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行业专项成果综述-两类ENSO的监测、分析和预测关键技术研究

发布者:张岳   来源:   发布时间:2019/1/22 15:17:20   标签:   浏览次数:115

项目编号GYHY201506013

研究周期2015年1月—2017年12月

国拨经费353万元

项目负责人】金飞飞

【项目骨干成员】任宏利、金飞飞、陆波、田奔、万江华、刘颖、左金清、张文君、丁瑞强、祝从文、苏京志、陈权亮

项目承担单位国家气候中心

项目协作单位】南京信息工程大学、中国科学院大气物理研究所、中国气象科学研究院、成都信息工程大学

主要研究成果

1ENSO监测、分析和预测业务系统的研发及业务化。针对两类ENSO的监测、分析和预测业务,建立了SEMAP2.0综合业务系统并升级至SEMAP2.1版本,开发了更精细化的海洋监测分析产品、多时间尺度的海气动力学诊断产品、以及全球海洋气候要素预测产品等,并改进了ENSO多模式集合预测产品、新增了两类ENSO气候影响产品。系统完成了业务化、在内外网实时更新,相关的预测结果实时提交至IRI国际比较计划。

2)两类厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法及监测业务应用。制定出针对两类ENSO的监测新指标。一方面,在事件的发生、持续时间和强度的判别上使用Nino3.4指数,与国际上接轨;另一方面建立了东部型指标和中部型指标来判别给事件类型,更好地服务我国业务需求。项目组研制的该指标已经成为国家标准(GB/T 33666-2017)和行业标准(QX/T 370-2017)。

3)两类ENSO监测诊断模块和业务产品研发。项目组结合两类ENSO监测新指标和ENSO动力诊断等研究成果,对其进行实际业务产品开发。基于多套海洋、大气的全球分析和再分析资料,针对与两类ENSO演变过程密切相关的Nino指数和海气变量,开发了包括日、候、月、季等多时空尺度的精细化ENSO监测诊断业务产品,并统一集成为自动化运行的两类ENSO监测诊断模块,实现了产品的滚动更新发布。

4)适用于诊断ENSO周期性的耦合动力学指数研究及应用。考虑到ENSO耦合动力学的复杂性,影响ENSO周期的物理因子复杂,使得诊断BCC季节预测模式的ENSO周期偏差变得相对困难。基于ENSO的充电/放电振子模型,项目组研制了定量描述ENSO周期型的耦合动力学指数,该指数在统一的框架下融合了海气耦合强度、温跃层反馈效率、风应力宽度等诸多物理因子。多模式评估结果表明,该指数对ENSO周期的模拟偏差有很好的表征作用。研究表明,在影响ENSO周期的诸多物理因子中,风应力对ENSO的响应偏弱偏窄是BCC季节预测模式ENSO偏短的主要误差来源。

5ENSO动力学反馈过程的实时诊断量研制及业务应用。每一次ENSO事件发展的动力学机理不尽相同,诊断当前ENSO发展过程中各项物理反馈过程的相对贡献,有助于认识当前ENSO发展的主导机制,从而对ENSO未来发展有一个理性预判。研究组建立了ENSO动力学诊断分析模块,针对五项基本的ENSO动力学反馈过程(气候平流衰弱项,纬向平流反馈项,温跃层反馈项, Ekman反馈项,以及热力衰弱项)建立了进行了实时监测和预测,该子模块已经集成于SEMAP2.1业务系统实现了业务化。

6)两类ENSO持续性/预报障碍定量化与影响因素研究。提出一种定量估计ENSO事件持续性障碍(PB)强度的方法,指出大多数模式可以合理地把握观测中ENSO持续性障碍的发生时间与发生强度。同时,模式对于东部型ENSO指数较中部型ENSO指数的PB特征呈现出更好的模拟效果。研究发现ENSO事件的锁相强度与ENSO持续性障碍的强度存在很好的相关关系;赤道中太平洋海气背景场的季节变率同样与ENSO 持续性障碍的强度存在紧密联系,从而揭示了观测与模式所表征的热带太平洋年循环对于ENSO PB特征的影响。

7ENSO多方法和多模式集合预测技术研发与应用。研制了针对ENSO的多方法集合预测技术,该技术方法结合考虑了BCC季节预测模式24个成员的集合预测直接输出产品、针对ENSO的相似误差订正模式后处理技术、以及ENSO的物理统计预测方法,实现了对两种类型ENSO指数的多方法集合实时预测。通过历史回报实验,对过去20年的ENSO预测进行了检验评估,结果显示多方法集合预测比任何一种单一预测方法技巧都要高,提前6个月的预测技巧达到0.8,达到了气象现代化目标要求。

8ENSO对我国天气气候影响新特征及其模式可预报性研究。基于ENSO事件判别方法的国家标准,系统性地梳理了不同位相和不同类型ENSO事件对我国气温和降水异常的影响空间型,为我国的季节气候预测提供最新的依据和参考;确认了ENSO对同期冬季我国华南地区冬季降水的影响,发现了只有当模式能够模拟ENSO遥相关过程时才能够对华南冬季降水给出较为理想的预测。

