法可以推算未来气候变化的趋势和影响，为应对气候变化提供科学依据。
基于降尺度方法的徐州市降水变化分析
月份
一月
二月
三月
四月
五月 61.27
六月 96.12
×
基准期 平均月 降水量
降水量（mm） 16.58 20.14 32.11 57.30 七月 八月 九月 十月 月份 降水量（mm） 206.30 143.36 102.07 51.67 月份 一月 二月 三月 四月
十一月 十二月 25.80 50.22
结果分析及验证
3.基准期（1961-1990）与未来（2010-2039）平均年降水量变化分析 结合基准期（1961-1990）与未来（2010-2039）平均年降水量数据， 绘制两个时段两种情景下的年际降水量的对比情况图，如下图：
从左图可以看出，A2和 B2情景下，平均年降水量都 是有所减少的。这与姚晓蔚 等的研究成果保持一致，即 在全球气候变暖的情况下， 华北Байду номын сангаас原地区降水量总体呈 现减少的趋势。唐文学等也 得出了徐州市降水量年际变 化大，且总体呈现缓慢下降 趋势的研究结果。
数据来源及研究方法
1.气象站点实测数据 本研究中，小尺度气象要素实测数据是从 （中 国气象科学数据共享服务网）获取的。
其次，要 对降水特 征值进行 转换。
降水不足0.1mm，可用0代替。
遇到此类降水量替换为XX.Xmm。
数据来源及研究方法
1.气象站点实测数据 本研究中，小尺度气象要素实测数据是从 （中 国气象科学数据共享服务网）获取的。
数据来源及研究方法 结果分析及验证 总结及展望
3
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选题背景及研究意义
选题背景
在气候变化预估研究 中，GCM模型是一个很理想 的预估工具。 众多研究表明： GCM 模 型对大尺度气候的平均特 征模拟效果很好。然而， 它在区域气候模拟方面能 力有限，而统计降尺度方 法的应用有效地解决了此 类空间分辨率不匹配的问 题。
多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究
云南大学学报（自然科学版），2011，33（5）：563 568CN53－1045/N ISSN0258－7971 Journal of Yunnan University http：//www．yndxxb．ynu．edu．cn多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究*程智1，朱保林2，罗连升1，丁小俊1（1．安徽省气候中心，安徽合肥210044；2．云南省气象科技服务中心，云南昆明650034）摘要：利用1961 2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区，通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合，形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型，并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005 2009年安徽省月降水量进行了回报．结果表明，该降尺度模型包含高低层的多种资料，各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型，较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富．从回报的效果来看，预测值与实况值平均距平符号一致率为63%，PS 评分为75分，其中对涝月的预测效果要好于旱月．关键词：降尺度；月动力延伸模式；气候预测中图分类号：P426文献标识码：A文章编号：0258－7971（2011）05－0563－06由于传统的统计方法无法解释大气的物理机制，很多气象工作者尝试选用数值模式作为预测工具．很多研究表明，气候动力模式对于大尺度环流的预测效果较好，但限于网格分辨率较粗，对于气温、降水这些区域性要素的预测效果很不理想［1］．一种改善的途径是提高模式的分辨率；另一种途径是对大尺度模式环流场进行降尺度处理，即通过统计工具或动力方案，寻求利用模式环流场来预测局地降水的方程．由于提高模式分辨率所需的计算量非常大，涉及的物理过程更加复杂，会给模式带来很大的系统误差，因此降尺度技术得到越来越多的关注，它把大尺度、低分辨率的模式输出信息转化为区域尺度的地面要素信息，从而弥补了模式对区域气候要素预测的局限．李维京等［2］建立了一组大气动力学方程组，推导出局地月降水距平与月平均环流场距平的关系；陈丽娟等［3］在此基础上，设计了一种局地500hPa高度场上的降尺度模型，并对全国月降水量进行了业务预测，目前各省在业务气候预测中多采用这种方法［4］．其它方法还有利用天气系统特征定性判断与相似离度指数相结合的降尺度模型［5］，采用主分量和典型相关分析方法，建立500hPa旬平均高度场对月降水量的完全预测模型等［6］．张邦林等［7］利用EOF迭代方法对500hPa高度和降水资料进行了EOF迭代并建立了若干迭代次数下的预测模型，取得了一定的效果．但这些方法多是基于500hPa高度场与月降水量建立的预测模型，大气高层和低层的一些有用的信息没有考虑进来，而这对描述大尺度系统的移动以及低空水汽输送都是必要的，因此需要综合高低层资料来尽可能地提取模式中的有用信息，在此基础上选用回归方程建立起预测月降水的统计模型，这就是本文需要研究的内容．1资料和方法选取1961 2009年安徽省35个上报站的逐月降水量、NCEP/NCAR逐月再分析资料［8］，以及国家气候中心下发的1982 2009年的月动力延伸模式环流预测场，其中1961 2004年的NCEP环流资料用以建立回归模型，2005 2009年的NCEP 和模式环流资料用以进行2组回报实验．2种环流场的分辨率均为2．5ʎˑ2．5ʎ，空间范围为东北半球，包含8个要素，分别为海平面气压场，200，700 hPa纬向和经向风速，200，500，700hPa高度场．月动力延伸模式环流资料可以在国家气候中心网站*收稿日期：2011－04－18基金项目：安徽省气象局业务能力建设项目（ybyb2010007）．作者简介：程智（1980－），男，安徽人，硕士，工程师，研究方向：气候预测，E－mail：alexclimate@sina．com．cn．下载，预报时效为未来40d，每侯有1次更新，因此在业务上，预报员每月月底发布月预测产品时，可以采用20号更新的对未来11 40d预测的环流场，本文也是采用这样的输入场．由于选用了较多层次的资料，因此在因子普查时难免将一些自相关很大的因子都选进来，为减少这种因子之间自相关的影响，本文选取了最优子集回归［9］模型来筛选、组合因子并建立预测方程．为对预测效果进行评价，采用业务上常用的距平符号一致率（预测降水距平、观测降水距平两者符号的一致率）和中国气象局规定的《短期气候预测质量评定办法》评分办法［10］进行评价．