第五章长期天气过程特征与长期天气预报
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若在初始时刻海洋中有热量增加，使其上空的大气增 暖，这样在暖的海面有上升运动出现，导致云量增加。 云量的增加减小了海面所接受的太阳辐射能而使其降 温，反过来又冷却了上空的大气，导致下层运动发展 起来，云系开始消失。随着云量的减少，海洋又重新 受热变暖，回复到初始时刻的情景。这种过程的反复 出现，结果造成A-AL系统的振荡。
3 冰雪覆盖
冰雪覆盖是地-气系统中很重要的成员之一，它的 变化对长期天气过程有很大的影响。冰雪覆盖能改变 地球表面上冷热源的分布及强度的变化，特别是 大 范围持久的冰雪覆盖异常，会引起大气热量供给的增 加或减少，从而影响长期天气过程的变化。
地球上的冰雪覆盖大致可分为三类：
• 海冰 • 大陆积雪 • 大陆冰盖
在考虑天气预报问题的时候，最终还是“实际的可 预报性”重要。决定这种可预报性的主要因素有：
• 初值误差； • 由于数值模式内部物理过程描述不完整引起的误差； • 由于数值模式所处理的外在物理影响的不完整而引起的
误差；
• 数值计算上的误差。
三 影响长期天气过程的
物理因子
1964年 索耶（Sawyer）提出的可以作为长期 天气异常因子的三个条件：
持续性方法
许多气象变量都呈现出某种程度的持续性，关键是确 定持续性的强度是否强到在制作长期预报是可以利用 的程度。
周期和准周期
如果要使用气象资料的周期性作长期预报，且要达到 一定的准确率，则必须具备两个条件：一是 观测到周 期性必须是一个真实物理过程的再现，而不是分析过 程认为造成的；二是该周期性相应的功率谱必须足够 大，说明该周期不是预报变量的随机性造成的。
• 预报效果不稳定，主要是预报方程拟合率高，但实际
预报的准确率低。
• 缺乏深厚的物理基础
另外，天气-动力学的方法是近年来一些国家制作长期 天气预报的主要方法
3 动力学方法和动力统计学方法
动力学方法和动力统计学方法是长期预报领 域里被重点研究的方法之一，被认为是最终解 决长期预报方法问题的主要方法。这种方法有 多种模式法，下面仅介绍大气环流模式预报方 法和概率预报方法。
2.长期天气过程的全球性 在长期天气过程中大气的各个部分彼此
间的相互影响是巨大的，在这个时期内对大气 的任何部分都不能孤立地进行研究，而是要把 大气看成一个统一的系统。
二 长期天气的可预报性
长期数值预报不能像中短期数值预报一样在预报时 效内做逐日的预报，这就是大气的可预报性问题。
可预报性问题分为理论的可预报性和实际的可预报 性。
2 物理统计方法
该方法是目前长期预报的主要方法，它一般用到几个 而不是一个物理参量作为预报因子，这些预报因子通 常包括大气环流、海洋状况、冰盖、雪盖等 ，用到的 统计方法主要有逐步回归、秩相关秩相识、多层递阶、 经验正交函数展开、灰色预报等。
虽然物理统计方法是长期预报的主要方法，然而它仍 存在一些问题
• 季节预报
随着预报时间的延长，尽管初始条件对月预报 仍有影响，但边界条件的影响就愈来愈重要。这里 的边界条件是指变化非常慢并影响大气的外部异常 强迫，如海洋、冰盖、雪盖和土壤湿度等。
概率预报
大气运动规律，实际上是由确定性过程和随机性过
程所组成，确定性的问题一般是借助于微分方程用动 力方法进行描述，而随机性的问题是借助于概率论用 统计学方法进行描述。
太阳对大气影响的机制总的而言可分为两类：
• 太阳能以直接的过程投入大气系统里 • 太阳以间接的过程投入到大气系统
2 海温
海洋的巨大面积百度文库质量
