气候预测

摘要： 使用1991-2021年7-9月广西90个地面气象观测站降水量、NCEP/NCAR月再分析资料和国家气候中心BCC_CSM1.1气候模式回报资料,研究建立基于粒子群-神经网络、随机森林算法的广西后汛期降水气候预测模型,并对2016年-2021年预测进行应用试验。结果表明,基于粒子群-神经网络、随机森林算法的后汛期降水预测Ps得分比逐步回归方法分别提高了2.78分、2.5分,比气候模式分别提高了29.22分、28.94分,预测能力有明显的提升。

摘要： 2021年较准确预测了我国汛期(5—9月)“气候状况总体为一般到偏差,旱涝并重,区域性、阶段性旱涝灾害明显,极端天气气候事件偏多,主要多雨区在我国北方”的总趋势。准确预测了海河流域局部、松花江流域、长江上游和下游可能有较重汛情。对夏季(6—8月)降水预测不足包括:预测的北方多雨的异常程度与实况存在偏差,即对降水极端性的预测能力有限;预测的西北地区东部和华南东部降水偏多、长江中游偏少与实况相反,对旱情预估不足。6月发布的盛夏(7—8月)预测,扩大了北方多雨区范围,预测长江中下游及其以北地区大范围降水偏多,与实况更吻合。在2021年3月发布汛期预测前,重点考虑了太平洋十年际振荡冷位相、La Nina事件衰减、冬季青藏高原积雪异常偏少和北大西洋三极子正位相等多个先兆信号对东亚夏季风的综合影响,结合动力模式对夏季东亚大气环流的预测信息,成功预测出东亚夏季风偏强和主要多雨区在我国北方地区。而对东亚夏季风环流季节内变化和区域降水极端性的预测有较大偏差,外强迫信号和国内外主要动力气候模式对此的预测能力均有限。最后,将2021年外强迫信号及大气环流与2020年做了对比,指出影响汛期降水因素的复杂性,还需深入开展相关研究。

摘要： 集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)是一种国内外广泛使用的海洋资料同化方案,用集合成员的状态集合表征模式的背景误差协方差,结合观测误差协方差,计算卡尔曼增益矩阵,有效地将观测信息添加到模式初始场中。由于季节、年际预测很大程度上受到初始场的影响,因此资料同化可以提高模式的预测性能。本文在NUIST-CFS1.0预测系统逐日SST nudging的初始化方案上,利用EnKF在每个月末将全场(full field)海表温度(sea surface temperature SST)、温盐廓线(in-situ temperature and salinity profiles,T-S profiles)以及卫星观测海平面高度异常(sea level anomalies SLA)观测资料同化到模式初始场中,对比分析了无海洋资料同化以及加入同化后初始场的区别、加入海洋资料同化后模式提前1~24个月预测性能的差异以及对于厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o–southern oscillation,ENSO)预测技巧的影响。结果表明,加入海洋资料同化能有效地改进初始场,并且呈现随深度增加初始场改进越显著的特征。加入同化后,对全球SST、次表层海水温度的平均预测技巧均有一定的提高,也表现出随深度增加预测技巧改进越明显的特征。但加入海洋资料同化后,模式对ENSO的预测技巧有所下降,可能是由于模式误差的存在,使得同化后的预测初始场从接近观测的状态又逐渐恢复到与模式动力相匹配的状态,加剧了赤道太平洋冷舌偏西、中东部偏暖的气候平均态漂移。

摘要： 气候是一个变量很多的复杂系统,要预测气候变化十分困难。美籍日裔气象学家真锅淑郎和德国气象学家克劳斯·哈塞尔曼迎难而上,解决了长期气候预测的部分难题,因此获得了2021年诺贝尔物理学奖。与他们同时获奖的还有意大利物理学家乔治·帕里西,他研究的是复杂系统中微观无序和宏观有序之间的相互作用,推动了复杂系统的理论研究和实际应用。

摘要： 复合型大气污染对中国环境,健康和经济存在巨大的不利影响.2013年以来的减排措施有效改善了空气质量.目前,我国已进入大气污染与气候变化协同治理的关键阶段.在季节-年际尺度上,对大气污染(霾,臭氧和沙尘暴)的准确预测可以为有关部门的减排措施提供有效的科技技撑.近年来,全球科学家在理解中国气候变化,大气污染变率及相关物理机制方面取得了很大进展,为开展大气污染气候预测提供了科学基础.本文回顾了大气污染气候预测的相关进展,并对大气污染气候预测的一些发展方向提出了观点和判断.