2计算过程考虑到模式环流场具有一定的误差，文中在利用1961 2004年NCEP环流资料和同期降水资料建立起降水预测方程的基础上，进行了2组回报实验，其中第1组回报实验采用2005 2009年NCEP 环流资料作为方程的输入场，对同期降水进行回报，即采用实况环流资料预测实况降水，反映了模式框架的效果；第2组回报实验采用2005 2009年月动力延伸模式环流资料作为方程的输入场，对同期降水进行回报，即与实际业务预测一样利用模式环流资料预测未来降水，反映了实际预测的效果．具体为对各站循环执行以下步骤：（1）相关普查将1961 2004年标准化月降水量和上述8个要素的标准化NCEP月平均环流场求相关系数，在相关场中挑选成片的显著相关区；（2）组合因子对各相关区进行筛选，去除孤立的高相关区，选取成片的显著相关［9］区（大于20个格点），再对各显著相关区的环流进行区域平均，形成n个因子时间序列；（3）形成粗选因子针对这n个因子时间序列，计算相关系数绝对值ˑ格点数的值ai（i=1，2，…，n），将ai从大到小进行排序，挑选出前m个因子，考虑到最优子集回归模型的性质，m不应大于16，若n＜16，则这些因子都为粗选因子；（4）建立模型选用最优子集回归模型作为建模方法，将这些粗选出的因子序列代入最优子集回归模型运算，建立一个统计上的降水预测方程；（5）第1组回报实验将2005 2009年NCEP资料的环流观测场代入降水预测方程，可得到这5a的月降水回报值，比较其与实况降水的距平符号一致率来考察模型框架的效果；（6）整理模式环流由于模式环流与NCEP 资料具有一定的差异，为此利用1982 2004年的资料求取模式环流向NCEP环流的一元回归，并对2005 2009年的模式环流进行一元回归处理；（7）第2组回报实验若（5）的结果显示框架效果较好，将2005 2009年一元回归处理后的月动力延伸模式的环流输出场代入预测方程，即可得到这5a月降水的回报值；（8）检验效果利用目前气候业务预测中采用的PS方法，对回报值进行评分，将其与业务预测评分进行比较来考察该降尺度模型的预测效果．3结果与分析3．1用NCEP资料作为输入场的回报实验图1为安徽全省平均2005 2009年的各月降水回报值与实况降水的距平符号一致率，由图1可见，在采用NCEP资料作为输入场进行回报时，平均距平符号一致率为73%，表明该模型的框架合理，可以将模式环流预测场代入进行第2组回报实验；此外还可以看出，各月之间的预测效果有一定差异，其中代表性最好的是2、3月和11月，距平符号一致率都在80%以上，相对较差的有4月，在60%以下，这可能与安徽省地处江淮地区，4月南北冷暖势力摆动不定、月内大气变化剧烈有关，月平均环流可能对月内环流变化的代表性相对较小．3．2代表站因子选取举例以合肥站1，7月为例说明建模过程．图2为合肥站1月标准化NCEP环流与标准化降水量的相关系数，其中虚线框中的显著相关区为最终预测方程中的选取的因子，X1 X5为因子在方程中的序号，图3显示7月预测因子的位置．（1）1月经过最优子集回归模型的筛选和组合，合肥站1月降水预测模型的因子共5个，分别来自200hPa高度场、500hPa高度场、200hPa和700hPa经向风速场，从图2可以看出，在200hPa 和500hPa高度场上中亚中高纬为一个显著的负相关区，500hPa高度场上日本南部至15ʎN附近为显著的正相关区，200hPa经向风速场上内蒙东部至东北西部为显著的正相关，700hPa经向风场上120ʎ 160ʎE的高纬地区为显著的负相关．从各因子的配置来看，主要反映了东亚位势高度场西低东465云南大学学报（自然科学版）第33卷图12005 2009年各月降水回报值与观测降水的距平符号一致率Fig．1Accordance rate of monthly theoretical rainfall prediction anomaly and observation anomaly from 2005to2009图21月标准化NCEP 资料中200hPa 高度场（a ）、500hPa 高度场（b ）、200hPa 经向风速场（c ）、700hPa 经向风速场（d ）与标准化降水量的相关系数，虚线框中的高相关区为降水预测方程中的因子，X1 X5为在方程中的因子序号Fig．2Correlation coefficients of normalized NCEP data and precipitation in January．200hPa Height field （a ），500hPa heightfield （b ），200hPa meridional wind field （c ），700hPa meridional wind field （d ）．Areas where the high confidence level are boxed up by dotted line are Precipitation forecast factors ，X1—X5are sequence numbers．高、东亚槽偏弱、副高偏强的配置有利于合肥站1月降水偏多的环流型，其最终的预测方程如下式所示：R =－0．040－0．822X 1+0．586X 2－0．116X 3+0．312X 6－0．187X 8其中参与回归资料的年份（即1961 2004年）原始序列和拟合序列的相关系数为0．71，通过了95%的显著性检验．565第5期程智等：多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究（2）合肥站7月降水预测模型中选取的因子共5个，分别来自200，700hPa 高度场；200，700hPa 纬向风速场，从图3可以看出，200hPa 高度场上30ʎN 以南至赤道的大部区域为显著的正相关，700hPa 高度场上东西伯利亚鄂霍次克海北部为显著的正相关，200hPa 纬向风速场上我国东北至鄂霍次克海南部区域为显著的正相关，700hPa 纬向风场上20ʎN 和50ʎN 附近的东亚沿海分别有一处显著的负相关区．陶诗言、徐淑英［11］提出江淮流域持久干旱与东亚沿海从高纬到低纬“－+－”（洪涝为“+－+”）的距平波列配置有很大关系，即高纬鄂霍次克海阻高活跃、中纬度负距平、副高偏南有利于洪涝，反之有利于干旱，这与模型包含的因子配置是较为类似的，其最终的预测方程如下式所示．R =0．017+0．351X 3+0．365X 8－0．586X 11－0．423X 14－0．434X 16，其中1961 2004年原始序列和拟合序列的相关系数为0．73，通过了95%的显著性检验．3．