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基于CFSv2-WRF模型的延伸期预报方法及系统: 本发明涉及气象预报技术领域，尤其涉及一种基于CFSv2‑WRF模型的延伸期预报方法及系统，方法包括：S1，基于CFSv2模式资料数据为WRF模式提供初始场，结合CFSv2模式资料中的地面数据和高空数据为WRF模式提供边界...; 伯忠凯徐玮平陈君芝孟祥新汤子东王娜商林

基于SVD方法的夏季气温延伸期预报方法: 本发明公开了一种基于SVD方法的气温延伸期预报方法，涉及大气科学技术领域，解决了目前短期天气预报(10天以下)与中长期气候预测(一个月以上)均达到了较好的效果，然而介于二者之间的延伸期预报(10‑30天)一直是天气预报的...; 胡枫徐建辉朱志伟胡思雯刘俏屠菊青

基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法: 本发明公开了基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法，属于气象预报领域，系统包括：数据收集模块、模型优化模块、模型训练模块和预报模块；数据收集模块用于收集历史气象资料，并利用滤波方法提取历...; 沈逸辰卢楚翰袁晓玉宋建洋

基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法: 本发明公开了基于Transformer的气象要素季节内振荡分量的延伸期预报系统及方法，属于气象预报领域，系统包括：数据收集模块、模型优化模块、模型训练模块和预报模块；数据收集模块用于收集历史气象资料，并利用滤波方法提取历...; 沈逸辰卢楚翰袁晓玉宋建洋

基于CMA-GEPS的延伸期预报能力评估: 2024年; 基于CMA-GEPS系统开展1~35天的延伸期集合预报,并对该系统的延伸期尺度天气进行预报能力评估。结果表明:关于500 hPa位势高度,以距平相关系数(ACC)为表征的集合预报有效天数在北半球和南半球分别为9天和8.7天,且在北半球呈现季节循环特征,即冬(夏)季值高(低),为大气内在性质的表现;定量分析离散度-均方根误差关系表明,集合预报系统比确定性预报在延伸期尺度上可预报性更高,且北半球及南半球的潜在可预报天数分别为18天和16天。关于2 m温度,CMA-GEPS在延伸期尺度上可较好地描述温度场的空间分布特征,其较大的系统偏差主要位于热力强迫显著的高原或沙漠地区。关于MJO,CMA-GEPS对MJO的有效预报技巧达到15天,优于一般的大气模式,说明CMA-GEPS有潜力进一步发展延伸期天气预报。进一步诊断分析表明:CMA-GEPS对MJO预报的强度偏弱,这与CMA-GEPS描述的热带对流系统偏弱有关;传播速度前8天略偏快,8天之后偏慢;CMA-GEPS可较好地预报出MJO东传及北传运动;比较发现,CMA-GEPS对环流信号传播特征的预报优于对流信号,且描述的MJO东传优于北传特征。; 齐倩倩朱跃建陈静李晓莉田华田华; 关键词：MJO

基于CFSv2-WRF模型的延伸期预报方法及系统: 本发明涉及气象预报技术领域，尤其涉及一种基于CFSv2‑WRF模型的延伸期预报方法及系统，方法包括：S1，基于CFSv2模式资料数据为WRF模式提供初始场，结合CFSv2模式资料中的地面数据和高空数据为WRF模式提供边界...; 伯忠凯徐玮平陈君芝孟祥新汤子东王娜商林

一种延伸期预报方法及装置: 本发明公开了一种延伸期预报方法及装置，方法包括：获取与预测区域相关的关键预测因子组合；将所述关键预测因子组合输入延伸期预报模型，输出未来设定时间内的平均时间序列；将输出的未来设定时间内的平均时间序列投影到对应的空间场，得...; 黄艳艳张翘楚戴金王会军

气候变化对延伸期预报的影响被引量：2: 2024年; 10~30 d时效的延伸期预报,作为无缝隙预报预测体系中至关重要的一环,连接着天气预报和短期气候预测。受不断加剧的气候变化的影响,延伸期预报将面临更为重大的挑战。首先概述国内外延伸期预报现状,然后分析了全球气候变化对极端天气气候事件分布特征、关键环流系统可预报性等方面的影响,发现气候变化将导致延伸期预报难度加大、需求更加旺盛,同时也更加突显延伸期预报在防灾减灾方面的作用。进一步展望延伸期预报将面临的新挑战以及未来业务发展的新动向,提出了适应气候变化的应对措施和建议,如大力发展数值预报模式、深入开展延伸期预报机理研究、大力发展动力—统计相结合的预报方法以及尝试多学科交叉协作等。; 蔡芗宁马杰刘晓波关月; 关键词：气候变化延伸期预报可预报性

中国南方冬季最低温延伸期预报方法尝试: 2024年; 未来10~30天的延伸期预报一直是当前的难点问题.本文针对对极端低温事件异常敏感的中国南方地区,构建了预报时效为25天的冬季最低温的有效延伸期预报模型.利用1979/1980—2019/2020年冬季日平均再分析资料,本文研究发现,在季节内尺度,相比于原始变量,利用当候值减去其5候前值的增量方法可以放大和延长预测信号.中国南方地区的土壤温度和平流层50 hPa位势高度作为影响南方冬季最低温的关键因子,它们通过影响西伯利亚地区环流异常、北大西洋涛动以及欧亚遥相关型,对中国南方冬季最低温进行调制.由于两个增量形式的关键因子具有50天的准周期性,存在超前5候的显著自相关,超前5候增量形式的土壤温度和平流层极涡异常可以有效预报我国南方最低温增量.将预报的最低温增量,加上5候前的观测,得到的独立试报时段(2009/2010—2019/2020年冬季)的最低温与观测的时间相关系数为0.45,极端低温日命中率为57%.本研究使用的增量方法可以为当前极端天气事件的延伸期预报提供新思路.; 戴金黄艳艳钱伊恬; 关键词：延伸期预报

基于机器学习的中国夏季降水延伸期预报及土壤湿度的可能贡献被引量：3: 2024年; 延伸期预报准确率较低的问题仍然是目前重要的科学难题,做好延伸期预报对防灾减灾具有重要意义。本文利用机器学习方法开展了中国夏季降水延伸期(5~30天)预报试验,并探讨了土壤湿度对降水延伸期预报的可能贡献。结果表明机器学习方法的预报结果准确率要比传统线性模型方法有较大改善,且在诸多机器学习方法中,以Catboost, Lightgbm和Adaboost三个机器学习模型为最优。进一步分析发现长江流域表层土壤湿度异常导致的蒸发异常和感热异常,能够引起大气环流和垂直运动异常,最终对夏季降水产生影响。使用三个最优的机器学习方法的集合计算出模型中各个预报因子的贡献率,发现在长江流域的延伸期降水中,局地土壤湿度主要在5~10天占主导作用,而前期降水主要在10~15天占主导作用,长江流域20~30天的延伸期降水基本上受到大尺度环流控制。还评估了非局地土壤湿度在延伸期降水中的作用,发现中南半岛表层土壤湿度主要对15~30天的长江流域延伸期降水有重要贡献。将中南半岛表层土壤湿度加入到东北地区延伸期降水模型中,发现对该地区延伸期降水预报准确率并无提升作用,验证了机器学习模型的可用性。该研究为延伸期降水预测以及探究预报因子贡献率提供了一定的参考。; 叶宇辰陈海山朱司光董寅硕; 关键词：延伸期预报夏季降水土壤湿度

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