摘要： 风云四号是中国新一代静止轨道气象卫星,它的探测精度更高,能够大幅提高我国的天气预报和气候预测能力。悟空号暗物质粒子探测卫星的主要任务是探测宇宙高能粒子的能量、方向和电荷,以此寻找暗物质的踪影。

摘要： “风起池东暖,云开山北晴。”风云系列气象卫星正如其名,肩负着天气预报、气候预测、防灾减灾的重任,可谓是与国计民生关系最紧密的一类卫星。小到明天上班是否带伞,大到一年的粮食收成好坏,风云系列气象卫星这双高悬天上的“眼睛”,一直在兢兢业业地观测着祖国大地的风云变化,为人们的生活和生产保驾护航。

摘要： 降水是气候系统的重要气候要素和区域气候因子的集中体现,在气候变化的影响下,其发生规律和时空分布呈现出多样性和复杂性叠加的特点。西北地区东部这一气候单元气候特征独特,对气候变化敏感,区域内气候干旱、降水稀少及分布不均,对该区域进行夏季降水预测研究,可为农业生产布局、区域气候变化监测和防灾减灾决策提供科学依据。本文回顾西北地区东部夏季降水的研究情况,总结概括夏季降水预测的主要方法和基于人工智能技术的创新方法,并对该区域未来夏季降水预测研究进行展望,探讨可行的精准预测方法。

摘要： 近年来,随着人工智能技术在多个领域大数据分析中的应用,许多研究工作者尝试将地学研究与人工智能跨学科结合,取得了很多新的进展,推动了地球科学的发展。其中气候预测与人类生活以及防灾减灾等息息相关,准确的气候预测至关重要。本文简要总结了人工智能技术在气候预测应用方面的研究进展,包括资料同化、模式参数化、求解偏微分方程、构建统计预测模型、改进数值模式产品释用等领域。这些研究证明了利用人工智能提高气候预测技巧的可能性和适用性,可以极大地节省计算成本和时间。然而人工智能应用也存在诸多挑战,例如数据集的构建、模型的适用性和物理可解释性等问题,对这些难点问题的研究和攻克,可以让人工智能在大数据时代中更好地补充传统地球科学方法,产生更多有益的效应,极大地改进气候预测水平。

摘要： 基于美国国家环境预报中心CFSv2模式1982—2019年2月的预测数据和新疆99个气象站的降水资料,利用EOF方法对模式预测结果进行误差订正,并评估了订正前后模式对新疆夏季降水的预测能力。结果表明:CFSv2模式能够预测出新疆夏季降水前3个模态的空间结构,对第一模态时间系数的预测能力较好,对第二、三模态预测能力较差;对新疆夏季降水的总体预测性能较差,对降水趋势和量级有一定的预测能力;对降水异常偏少年的预测性能好于异常偏多年;空间上对南疆降水预测性能较好,北疆西部较差。EOF订正能够显著提高模式的降水预测能力,改进了主模态方差贡献、第一、二模态空间结构的中心位置和时间系数的预测性能;独立预报评分ACC、P_(c)、P_(s)比原始模式分别提高了0.19、18%、12%;对异常年预测性能的提高好于正常年;除东疆外,新疆整体预测性能均有所提高,尤其是北疆西部。

摘要： 以区域气候模式为核心的动力降尺度气候预测方法,近年来逐渐得到应用并展现出良好的应用前景.本文基于CWRF区域气候模式建设中国精细化区域气候预测系统,用于国家气候中心汛期气候预测业务.所选的CWRF模式水平分辨率30km,垂直36层,其最大特点是包含了当今主流的物理参数化过程,可以针对区域气候特点充分考虑不同物理过程的区域适应性,从而开展不同物理配置组合的区域气候集合模拟和预测.

摘要： 作者运用毛泽东哲学思维和翁文波院士开创的中西结合的哲学、系统科学信息信号预测理论,使用相关、相似甲曲线(气候诊断分析)工作方法,制作2016、2017年夏季中国中东部降水趋势气候预测.

摘要： 月、季节气候趋势预测一直是短期气候预测的重点和难点,也是政府防汛抗旱工作部署的重要参考.本文在整理广西壮族自治区首府南宁市2006年至2018年13年降雨统计资料,分析南宁市降雨季节变化规律的基础上,应用统计分析软件Excel对上述降雨数据进行了均值趋势调整法预测,预测了南宁市2019年各月的降雨值.预测结果为,南宁市2019年1至12月的降雨值为:53.7mm、27.9mm、63.2mm、75.5mm、160.3mm、209.3mm、274.2mm、237.5mm、137.5mm、98.6mm、68.5mm和41.6mm.上述预测结果与历史资料的分布趋势基本吻合.