3将模式资料作为输入场的回报实验将一元回归后的模式环流资料代入上述预测方程，这组回报实验即为模式降尺度后的对降水预测，表1为全省平均2005 2009年的各月降水回报值与观测降水的距平符号一致率，由表1可见：（1）各月平均距平符号一致率为63%，高于目前业务发布气候预测［12］（55% 60%），但与前面用NCEP 实况资料作为输入场得出的结果相比，还是有不小的差距，表明动力延伸模式的准确性还需进一步提高；而平均PS 评分为75分，不仅高于目前业务平均PS 评分（65分），也高于我省目前业务降尺度方法的评分［4］；（2）采用平均值ʃ5%（或ʃ5分）作为评价指标来比较各月间预测效果的差异，可以看出，距平符号一致率较高（高于68%）的月份有3，6，10月，而PS 评分较高（高于80分）的月份有3，6，10，11月；而1，9，12月的距平符号一致率和PS 评分都较低（低于58%或70分），比较前节可以看出，用NCEP 资料回算的结果在这3个月的效果较好，评分较低可能是由于模式本身的不确定因素．（3）为了考察该方法对异常的预测能力，挑选图37月标准化NCEP 资料中200hPa 高度场（a ）、500hPa 高度场（b ）、200hPa 纬向风速场（c ）、700hPa 纬向风速场（d ）与标准化降水量的相关系数，其中虚线框中的高相关区为降水预测方程中的因子，X1 X5为在方程中的因子序号Fig．3The same as fig．2but in July and 200hPa Height field （a ），500hPa height field （b ），200hPa latitudinal wind field（c ），700hPa latitudinal wind field （d ）．665云南大学学报（自然科学版）第33卷表12005 2009年各月降水回报值与观测降水值的距平符号一致率和PS评分Tab．1Accordance rate of monthly experimental rainfall prediction anomaly and observation anomaly and PS grading from2005 to2009月份距平符号一致率/%PS评分20052006200720082009平均20052006200720082009平均1月4357+6671+34－545660+8374+41－63 2月80+74743－91+6581+96873－94+72 3月7177－4697－77747777－56111－9383 4月666346463751838470596672 5月666671－575463818379－716977 6月91－77－86－715777100－89－90－806985 7月69+6371+74516686+7477+777478 8月74+37－5474+375583+51－6791+6772 9月37+604069－715546+864469－7664 10月9486－896691－859491－938194－91 11月6386+14－5486+6186143+26－8986+86 12月11377734－86+4917409334－99+57平均646561606563748172707775了这5a中降水异常偏多和异常偏少的月份，考虑到冬半年降水方差更大，因此降水异常偏多和偏少的标准为夏半年（4 9月）降水偏多/少3成以上，冬半年（10 3月）降水偏多/少5成或以上，一共可挑选出12个全省平均异常偏多月和14个异常偏少月．在表1中对降水异常偏多的月份用数字后的“+”表示，对降水异常偏少的月份以“－”表示，从这些异常年的预测结果来看，对降水异常偏多月的预测能力更好，平均距平符号一致率为74%，平均PS评分为85分，高于所有月份的平均值；对降水异常偏少月的预测能力低于平均值，平均一致率为62%，平均PS评分为68分，略低于所有月份的平均值，这可能与模式倾向于降水量放大有关系．4结果与讨论以动力延伸预报模式为基础，利用最优子集回归模型，本文设计了一种降尺度模型，通过综合使用模式多层次的资料，使得该方案对模式信息利用更加充分，各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型．从模式资料代入进行回报的效果来看，平均距平符号一致率为63%，PS评分为75分，高于业务发布月预测的评分，也高于目前我省业务应用的降尺度方案的评分；从降水异常年的预测效果来看，该方案对涝月的预测效果优于旱月．该方法仍有进一步深入完善的空间，除动力延伸模式本身的不确定因素外，利用NCEP资料代入回报的结果表明，该方案在4月的效果与年平均值差距较大，而4月是冷暖气团在江淮地区进退不定的季节，月平均环流反映不出月内的剧烈变化，需要继续寻找环流月内变化的有效因子；此外对旱月的预测效果虽略高于业务发布预测的评分，但仍低于该方法所有年份的平均值，需要进一步寻找降水偏少的原因．参考文献：［1］肖子牛．我国短期气候监测预测业务进展［J］．气象，2010，36（7）：21-25．［2］李江萍，王式功．统计降尺度法在数值预报产品释用中的应用［J］．气象，2008，34（6）：41-45．［2］李维京，陈丽娟．动力延伸预报产品释用方法的研究［J］．气象学报，1999，57（3）：338-344．［3］陈丽娟，李维京，张培群，等．降尺度技术在月降水预报中的应用［J］．应用气象学报，2003，14（6）：648-765第5期程智等：多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究655．［4］罗连升，江双五，田红．降尺度方法在安徽省月降水量预测中的试用［J］．气象科学，2010，30（1）：15-20．［5］立祥，陈力强，刘文明，等．东北地区夏季月降水数值产品释用预报方法［J］．应用气象学报，2000，11（3）：348-354．［6］马振锋，陈洪．T63月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究［J］．应用气象学报，1999，10（3）：368-373．［7］张邦林，丑纪范，孙照渤．用前期大气环流预报中国夏季降水的EOF迭代方案［J］．科学通报，1991，36（23）：1797-1798．［8］KALNEY E，KANAMITSU M，KISTLER R，et al．The NCEP/NCAR40－year reanalysis project［J］．Bull A-mer Meteor Soc，77：437-471．［9］魏凤英．现代气候统计诊断与预测技术［M］．北京：气象出版社，1999：194-222．［10］李辑，金巍，赵连伟．辽宁省近10年短期气候预测质量评估检验［J］．气象，2007，33（4）：82-87．［11］陶诗言，徐淑英．夏季江淮流域持久性旱涝现象的环流特征［J］．气象学报，1962，32（1）：1-10．［12］王绍武，朱锦红．短期气候预测的评估问题［J］．应用气象学报，2000，11（增刊）：1-10．A research on multi－level downscaling techniques in prediction ofmonthly precipitationin in Anhui provinceCHENG Zhi1，ZHU Bao-lin2，LUO Lian-sheng1，DING Xiao-jun1（1．