海洋面积占地球面积的70.8%，海陆面积之 比2.42：1，到达地球表面的太阳辐射70%左 右北洋面吸收，且将其中的85%左右贮存在海 洋表层。海洋吸收的这部分热量再以长波有效 辐射（21%）、潜热（23%）、感热（7%） 交换的形式输送给大气，成为大气的直接能源。 另一方面，海洋提供了大约96%的大气水汽来 源。海洋热状况的变化和海洋蒸发强度的变化 等将直接影响大其中能量和水气的失控变化， 影响长期天气过程。
• 空间尺度1000km • 时间尺度一个月 • 强度达长波有效辐射（450cal/cm2）的十分之一。
影响长期天气过程的主要因子
• 太阳活动 • 海温 • 冰雪覆盖 • 云的作用
1 .太阳活动
太阳活动一般是指发生在太阳大气全部物理 变化的总和，它通常包含太阳黑子、光斑、谱 斑、日珥等。人们对太阳黑子的长期观测中发 现，它的变化有明显的周期性，大致有11年、 22年、80~90年周期。它是反映与太阳活动直 接有关的过程，又和气象参数之间有明显的相 关性，所以太阳活动对长期天气过程有明显的 影响。
四 长期天气预报的一般方法
在长期天气预报的发展过程中，已经试验 或已经提出的长期预报方大大只可划分为 以下几大类：
经验方法 物理统计方法 动力学方法 动力统计学方法
1 经验方法
经验方法在目前 长期预报业务中仍然实用，该方法 主要是利用单变量时间序列的持续性、周期或准周期 性、相似及韵律等特征作预报。
第五章 长期天气过程特征 与长期天气预报
长期天气过程的特征 长期天气的可预报性 影响长期天气过程的物理因子 长期天气预报的一般方法
一 长期天气过程的特征
1.长期天气过程的非绝热性 把持续7天以上的天气过程定位长期天气
过程，它所需要的动能仅靠大气本身的未能转 换不走以维持，长期天气过程的时间愈长，就 愈需要外界提供能量来满足补偿动能的消耗 。
• 蒙特卡洛方法
为了克服随机动力方法的不足，对同一个初始条件 加上随机扰动来产生一组初始状态，组成有限样本， 然后对每个初始状态用动力模式进行时间积分，并用 预报集合计算出期望和方差的估计值，从而给出了像 初始状态样本一样不确定的真实状态的估计。
在长期预报中一般将动力方法和统计方法结合起来， 一方面在动力方法中运用概率论的思想进行动机描述； 另一方面用确定论的方程来研究不确定的大气随机行 为。
• 随机-动力方法
随机-动力的方法可以用概率的形势预报出每一时间 步长的大气状态，实际上不是直接计算概率密度函数， 而是计算非独立变量的各阶矩，大气的状态就由这些 矩来体现。
大气环流模式预报
大气环流模式（GCM）一般用于气候模拟的，但现 在有人用它来做长期预报的试验，也即从实际的初值 开始计算，做出未来月或季节的预报，这相当于用短 期天气预报的方法进行外延。
• 月预报
许多理论和研究都表明，由于大气初始条件固有 的不确定性，大气确定性可预报性限制在两三周。 但是一些研究又表明，GCM的时间平均预报，随 着平均长度的增长，客观预报准确率提高；时间平 均可以滤去小尺度和短生命史的大气状态和运动的 分量，并减少位相误差的影响 。
海洋的巨大热惯性
海水比空气与土壤的比热大的多，1g海水升 温1度所需要的热量可使同质量的土壤升温1.9 度，可使同质量空气升温3.9度，可见，海洋 比陆地，热别是空气具有更大的热惯性，可以 成为巨大的热量“储存器”。对长期天气过程 来说，这种热惯性能使快变的大气“镇定”， 长期稳定地加热大气，是大气持续稳定地朝一 个方向发展，产生时间尺度较长的天气过程。 还问观测资料表明，海温异常不但空间尺度大， 时间尺度也大，一般可持续几个月，有时甚至 可达2~3年。
其中海冰和大陆积雪对长期天气过程的影响更明显