摘要： 本文分析了冬季的热力学因子为夏季旱涝发生的准备，详细介绍了热力学因子在气候预测中的单项应用。解释了2015年为什么5月及6月长江及以南大面积多雨原因。

摘要： 使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM 1.1(m)输出结果,进行东亚1991-2013年逐年3月1日-9月1日的气候回报试验以及2014年3月1日-9月1日的气候预测试验.分析模式对中国地区夏季(6-8月)地面气温和降水的回报结果表明,RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数(ACCs)分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率(PCs)分别为51.1％和50.6％,趋势异常综合评分(PS)分别为64.2和70.3.RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别.

摘要： 高精度的地球系统模式对于预测恶劣气候、减少极端天气带来的负面影响具有重要意义.但是随着模式分辨率以及模拟进程数增加,I/0部分会占用较多的运行时间和资源,影响程序运行效率.本文针对地球系统模式的I/0问题,以LICOM3(LASG/IAP Climate System Ocean Model Version3)为研究对象,全面分析其I/0特点,实现了水平10公里分辨率下ADIOS(Adaptive I/0System)和MPI-I0两种并行I/0优化方案.对于ADIOS,采用POSIX方法和MPI方法提升并行输出性能,前者进程和输出文件是一一对应的关系,后者一个通信组内的进程对应一个输出文件.对于MPI-10,采用聚合I/0函数和文件视口与分布式数组相结合的方式提升I/0性能.此外,本文进一步在天河HPC2系统公网下进行大量测试,探究I/0性能的影响因素,从而提出适合地球系统模式通用的高性能I/0优化方案.实验表明:当进程数达到4K规模的时候,串行模式下I/0部分的占比高达50％;而在320-4400核数下ADIOS优化方案的I/0占比均不超过10％,写带宽最高可达56.74GB/s,MPI-IO优化方案I0占比均不超过25％.两种I/0优化方案的性能均显著优于串行I/0访问模式.

摘要： 高精度的地球系统模式对于预测恶劣气候、减少极端天气带来的负面影响具有重要意义.但是随着模式分辨率以及模拟进程数增加,I/0部分会占用较多的运行时间和资源,影响程序运行效率.本文针对地球系统模式的I/0问题,以LICOM3(LASG/IAP Climate System Ocean Model Version3)为研究对象,全面分析其I/0特点,实现了水平10公里分辨率下ADIOS(Adaptive I/0System)和MPI-I0两种并行I/0优化方案.对于ADIOS,采用POSIX方法和MPI方法提升并行输出性能,前者进程和输出文件是一一对应的关系,后者一个通信组内的进程对应一个输出文件.对于MPI-10,采用聚合I/0函数和文件视口与分布式数组相结合的方式提升I/0性能.此外,本文进一步在天河HPC2系统公网下进行大量测试,探究I/0性能的影响因素,从而提出适合地球系统模式通用的高性能I/0优化方案.实验表明:当进程数达到4K规模的时候,串行模式下I/0部分的占比高达50％;而在320-4400核数下ADIOS优化方案的I/0占比均不超过10％,写带宽最高可达56.74GB/s,MPI-IO优化方案I0占比均不超过25％.两种I/0优化方案的性能均显著优于串行I/0访问模式.

摘要： 高精度的地球系统模式对于预测恶劣气候、减少极端天气带来的负面影响具有重要意义.但是随着模式分辨率以及模拟进程数增加,I/0部分会占用较多的运行时间和资源,影响程序运行效率.本文针对地球系统模式的I/0问题,以LICOM3(LASG/IAP Climate System Ocean Model Version3)为研究对象,全面分析其I/0特点,实现了水平10公里分辨率下ADIOS(Adaptive I/0System)和MPI-I0两种并行I/0优化方案.对于ADIOS,采用POSIX方法和MPI方法提升并行输出性能,前者进程和输出文件是一一对应的关系,后者一个通信组内的进程对应一个输出文件.对于MPI-10,采用聚合I/0函数和文件视口与分布式数组相结合的方式提升I/0性能.此外,本文进一步在天河HPC2系统公网下进行大量测试,探究I/0性能的影响因素,从而提出适合地球系统模式通用的高性能I/0优化方案.实验表明:当进程数达到4K规模的时候,串行模式下I/0部分的占比高达50％;而在320-4400核数下ADIOS优化方案的I/0占比均不超过10％,写带宽最高可达56.74GB/s,MPI-IO优化方案I0占比均不超过25％.两种I/0优化方案的性能均显著优于串行I/0访问模式.