Anhui Climate Center，Hefei210044，China；2．Meteorological Science and Technology Service Cneter of Yunnan，Kunming650034，China）Abstract：Based on several levels data of monthly NCEP circulation data，the prominent correlative regions have been chosen．Through filtering and association with the optimal subset regression method，35stations of An-hui monthly precipitation regression models have been formed and2005－2009monthly precipitation in Anhui have been experimentally predicted with the incoming data of dynamic extended range forecast（DERF）model．The results show that the downscaling model contains multiple data of low－high levels，various factors have been assembled to show some allocation situations affecting precipitation，which are more comprehensive than the mod-el only using500hPa data．Seeing from experimental predication results，mean anomaly concordance rate is 63%，the PS score is75．The method is preponderant in waterlogged month．Key words：downscaling；DERF；climate prediction865云南大学学报（自然科学版）第33卷。
降尺度方法在安徽省月降水量预测中的试用
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂａ ｅ ｎ ５ ０ ｈ ｅ ｐ ｔｎ ｉ ｌｈ ｉｈ ｒ ｍ ｓｒ ｃ ｓ ｄ ｏ ０ Ｐａ ｇ ｏ ｏ ｅ ｔａ ｅ ｇ ｔｆｏ ＮＣＥＰ／ＮＣＡＲ ｅ ｎａｙ ｉ ａａ，５ ０ ｈ ｅｇ ｔ ｒ ａ ｌ ｓｓ ｄ ｔ ０ Ｐａ ｈ ｉ ｈ
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降 尺 度 方 法在 安 徽 省 月 降 水 量 预 测 中 的试 用
罗连 升 江 双 五 田 红
（ 安徽省气候 中心 ， 合肥 ２０ ３ ） ３０ １
摘
要
基 于 Ｎ Ｅ ／ Ｃ Ｒ ５ ０ｈ ａ高度场 、６ Ｃ Ｐ Ｎ Ａ ０ Ｐ Ｔ ３月 动力延 伸 预报 ５ ０ｈ ａ高 度 场和 安徽 省 降 ０ Ｐ
水 资料 ， 依据 动力 预报 产 品释用 方法 中所 建立 的 月 降水 距平 百分 率预 报方 程 ， 月和旬 两种 不 同时 从 间尺 度 以及 固定 资料 和选择 资 料来反 演 方程 系数 共 ４种 降尺 度 方 法 来 预报 安 徽 省 ２ ０个 代 表 站 月 降水 。１９－２ ０ ９ ５ ０５年 １ １ａ的 回报 检验 表 明 了 ４种方 法都 具有 较好 的预 报 能力 ， 旬 时间尺 度 较 月 从 尺度 来预 报月 降水 具有 优势 ， 汛期 和 汛期 降水偏 多年 更为 明显。 在 关 键词 不 同 时问尺 度 降尺 度方 法
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究利用1961～2000年NCEP再分析资料与中国562个气象台站的历史气温观测资料，并利用主分量分析与逐步回归相结合的统计降尺度方法，建立大尺度气候预报因子与中国各气象站点1月和7月气温的统计降尺度模式；将主分量分析和逐步回归相结合的统计降尺度模型应用于全球气候模式HadCM3模拟的两种排放情景的预报因子，估计中国562台站的当前和未来气温变化情景，并与区域气候模式PRECIS的模拟结果进行比较。
标签：统计降尺度法；气温；变化预测；应用1 建立大尺度气候与中国各区域气温之间的统计联系(1)使用数据。
笔者采用了1961～2000年1月和7月的NCEP全球月平均再分析资料作为观测的大尺度气候资料，空间分辨率为 2.5×2.5o，共有144×73个经纬网格；并使用了全国562个台站的1961～2000年共40年1月和7月的气温观测资料。
(2)采用的统计降尺度方法。
采用主分量分析（PCA）与逐步线性回归相结合的统计降尺度方法，并采用历史观测资料，建立大尺度气候预报因子与地面月平均温度的统计模式。
筛选得到的通过显著性检验的PC主分量，再建立多元线性模型。
用PC obs同样代表筛选后的j个PC主分量组成的矩阵，其中j对于不同的站点n值不同，且j<k。
对于多元线性回归系数Lpc的估计可以由以下方程得到：对于两个预报因子的联合，采用两个场相联合的PCA分析方法（CPCA），也就是首先把两个变量场在空间上联合，再对联合场进行主分量分析，它的优点是可以更好的揭示两个场之间的物理联系，具体如下：假设一个预报因子为A，另外一个预报因子为B，ai，t和bj，t分别为两个预报因子场在第i，j个空间点的时间序列，假设n1，n2分别为两个场的空间点数，那么两个场的联合为：其中两个预报因子的联合场AB就共有n1+n2个空间点了，然后按照与单独的预报因子相同的方法进行PCA分析，建立多元线性回归模型，从而分析两个场对区域气候的共同影响。
地表温度空间降尺度方法及其应用研究
地表温度空间降尺度方法的应用，能够提高城市规划和环境治 理的针对性和有效性，有助于实现城市可持续发展和建设美丽 中国。
02
地表温度空间降尺度方法
空间降尺度方法概述
1 2 3
增加空间分辨率
通过改进算法和数据处理技术，增加地表温度空间降尺度 的空间分辨率，使其能够更准确地描述和预测局部地区的 气候和环境变化。
提高时间预测准确性
加强地表温度空间降尺度方法的时间预测能力，以便更好 地预测未来的气候和环境变化。
考虑更多影响因素
将更多的气候、环境和社会经济因素纳入地表温度空间降 尺度方法中，以更全面地反映这些因素对地表温度的影响 。
空间降尺度方法定义
空间降尺度方法是一种将高分辨率地理信息数 据转换为低分辨率数据的方法，以适应不同空 间尺度的需求。
空间降尺度方法目的
通过将高分辨率数据转换为低分辨率数据，可 以更好地理解和分析地理现象的空间分布和变 化。
空间降尺度方法重要性