9)两类ENSO物理统计预测模型研发与应用。研发了针对两类ENSO的物理统计预测模型,综合考虑了前期上层海水热容量、纬向风应力、印度洋偶极子以及热带北大西洋海温的预报因子集,完成了回报检验。研制了物理统计预测的实时预测模块开发,作为一种重要的预测方法集成于国家气候中心ENSO集合预报方案中,在内外网上实现实时更新,同时逐步加入到IRI国际比较计划中。

10)两类ENSO动力模式预测的相似误差订正方法研究与业务应用。基于动力气候模式预测的两类ENSO相似误差订正方法,分别应用到BCC-CSM1.1m和美国CFSv2,使得用于表征ENSO及其两种类型的多个指标的预报技巧得到显著提升、预报误差明显下降,其相关相似误差订正技术已经在SEMAP2.1中正式业务化使用,并产品通过气象业务内网和气候外网向全国用户推广使用,为提升两类ENSO预测水平以及利用ENSO信号开展我国的季节气候预测提供了重要参考。

11)两类ENSO的动力和统计可预报性研究。系统性地考察了各家业务模式对冬季两类ENSO事件的动力可预报性,发现了仅有少数模式能够提前一个月能够区分冬季两类ENSO事件的中心位置差异性,模式动力预测中的EP型比CP型纬向位置与实际更加吻合,进而提出了一种中心经度指数来刻画两类位置的差别。另外,利用新发展的物理统计预报模型,发现了两类ENSO指数的统计可预报性大部分来自于热带太平洋的暖水体积和表面纬向风应力的变化,其中与持续性相比EPENSO指数比CP型有更高的统计可预报性,通过引入热带太平洋外部影响因子信息(特别是北大西洋SST)可以不同程度提升两类ENSO的统计可预报性。

12ENSO组合模态的模拟和预测研究。基于多模式模拟资料,研究发现了大多数模式中能够较好模拟出ENSO组合模态时空特征及背后的组合音机制,而且模式中ENSO自身模拟性能是其关键影响因素;系统性评估了多个气候模式对组合模态指数的预测水平,发现大多数模式能够对未来半年的组合模态指数进行较为准确的预测,从而提升我国夏季降水预测水平。

13)基于两类ENSO信号的中国温度和降水预报应用模型研究。基于MVEOF分析、滤波、合成、回归、滑动相关等统计方法,通过NCEP/NCAR再分析资料、全国台站的降水资料等数据的处理,分析了两类ENSO对东亚季风的影响及其差异,总结两类ENSO影响我国降水和气温的物理机制,建立两类ENSO影响我国气候的物理概念模型,提出了ENSO 与年循环相互作用产生的组合模态是El Nio衰减年西北太平洋反气旋异常形成和东亚降水偏多的主要机制;进一步设计了能描述ENSO 复杂性和表征东亚夏季降水异常的新Nio指数,对ENSO相关的东亚降水预测有着重要的应用价值。

14)非线性局部Lyapunov向量(NLLV)的集合预报初始扰动新方法。针对传统初值扰动方案的局限性,提出了非线性局部Lyapunov向量(NLLV)新方法,将NLLV方法应用于集合预报试验,结果显示,新集合预报方法总体上能够有效提高集合预报的预报技巧,且明显优于传统的SVBV方法。研究表明NLLV是一个具有较高预报技巧且计算成本较小的集合预报初始扰动方法,有潜力发展为业务使用的集合预报方法。

15)气候变暖背景下太平洋冷舌模态对ENSO多样性影响机制。研究了热带太平洋海温背景场对ENSO多样性的影响机制,发现在全球变暖强迫下,热带太平洋冷舌区通过海洋动力过程导致该区域海温异常(SSTA)变冷。获得热带太平洋SSTA的第二模态,称之为冷舌模态,该模态能很好的代表全球变暖背景下的热带太平洋海温背景场,对ENSO多样性有着重要调节作用。

16)两类ENSO前兆信号与监测新指标研究及应用。研究了赤道太平洋温跃层波动在两类ENSO演变机制中的作用,利用空间正交模态分解方法提出了表征两类ENSO信号的新指标。研究了副热带南北太平洋经向模态对ENSO演变的调制作用。指出了副热带太平洋海温通过自我维持,影响春夏季信风强度变化进而导致的赤道西风异常,是ENSO发展形成的必要条件之一,并在国家气候中心业务内网上实现了对指标的实时客观识别。

成果应用情况

1ENSO监测、分析和预测业务系统2.1版本(SEMAP2.1)建设完成并实现业务化运行

建立了ENSO监测、分析与预测系统(SEMAP)2.0系统,并完成了系统向2.1版的升级。SEMAP2.1版)自201911日起开始业务化运行,其监测预测产品在国家气象业务内网(http://10.1.64.154/)的“气候业务”版块中实时发布,提供图形展示及相关数据的下载服务,并得到中国气象局预报司发文(气预函〔201879号)。从实际应用来看,该系统成功的预测了2014-2015-2016ENSO发展的一波三折,也成功预测了2015/2016冬季厄尔尼诺达到超强事件,为业务会商提供了非常重要的ENSO预测意见。

2)两类厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法作为国标与行标发布

    研制的两类ENSO事件判别方法已经获批成为国家标准(GB/T 33666-2017)和行业标准(QX/T 370-2017)并对外发布。依照该判别方法,实现了两类ENSO的监测新指标在业务中的应用,已经完成了在国家级气象业务内网实时更新。

 

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