摘要： 高精度的地球系统模式对于预测恶劣气候、减少极端天气带来的负面影响具有重要意义.但是随着模式分辨率以及模拟进程数增加,I/0部分会占用较多的运行时间和资源,影响程序运行效率.本文针对地球系统模式的I/0问题,以LICOM3(LASG/IAP Climate System Ocean Model Version3)为研究对象,全面分析其I/0特点,实现了水平10公里分辨率下ADIOS(Adaptive I/0System)和MPI-I0两种并行I/0优化方案.对于ADIOS,采用POSIX方法和MPI方法提升并行输出性能,前者进程和输出文件是一一对应的关系,后者一个通信组内的进程对应一个输出文件.对于MPI-10,采用聚合I/0函数和文件视口与分布式数组相结合的方式提升I/0性能.此外,本文进一步在天河HPC2系统公网下进行大量测试,探究I/0性能的影响因素,从而提出适合地球系统模式通用的高性能I/0优化方案.实验表明:当进程数达到4K规模的时候,串行模式下I/0部分的占比高达50％;而在320-4400核数下ADIOS优化方案的I/0占比均不超过10％,写带宽最高可达56.74GB/s,MPI-IO优化方案I0占比均不超过25％.两种I/0优化方案的性能均显著优于串行I/0访问模式.

摘要： 高精度的地球系统模式对于预测恶劣气候、减少极端天气带来的负面影响具有重要意义.但是随着模式分辨率以及模拟进程数增加,I/0部分会占用较多的运行时间和资源,影响程序运行效率.本文针对地球系统模式的I/0问题,以LICOM3(LASG/IAP Climate System Ocean Model Version3)为研究对象,全面分析其I/0特点,实现了水平10公里分辨率下ADIOS(Adaptive I/0System)和MPI-I0两种并行I/0优化方案.对于ADIOS,采用POSIX方法和MPI方法提升并行输出性能,前者进程和输出文件是一一对应的关系,后者一个通信组内的进程对应一个输出文件.对于MPI-10,采用聚合I/0函数和文件视口与分布式数组相结合的方式提升I/0性能.此外,本文进一步在天河HPC2系统公网下进行大量测试,探究I/0性能的影响因素,从而提出适合地球系统模式通用的高性能I/0优化方案.实验表明:当进程数达到4K规模的时候,串行模式下I/0部分的占比高达50％;而在320-4400核数下ADIOS优化方案的I/0占比均不超过10％,写带宽最高可达56.74GB/s,MPI-IO优化方案I0占比均不超过25％.两种I/0优化方案的性能均显著优于串行I/0访问模式.

摘要： 本发明公开了一种基于改进BP神经网络拟合多种气候模式的气候变化预测方法及系统，包括以下步骤：收集表征气候变化特征的降雨数据；对气候模式预测网格数据进行降尺度处理，得到与实测资料同分辨率的长系列资料；将降尺度后的气候模式预测系列进行均值校正；建立改进BP神经网络模型并确定网络模型结构；训练和检验所建立的BP神经网络模型；利用模型输出预测未来气候时空变化。本发明改进了BP神经网络的输入输出数据处理，并拟合多种气候模式用以预测未来气候变化，增加了预测结果的可靠性，弥补了以往单一模式在评估时偏差较大及多模式集合评估时未考虑流域空间不均匀性等不足。

摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。

摘要： 本发明公开了一种基于光谱指数和气候因子耦合的冬小麦籽粒蛋白质含量预测方法及其预测模型的构建方法，旨在解决现有的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型准确性和普适性较低的技术问题。该模型的构建方法包括下列步骤：信息采集；确立光温积指标；构建光温氮指数；确定最佳光谱参数；构建预测模型；检验模型。本发明建立了精度高、普适性好的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型，其扩展性和稳定性得到增强；可有效预判不同栽培管理条件下小麦籽粒蛋白质含量的变化。