随着地理信息数据的不断积累和更新，降尺度 方法在数据预处理、空间分析和决策支持等方 面具有重要作用。
气候变化研究
地表温度是气候变化的重要指标之一，降尺度方法可以提供 更高分辨率的地表温度数据，有助于深入探究气候变化的原 因和趋势。
农业领域应用
精细化农业
降尺度方法可以提供农田地表温度的详细数据，帮助农民更准确地了解作物 生长的环境条件，指导精细化农业管理。
农业保险
保险公司可以利用降尺度方法提供的精细化地表温度数据，更准确地评估风 险和确定保费，为农业保险提供科学依据。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度成为了科学研究、农业发展、城市规划等领域不可或缺的依据。
统计降尺度方法作为连接大尺度气象资料与小尺度气象数据的重要桥梁，其在气象学、气候学等领域的地位愈发重要。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，探讨其应用及发展现状，为相关领域的研究者提供参考。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是通过将大尺度气象资料与小尺度地区的气象数据相结合，实现对小尺度地区气象情况的预测和模拟。
其基本思想是通过统计模型或机器学习等方法，提取大尺度资料中的信息，并结合当地地理、气象特征等数据进行降尺度处理，以得到更加准确的小尺度气象资料。
三、常见的统计降尺度方法1. 回归分析：回归分析是一种常用的统计降尺度方法，其基本思想是利用大尺度的气象资料与小尺度的气象数据进行回归分析，建立两者之间的数学关系，从而实现对小尺度的预测。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
2. 机器学习方法：随着人工智能技术的发展，机器学习方法在气象资料统计降尺度中得到了广泛应用。
如支持向量机、神经网络等模型，能够通过学习大量数据中的规律和模式，实现对小尺度的预测和模拟。
3. 空间插值法：空间插值法是利用已知的气象资料，通过插值方法推算未知地区的气象数据。
常见的空间插值法包括克里金插值、逆距离加权等。
这些方法可以在考虑地理空间结构的基础上，将大尺度的气象数据有效地传递到小尺度地区。
四、统计降尺度方法的应用及发展统计降尺度方法在气象学、气候学等领域得到了广泛应用。
例如，在农业气象方面，通过对小尺度的气象数据进行预测和模拟，可以更好地指导农业生产；在城市规划方面，通过对城市气候的预测和模拟，可以为城市规划和建设提供科学依据。
此外，随着人工智能等技术的发展，统计降尺度方法的精度和效率也在不断提高。
未来，随着大数据、云计算等技术的发展，统计降尺度方法将更加智能化和精细化，为气象学、气候学等领域的研究提供更加准确的数据支持。
SDSM降尺度方法在哈尔滨延伸期预报中的应用的开题报告
SDSM降尺度方法在哈尔滨延伸期预报中的应用的开题报告一、研究背景和意义随着气候变化和城市发展，气象灾害对城市的影响越来越大。
如何准确预报城市未来的气象条件，以便城市管理者及时采取措施，保障市民生命和财产安全，成为了一个迫切需要解决的问题。
而降尺度方法就是为了解决这一问题而出现的。
SDSM（Statistical DownScaling Model）是一种降尺度方法，可将全球气候模式（GCMs）数据降到区域气候模式（RCMs）数据，然后再将RCMs数据降至单一气象站点水平。
SDSM应用广泛，而且可操作性强，不需要复杂的物理参数和数据，可以对城市未来的降水、气温等气象要素进行准确和可靠的预测。
哈尔滨是我国东北地区的重要城市，因其寒冷气候和大气污染而备受瞩目。
哈尔滨市的气象条件在一定程度上影响了城市的建设和发展。
因此，如何提高哈尔滨市气象预报的准确性和可靠性，对市民的生命和财产安全至关重要。
本研究将探索SDSM在哈尔滨延伸期预报中的应用，以提高哈尔滨市的气象预报准确性和可靠性，为城市管理者提供科学依据。
二、研究内容和方法本研究拟采用SDSM降尺度方法，对哈尔滨市的气象要素（降水、气温等）进行预测。
具体步骤如下：1. 数据收集。
本研究将收集哈尔滨市历史气象数据和全球气候模式（GCMs）数据，以及其他相关数据。
2. 模型选择。
根据数据的特点和预测要素特征，选择适当的SDSM降尺度方法。
3. 模型建立。
利用历史气象数据和全球气候模式数据，建立SDSM 降尺度模型。
4. 预测结果评估。
使用交叉验证方法，评估模型预测结果的准确性和可靠性。
5. 结果分析。
对模型预测结果进行分析，探索模型对哈尔滨市气象要素的预测能力。
三、预期成果本研究旨在探索SDSM在哈尔滨延伸期预报中的应用，提高哈尔滨市的气象预报准确性和可靠性，并为城市管理者提供科学依据。
预期成果如下：1. 完成SDSM降尺度模型的建立和预测结果评估。
2. 探究SDSM在哈尔滨延伸期预报中的应用，分析其预测能力和性能。
统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用
统计降尺度方法在北京月尺度预测中的应用王冀;宋瑞艳;郭文利【期刊名称】《气象》【年(卷),期】2011(37)6【摘要】利用SDSM(statistical downscaling method)方法对北京47年(1961-2007年)的最低、最高气温和降水变化情况进行模拟评估，在此基础上对2008年北京奥运期间和2009年国庆期间天气变化进行实际预测应用。
结果表明，SDSM 方法具备模拟气温和降水等要素的能力。
从年际变化模拟的情况上看，SDSM模型对气温模拟的效果好于降水，其中对于月平均最低(最高)气温模拟的效果好于最低(最高)气温极值的模拟。
模型模拟的逐年极端最高(最低)气温结果在整体上偏低于实况气温，体现出气温极值模拟能力的不足。
SDSM模型模拟的降水量整体上小于实测值，对降水极大值模拟能力更弱。
对奥运会和国庆期间北京天气预测结果表明，模型对日最高、最低气温和降水的数值预测能力较差，预测值偏低于实际值，但升温和降温过程发生的时段能够准确的预测。
【总页数】8页(P693-700)【作者】王冀;宋瑞艳;郭文利【作者单位】北京市气候中心，北京100089;天津市气候中心，天津300074;北京市气候中心，北京100089【正文语种】中文【相关文献】1.统计降尺度方法预测中国7月降水 [J], 季永平;左瑞亭;张潮;秦颖2.基于时空统计降尺度的淮河流域\r夏季分月降水概率预测 [J], 刘绿柳;杜良敏;廖要明;李莹;梁潇云;唐进跃;赵玉衡3.统计降尺度方法在华西南区秋季降水预测中的应用 [J], 吴遥;唐红玉;刘颖;董新宁;郭渠4.长江流域年降水预测动力-统计降尺度方法及其应用 [J], 杨雅薇;陈丽娟;沈秉璐5.基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析 [J], 魏娜;贺晨昕;刘佩佩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
降尺度技术的应用研究进展