冰雪覆盖大大地减少下垫面所可能接受的太阳辐射， 从而影响长期天气过程异常。
4 云的作用
云量的分布不均可引起地表接受热量的分布不均，从 而一起大气环流及长期天气过程的异常变化。它的变 化也会导致运的增长和消散，这说明云是具有反馈作 用的调节器。
云的调节作用可简述为：
3 冰雪覆盖
冰雪覆盖是地-气系统中很重要的成员之一，它的 变化对长期天气过程有很大的影响。冰雪覆盖能改变 地球表面上冷热源的分布及强度的变化，特别是 大 范围持久的冰雪覆盖异常，会引起大气热量供给的增 加或减少，从而影响长期天气过程的变化。
地球上的冰雪覆盖大致可分为三类：
• 海冰 • 大陆积雪 • 大陆冰盖
在考虑天气预报问题的时候，最终还是“实际的可 预报性”重要。决定这种可预报性的主要因素有：
• 初值误差； • 由于数值模式内部物理过程描述不完整引起的误差； • 由于数值模式所处理的外在物理影响的不完整而引起的
误差；
• 数值计算上的误差。
三 影响长期天气过程的
物理因子
1964年 索耶（Sawyer）提出的可以作为长期 天气异常因子的三个条件：
持续性方法
许多气象变量都呈现出某种程度的持续性，关键是确 定持续性的强度是否强到在制作长期预报是可以利用 的程度。
周期和准周期
如果要使用气象资料的周期性作长期预报，且要达到 一定的准确率，则必须具备两个条件：一是 观测到周 期性必须是一个真实物理过程的再现，而不是分析过 程认为造成的；二是该周期性相应的功率谱必须足够 大，说明该周期不是预报变量的随机性造成的。
• 预报效果不稳定，主要是预报方程拟合率高，但实际
预报的准确率低。
• 缺乏深厚的物理基础
另外，天气-动力学的方法是近年来一些国家制作长期 天气预报的主要方法
3 动力学方法和动力统计学方法
动力学方法和动力统计学方法是长期预报领 域里被重点研究的方法之一，被认为是最终解 决长期预报方法问题的主要方法。这种方法有 多种模式法，下面仅介绍大气环流模式预报方 法和概率预报方法。
2.长期天气过程的全球性 在长期天气过程中大气的各个部分彼此
间的相互影响是巨大的，在这个时期内对大气 的任何部分都不能孤立地进行研究，而是要把 大气看成一个统一的系统。
二 长期天气的可预报性
长期数值预报不能像中短期数值预报一样在预报时 效内做逐日的预报，这就是大气的可预报性问题。
可预报性问题分为理论的可预报性和实际的可预报 性。
2 物理统计方法
该方法是目前长期预报的主要方法，它一般用到几个 而不是一个物理参量作为预报因子，这些预报因子通 常包括大气环流、海洋状况、冰盖、雪盖等 ，用到的 统计方法主要有逐步回归、秩相关秩相识、多层递阶、 经验正交函数展开、灰色预报等。
虽然物理统计方法是长期预报的主要方法，然而它仍 存在一些问题
• 季节预报
随着预报时间的延长，尽管初始条件对月预报 仍有影响，但边界条件的影响就愈来愈重要。这里 的边界条件是指变化非常慢并影响大气的外部异常 强迫，如海洋、冰盖、雪盖和土壤湿度等。
概率预报
大气运动规律，实际上是由确定性过程和随机性过
程所组成，确定性的问题一般是借助于微分方程用动 力方法进行描述，而随机性的问题是借助于概率论用 统计学方法进行描述。
太阳对大气影响的机制总的而言可分为两类：
• 太阳能以直接的过程投入大气系统里 • 太阳以间接的过程投入到大气系统
2 海温
海洋的巨大面积百度文库质量
海洋面积占地球面积的70.8%，海陆面积之 比2.42：1，到达地球表面的太阳辐射70%左 右北洋面吸收，且将其中的85%左右贮存在海 洋表层。海洋吸收的这部分热量再以长波有效 辐射（21%）、潜热（23%）、感热（7%） 交换的形式输送给大气，成为大气的直接能源。 另一方面，海洋提供了大约96%的大气水汽来 源。海洋热状况的变化和海洋蒸发强度的变化 等将直接影响大其中能量和水气的失控变化， 影响长期天气过程。