摘要： 本发明公开了一种基于改进BP神经网络拟合多种气候模式的气候变化预测方法及系统，包括以下步骤：收集表征气候变化特征的降雨数据；对气候模式预测网格数据进行降尺度处理，得到与实测资料同分辨率的长系列资料；将降尺度后的气候模式预测系列进行均值校正；建立改进BP神经网络模型并确定网络模型结构；训练和检验所建立的BP神经网络模型；利用模型输出预测未来气候时空变化。本发明改进了BP神经网络的输入输出数据处理，并拟合多种气候模式用以预测未来气候变化，增加了预测结果的可靠性，弥补了以往单一模式在评估时偏差较大及多模式集合评估时未考虑流域空间不均匀性等不足。

摘要： 本发明提供了一种基于气候态风速预测的区域风电电量预测方法，所述方法包括以下步骤：I、运用气候模式预测风速；II、确定风速的威布尔分布参数；III、确定单台风电机组的电量；IV、确定所述区域风电电量。该方法根据风速的气候态统计特征进行长期电量预测。

摘要： 本发明公开了一种基于光谱指数和气候因子耦合的冬小麦籽粒蛋白质含量预测方法及其预测模型的构建方法，旨在解决现有的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型准确性和普适性较低的技术问题。该模型的构建方法包括下列步骤：信息采集；确立光温积指标；构建光温氮指数；确定最佳光谱参数；构建预测模型；检验模型。本发明建立了精度高、普适性好的冬小麦籽粒蛋白质含量预测模型，其扩展性和稳定性得到增强；可有效预判不同栽培管理条件下小麦籽粒蛋白质含量的变化。

摘要： 本发明提供一种气候变化驱动下植被覆盖时空变化的预测方法，其包括，步骤1：确定建立植被预测模型的研究区域与数据源；步骤2：以历史实测植被覆盖格网数据为因变量，引入不同的滞后为自变量，构建逐像元的多元线性回归模型，综合模型的决定系数、五年平均分析方法、倾向率分析的结果，筛选构建最佳的多元线性回归模型；步骤3：以未来时段内气象数据为输入，计算未来时段植被覆盖格网数据；步骤4：根据未来时段植被覆盖格网数据和历史观测植被覆盖数据进行降尺度处理；步骤5：绘制未来年际变化曲线。本发明采取逐像元的方式构建回归模型，在较低时空分辨率的气象数据中获得拟合度较高的回归模型，预测未来时段植被覆盖对气候变化的响应。

摘要： 本发明公开了一种基于可预测气候模态的动力‑统计结合季节气候预测方法。利用历史观测资料提取决定同期中国季节降水年际倾向的可预测气候模态，建立其与降水等目标变量年际倾向同期关系的物理统计模型；将动力模式对气候模态的预测带入物理统计模型，实现对降水等目标变量年际倾向的预测；将预测的年际倾向叠加上一年的观测距平即得到目标变量的距平预测。相较于动力模式对中国降水等目标变量直接预测的不足，本发明充分利用动力模式对主要气候模态的可预测能力，将动力模式对可预测气候模态的预测与根据历史资料建立的物理统计模型相结合，并通过独立样本检验选取最优气候模态，从而实现对目标变量的预测，可有效提高中国季节旱涝预测的准确率。

摘要： 本发明公开一种基于快速矩阵分解法的近海气候预测方法和装置。使用已有基于Matern核函数高斯随机场模型以及收集到近海气候物理数据，对该区域的任意空间点位进行物理值预测；使用OpenMP来生成任务依赖图并按依赖顺序调度其中的分解任务；使用MPI来控制矩阵分块后，然后进行不同进程间的非阻塞通信。本发明提出一种全新的MPI+X范式，既可运行在分布式环境中，也可使用原生的OpenMP任务模型进行编程，多线程执行通信有效提升大规模分解算法运行效率。本发明提出一种分布式环境下全新的二维数据布局，平衡分布式分解算法中各进程上负载；分摊计算量较高的任务到不同进程上，从而降低分解算法的通信开销，并提升效率。

摘要： 本发明公开了一种用于气候预测的异常相对倾向生成方法与系统。对气候变量原始数据进行时间平滑，去除高频变率；减去平滑数据的气候态，得到距平；在此基础上，根据目标频段，选择各时刻前期平均时段的长度，定义相应的近期异常背景；减去近期异常背景，去除低频变率，得到异常相对倾向；对异常相对倾向建模并进行预测，将低频变率作为已知近期异常背景代入相加，实现对距平和原始场的预测。本发明解决了气候预测的时间边界和多尺度问题，在时间序列末端只需利用历史和当前数据提取目标频段信息，可突出已知近期异常背景上的较高频异常相对倾向，只需对异常相对倾向进行预测，避免引入预测低频变率产生的误差，有效提升气候预测的准确率和稳定性。