降尺度技术的应用研究进展陈超君1王钦2【摘要】摘要：大量数值预报产品的应用表明，尽管许多数值预报产品的参考价值很高，但预报的结果总存在一些误差，数值模式精细化预报准确性和可靠性至今仍存在不少问题。
基于现有条件，对数值预报产品进行降尺度将成为精细化预报方法研究的一个热点。
降尺度技术作为一种新的精细化预报途径，已成为一个重要的研究领域。
为此，本文对降尺度技术的概念、该技术中各个方法的优缺点进行了概述，归纳了该技术在国内外的研究进展，为降尺度技术在数值模式中的应用研究提供参考。
【期刊名称】气象科技进展【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4【关键词】精细化预报，数值模式，降尺度1 引言随着经济的发展和人民生活水平的不断提高,人们对气象预报的种类和精度要求越来越高[1]。
中国气象局因此提出了气象预报要向精细化方向发展的战略思想。
所谓精细化,其“精”是指预报质量,预报要精确,准确率要高,要出精品。
其“细”,是指天气预报内容的细化程度,即提高预报产品的时间、空间、量级的分辨率。
制作“定时、定点、定量”的客观精细化预报将成为天气预报发展的必然。
数值预报由于其明确的物理机制,被认为是精细化天气预报的发展方向。
随着观测手段的日益丰富和计算机水平的飞速提高,数值模式在天气预报业务中得到了越来越广泛的应用[2]。
但大量数值预报产品的应用表明,尽管许多数值预报产品的参考价值很高,但由于数值预报结果受模式初始场、边界条件、物理过程、地形、植被及模式本身的设计等诸多方面的影响,预报模式描述的毕竟是模式大气,而非真实大气,还有模式的可预报性问题等,所以数值模式发展还存在一定的不足,模式许多方面还不够完善,因此数值模式输出产品不可避免地会存在一定的误差[2]。
如何有效消除模式产品误差是提高模式预报水平的一个重要方面,对数值预报产品的释用起到重要的决策作用。
目前气候模式(GCM)对大尺度环流场的预报还是不错的,但是GCM的空间精度仍然比较粗糙[3],很难捕捉到区域或是局地上的大气物理过程,因而目前还不适合用于区域或是局地天气预报。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言气象资料的降尺度方法是近年来气象学领域中一个重要的研究方向。
随着全球气候变化和区域精细化预报需求的增加，如何将大尺度的气象资料降尺度至小尺度，以更好地满足实际需求，成为气象学界的研究热点。
本文将对统计降尺度方法进行概述，从方法分类、发展历程、技术要点和案例应用等方面展开介绍。
二、气象资料统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于历史气象数据和统计模型，将大尺度气象资料转化为小尺度气象资料的方法。
该方法主要依赖于历史数据间的统计关系，通过建立不同尺度之间的联系，实现对小尺度气象资料的预测和模拟。
（一）方法分类根据不同的应用场景和需求，统计降尺度方法可以分为多种类型。
主要包括基于空间插值的方法、基于时间序列分析的方法和基于机器学习的方法等。
1. 基于空间插值的方法：该方法主要利用空间插值技术，如反距离加权法、克里金插值法等，将大尺度的气象资料进行空间插值，以得到小尺度的气象资料。
2. 基于时间序列分析的方法：该方法主要利用时间序列分析技术，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、时间序列神经网络等，对历史气象数据进行建模和预测，以实现对小尺度气象资料的预测。
3. 基于机器学习的方法：随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于气象资料的降尺度。
如支持向量机、随机森林、深度学习等算法在气象资料降尺度中取得了较好的效果。
（二）发展历程统计降尺度方法的发展经历了从简单到复杂、从单一到综合的过程。
早期的方法主要基于简单的空间插值和时间序列分析技术，随着技术的发展和研究的深入，逐渐引入了更复杂的模型和算法。
同时，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的降尺度方法逐渐成为研究热点。
（三）技术要点统计降尺度方法的技术要点主要包括数据准备、模型选择和模型评估等环节。
1. 数据准备：在进行降尺度之前，需要收集并整理历史气象数据，包括大尺度和小尺度的气象数据。
同时，还需要对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述摘要：气象资料统计降尺度方法在气象预报、气候变化研究等领域具有重要意义。
本文将综述气象资料统计降尺度方法的重要性和应用场景，详细介绍单因素和多因素统计降尺度方法、概率降尺度方法、逼近降尺度方法等，并总结未来的发展趋势。
引言：气象资料统计降尺度是指利用气象资料，通过统计方法将高分辨率的天气预报值降尺度到低分辨率的区域或站点，以便更好地满足实际应用需求。
气象资料的统计降尺度方法在气象预报、气候变化研究、环境评估等领域具有广泛的应用价值。
本文旨在综述气象资料统计降尺度方法的研究成果，并展望未来的发展趋势。
相关方法：气象资料统计降尺度方法可根据不同的分类标准分为多种类型。
根据所用统计方法的差异，可分为单因素和多因素统计降尺度方法、概率降尺度方法、逼近降尺度方法等。
单因素和多因素统计降尺度方法：单因素统计降尺度方法仅考虑一个影响因素，如气温、湿度、风速等，来进行降尺度预测。
而多因素统计降尺度方法则考虑多个影响因素的综合作用，如天气类型、季节、地形等，以更精确地反映气候系统的复杂性。
概率降尺度方法：概率降尺度方法基于概率统计理论，通过建立预报值与实际观测值之间的概率分布关系来进行降尺度预测。
该方法可有效处理气象预报的不确定性问题。
逼近降尺度方法：逼近降尺度方法是通过构建数学模型来逼近真实的气象系统，从而进行降尺度预测。
这些模型可基于物理原理，如大气动力学、热力学等，也可基于统计关系，如神经网络、支持向量机等。
实际应用：气象资料统计降尺度方法在气象预报、气候变化研究等领域已有广泛的应用。
在气象预报方面，统计降尺度方法可提高预报准确性和精细化程度，为气象灾害的预警和防御提供有力支持。
在气候变化研究方面，统计降尺度方法可用于评估全球和区域气候变化的风险，为应对气候变化提供科学依据。
在应用过程中，应根据具体问题和数据选择合适的统计降尺度方法。
对于单一的气象要素预测，单因素统计降尺度方法可能已足够适用。
基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析