• 空间尺度1000km • 时间尺度一个月 • 强度达长波有效辐射（450cal/cm2）的十分之一。
影响长期天气过程的主要因子
• 太阳活动 • 海温 • 冰雪覆盖 • 云的作用
1 .太阳活动
太阳活动一般是指发生在太阳大气全部物理 变化的总和，它通常包含太阳黑子、光斑、谱 斑、日珥等。人们对太阳黑子的长期观测中发 现，它的变化有明显的周期性，大致有11年、 22年、80~90年周期。它是反映与太阳活动直 接有关的过程，又和气象参数之间有明显的相 关性，所以太阳活动对长期天气过程有明显的 影响。
四 长期天气预报的一般方法
在长期天气预报的发展过程中，已经试验 或已经提出的长期预报方大大只可划分为 以下几大类：
经验方法 物理统计方法 动力学方法 动力统计学方法
1 经验方法
经验方法在目前 长期预报业务中仍然实用，该方法 主要是利用单变量时间序列的持续性、周期或准周期 性、相似及韵律等特征作预报。
第五章 长期天气过程特征 与长期天气预报
长期天气过程的特征 长期天气的可预报性 影响长期天气过程的物理因子 长期天气预报的一般方法
一 长期天气过程的特征
1.长期天气过程的非绝热性 把持续7天以上的天气过程定位长期天气
过程，它所需要的动能仅靠大气本身的未能转 换不走以维持，长期天气过程的时间愈长，就 愈需要外界提供能量来满足补偿动能的消耗 。
• 蒙特卡洛方法
为了克服随机动力方法的不足，对同一个初始条件 加上随机扰动来产生一组初始状态，组成有限样本， 然后对每个初始状态用动力模式进行时间积分，并用 预报集合计算出期望和方差的估计值，从而给出了像 初始状态样本一样不确定的真实状态的估计。
在长期预报中一般将动力方法和统计方法结合起来， 一方面在动力方法中运用概率论的思想进行动机描述； 另一方面用确定论的方程来研究不确定的大气随机行 为。
• 随机-动力方法
随机-动力的方法可以用概率的形势预报出每一时间 步长的大气状态，实际上不是直接计算概率密度函数， 而是计算非独立变量的各阶矩，大气的状态就由这些 矩来体现。
大气环流模式预报
大气环流模式（GCM）一般用于气候模拟的，但现 在有人用它来做长期预报的试验，也即从实际的初值 开始计算，做出未来月或季节的预报，这相当于用短 期天气预报的方法进行外延。
• 月预报
许多理论和研究都表明，由于大气初始条件固有 的不确定性，大气确定性可预报性限制在两三周。 但是一些研究又表明，GCM的时间平均预报，随 着平均长度的增长，客观预报准确率提高；时间平 均可以滤去小尺度和短生命史的大气状态和运动的 分量，并减少位相误差的影响 。
海洋的巨大热惯性
海水比空气与土壤的比热大的多，1g海水升 温1度所需要的热量可使同质量的土壤升温1.9 度，可使同质量空气升温3.9度，可见，海洋 比陆地，热别是空气具有更大的热惯性，可以 成为巨大的热量“储存器”。对长期天气过程 来说，这种热惯性能使快变的大气“镇定”， 长期稳定地加热大气，是大气持续稳定地朝一 个方向发展，产生时间尺度较长的天气过程。 还问观测资料表明，海温异常不但空间尺度大， 时间尺度也大，一般可持续几个月，有时甚至 可达2~3年。
其中海冰和大陆积雪对长期天气过程的影响更明显
冰雪覆盖大大地减少下垫面所可能接受的太阳辐射， 从而影响长期天气过程异常。
4 云的作用
云量的分布不均可引起地表接受热量的分布不均，从 而一起大气环流及长期天气过程的异常变化。它的变 化也会导致运的增长和消散，这说明云是具有反馈作 用的调节器。
云的调节作用可简述为：