基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析魏娜;贺晨昕;刘佩佩【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2018(41)6【摘要】从短期气候预测的实际出发,针对月尺度的气温分县预测,使用逐步回归和主成分分析(即经验正交函数)的统计降尺度方法,利用地面观测站的气温资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心的大尺度气候变量(NCEP/NCAR)和国家气候中心月动力延伸预报模式资料(DERF),对1982—2015年陕西省96个县区的1月和7月气温进行预测,建立统计降尺度模型,并采用交叉检验方法检验模型的预测效果,表明基于经验正交函数和逐步回归的统计降尺度方法在陕西省1月和7月气温的预测中是合理可用的。
全省96个县区1月份预测值与观测值距平符号一致率大于60%达到了50个县区,7月份大于60%达到了60个县区。
预测值可以较好的预测出气温变化趋势,但预测值变化幅度明显小于观测值。
【总页数】6页(P1178-1183)【关键词】月气温;统计降尺度;气候变化;预报模型【作者】魏娜;贺晨昕;刘佩佩【作者单位】西北大学城市与环境学院,陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,陕西西安710027;陕西省气候中心,陕西西安710015;云南农业大学,云南昆明650201;陕西省安康市气象局气象台,陕西西安725600【正文语种】中文【中图分类】P457.3【相关文献】1.统计降尺度方法对青海湖地区气温变化的适用性分析及未来情景预估 [J], 郝美玉2.中国地面气温统计降尺度预报方法研究 [J], 陈国华;郭品文3.华东地区月平均气温统计降尺度方法比较 [J], 高红霞;汤剑平4.径流响应评估中基于动力与统计相结合的降尺度方法是否优于单一的降尺度方法[J], 刘寒; 陈杰; 吴桂炀5.鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测——基于SDSM统计降尺度方法 [J], 严文武;余丽华;程海洲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
月尺度降水可预报性的实验研究
月尺度降水可预报性的实验研究
薛德强;奚秀芬
【期刊名称】《山东气象》
【年(卷),期】2000(020)003
【摘要】利用信噪方差比探讨了山东省月尺度降水可预报性，发现２～３月、９～１０月不可预报，其它月份可预报性强。
一般大气环流系统冬夏转换季节可预报性差。
与１３个代表站预报评分进行了比较，发现可预报性指数越高，则实际预报评分也相对较高，两者有较好的对应关系。
【总页数】4页(P14-17)
【作者】薛德强;奚秀芬
【作者单位】山东省气象局,山东济南;山东省气象局,山东济南
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度 [J], 刘景鹏;陈丽娟;李维京;张培群;左金清
2.模式大气月尺度可预报性的对比研究 [J], 范晓青;李维京;张培群
3.“7.3”成都短时强降水可预报性和地面中尺度特征分析 [J], 周长春;王春国
4.BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测 [J], 贾小龙;陈丽娟;李维京;陈德亮
5.用500 hPa月高度场作月降水预报所提供的可预报性时空分布 [J], 严华生;严小冬;王会军
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第1期 气象水文海洋仪器 No .12011年3月 M eteo rological ,Hy drolog ical and M arine Instruments M ar .2011收稿日期:2010-08-16.基金项目:国家自然科学基金(40675040)项目资助.作者简介:王慧娟(1983),女,硕士.主要从事短期区域气候预测研究.降尺度方法在月预报中的应用研究王慧娟1,2,3,吴洪星1,3,仵建勋1,3(1.解放军理工大学气象学院,南京211101;2.294608部队气象台,南京210022;3.空军装备研究院航空气象研究防化研究所,北京100085)摘 要:月尺度的预报是气象业务中的难点,本文从降尺度的方法出发、介绍了动力学降尺度方法、统计学降尺度方法以及动力统计降尺度方法。
总结了近年来在月尺度预报上的研究成果,并在此基础上提出了有待进一步研究的课题。
关键词:降尺度;月预报;动力延伸期中图分类号:P456.2 文献标识码:A 文章编号:1006-009X (2011)01-0027-05Application of downscaling method in monthly forecastWang H uijuan1,2,3,Wu H o ng xing1,3,Chu Jianxun1,3(1.Meteorological College ,PL A Univ ersity o f Science and T echnology ,N anj ing 211101;2.Observatory o f No .294608Army ,N an jing 210022;3.I nstitute of Ai r Force Equi pment ,Chemical De f ense I nstitute of Av iation Weather ,Bei jing 100085)A bstract :The mo nthly fo recast is the difficult point in meteo rological o peratio n .Based on the dow nscaling method ,this paper describes three dow nscaling metho ds that are dy namic ,statistical and dy namic -statistical .Then ,the research results o n the monthly fo recast are summ arized ,and the further pro spects in this area are pro po sed .Key words :dow nscaling metho d ;m onthly forecast ;dynamical ex tended rang e forecast0 引言统计学方法做气候预测隐含着一个基本假设,即气候系统的未来状况类似于过去和现在,如果预测期间的气候状况发生较大改变就破坏了这种基本假设,就有可能导致预测失败或者是拟合好预报差。
所以统计学预报是基于对过去发生气候状况进行拟合从而对未来情境做出预报。
动力学方法则是建立在一套大气动力学方程基础之上的。
通过动力学方程之间的关系,由初始状态推导出未来的气候情境。
统计学的方法主要用于中长期的气候预测,而动力学的方法则是主要用于短期的天气预报当中。
月预报的时间尺度介于气候预测和天气预报中间,有着统计学和动力学特征。
月尺度的短期气候预测是气候预测或长期预报的下限,又是中期预报的上限,也被称为动力延伸期预报。
1 研究现状我国的短期气候预测业务开始于1958年,是世界上开展预测业务比较早且一直坚持的少数几个国家之一。
近年来,经过8年多的研制和发展,国家气候中心建成了第一代动力气候模式预测业务系统(NCC -GODAS ),并以此为平台,逐步形成气象水文海洋仪器Mar.2011了月、季节到年际时间尺度的模式预测业务。
20世纪80年代以来,随着全球气候观测系统的不断完善,国际大型外场观测试验的成功实施以及高性能计算机的飞速发展,为气候模式的迅猛发展提供了基础和条件。
气候模式的复杂程度及模拟能力得到了显著的提高,已成为研究全球和区域气候形成及变异、气候系统各圈层之间的相互作用以及全球变化等的有力工具。
目前用于研究短期气候预测的气候模式,包括全球大气环流模式、全球海洋环流模式、冰模式、陆面生物圈模式、区域气候模式以及这些模式的耦合或嵌套模式。
我国东亚气候中心在M M5基础上发展起来的RIEMS模式已经耦合了水文模型、生态模型、辐射模型甚至人文社会经济模块,可以说作为气候系统的完善方面,现在已经取得了巨大的进步。
2 降尺度技术在月气候预测业务中预报方法一般有动力学和统计学两种方法。
传统的统计方法无法解释大气的物理机制,使得数值模式被越来越多的气象工作者作为预测工具。
很多的研究工作也表明,大气环流数值模式对大尺度的环流模式的预报效果比较好,而对一些气候要素(如温度、降水等)的模拟就不尽如人意。
Cubasch等[1]用大气海洋环流模式对地中海盆地区域进行模拟,结果表明大气海洋环流模式能较好的模拟大尺度气候变化,但是在模拟区域尺度方面很不理想。
怎样用大气环流数值模式较好地预报气候要素(如温度、降水等),一种方法是提高模式的分辨力,但是提高模式空间分辨力所需要的计算量非常大;二是对大尺度进行降尺度,用大尺度给出小尺度的信息,这就提出了降尺度(dow nscaling)技术。
目前应用的降尺度法共有3种,即:动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法。
2.1 动力降尺度技术用动力学模式作短期气候预测开始于大气环流模式发展成功以后的上世纪70年代,1975年用大气环流模式做出了第一个月预测,自80年代中期以后,世界各大预报中心,如ECM WF(欧洲中期预报中心)、NMC(美国国家飓风中心)、加拿大气候中心和JM A(日本气象厅)等都先后用全球数值模式做了大量的月尺度预测试验,研究方法受中短期数值天气预报成功的影响,多采用大气环流模式(AGCM)作月延伸预报,90年代以后开始尝试用耦合模式(CGCM)作短期气候预测。
90年代后期,大气和大洋环流模式相继得到发展,模式分辨率得到提高,物理参数化方案和资料同化方案引入模式,同时,陆面模式、海冰模式、大气化学模式以及生态模式得到较大发展并开始与海气模式耦合,与全球模式嵌套的区域气候模式也逐渐发展。
一直到现在,动力延伸预报和海气耦合预报是动力方法进行短期气候预测的主要途径。
由于当前的全球大气-陆地-海洋耦合模式(CGCM)的空间分辨力一般在百公里的量级,因而难以描述区域尺度的复杂地形、植被分布和物理过程,对区域尺度的气候及其变化,尤其是对降水的模拟与预报能力不高。
为了克服CGCM在该方面存在的较大的不确定性,90年代以来区域气候模式极为迅速地发展起来,利用区域气候模式进行短期气候预测及研究则更为普遍,且具有其优越性和必要性。
研究指出,区域气候模式能够较好地反映区域内部地形和地表状况特征,同时也考虑了较为细致的陆面过程,因而能够描述许多大气环流模式难以分辨的区域尺度的温度、降水分布和土壤水分变化特征;虽然随着计算能力的提高,提高全球模式的分辨力是研究的方向之一,但仅仅提高全球模式的分辨力并不能显著提高它对区域气候的模拟能力,那种认为只要发展全球模式,提高其分辨力就能解决区域气候模拟的主张是不全面的,在发展全球模式的同时发展区域模式应当是今后相当长一段时期内的研究方向之一。
2.2 统计降尺度技术统计降尺度方法是利用多年的统计资料建立大尺度和小尺度之间的统计关系,然后检验这种关系,应用到未来的预测当中。
预报因子(大尺度)和预报量之间的统计函数关系为:Y=F(X)其中X为大尺度的气候预报因子,Y为区域气候预报量,F为建立的统计关系式。
统计降尺度的方法式基于以下2条假设的基础上的:(1)F是可信的,即大尺度的预报因子和区域预报量之间是有者显著的统计关系的。
而且在变化的气候背景下,这种统计关系也是有效的。
(2)大尺度的预报因子能够被气候模式很好的模拟,即预报因子的得出也是有效可信的。
统计降尺度方法与数值模式相比,它的计算量比较·28·第1期王慧娟,等:降尺度方法在月预报中的应用研究小,不用考虑初始条件,边界条件对结果造成误差。
但是它的缺点也是显而易见的,它必须有足够的观测资料建立统计方程,而且预报因子和预报量之间有着显著相关性。
在统计方程的建立上,出现了多个自变量(预报因子)与多个因变量(预报量)的回归分析、岭回归分析、主成份回归分析、最优子集回归等方法。
这些方法逐步在气象预报中得到应用。
1965年W.F.Massy[2]提出的主成份回归、1970年H oerl 和Kennard[3]提出的岭估计(Ridge estimate)以及Webster[4]等提出的特征根回归(Latent roo treg ression,LRR),这些方法在气象预报中也开始应用起来。
另一种线性统计方法是典型相关分析CCA。
近几年已经开始把CCA方法应用于统计降尺度。
如吴滨等[5]用EOF-CCA方法预测了福建前汛期降水。
与CCA相似的奇异值分解SVD方法也开始应用于统计降尺度[6]。
大气是一个由外源强迫驱动的、存在耗散的、受重力场作用的、不均匀的旋转流体系统,其运动受一组复杂的动量、质量和能量非线性方程控制,因此,大气的运动在本质上是非线性的。
线性回归方程不能反映气象中预报因子与预报对象之间的非线性关系,因此,引入非线性的方程是近年来发展的趋势。
冯耀煌[7]提出一种不以正态分布为基础的非线性稳健回归模型,建立回归方程。
冯耀煌[8]还提出了一种选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的方法,可用于长、中短期预报。
严华生[9]等针对异常复杂的非线性预报系统提出非线性多元样条回归预报模型。
试验结果表明,该模型具有良好的模拟和预报能力,值得进一步深入探讨和应用。
自20世纪80年代以来,随着多种新型网络模型的的出现,人工神经网络以其高度的非线性和自适应能力,在诸多学科领域得到广泛的应用。
大气是一个高度复杂的非线性系统,尤其适合人工神经网络的应用。
目前,气象领域应用最广泛的是Werbo s于1974年提出,Rumel-bart等1985年改进的误差反向传播模型(BP),并在不同的应用中不断改进。
如金龙等[10]利用BP网络和一般统计预报方法对降水集成预报做了比较试验,得出了神经网络性能优越于一般统计方法的结论,并指出BP网络在算法上需改进;张韧等[11]应用BP网络建立了太平洋副高活动的预报模型,提出了BP网络的优化算法。