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一个可供enso预测的海气耦合环流模式及1997/1998enso的预测

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气候与环境研究 1998年第4期3卷 62-70页

作者：周广庆李旭曾庆存中国科学院大气物理研究所

利用中国科学院大气物理研究所设计发展的具有较高分辨率的热带太平洋和全球大气耦合环流模式，设计了一个初始化方案，建立了ＥＮＳＯ预测系统，进行了系统性的预测试验。预测结果检验评估表明，该预测系统表现出较强的预报能力，赤道... 详细信息

利用中国科学院大气物理研究所设计发展的具有较高分辨率的热带太平洋和全球大气耦合环流模式，设计了一个初始化方案，建立了ＥＮＳＯ预测系统，进行了系统性的预测试验。预测结果检验评估表明，该预测系统表现出较强的预报能力，赤道中东太平洋地区（Ｎｉｎｏ３和Ｎｉｎｏ３４）海表温度距平预报相关技巧高于０５２的预报可持续１８个月，该预测系统可应用到试验性的海温预测实践中。利用该系统对１９９７／１９９８年ＥＮＳＯ进行了实际预测，表明预测是成功的，预测的海温距平已提供给今年我国夏季降水预测使用，取得了良好的预测效果。

关键词：海气耦合环流模式初始化 enso预测 1997/1998enso

基于机器学习的FIO-CPS v2.0 enso预测订正研究

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基于机器学习的FIO-CPS v2.0 ENSO预测订正研究

作者：匡志远自然资源部第一海洋研究所

学位级别：硕士

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni(?)o-Southern Oscillation,enso)是热带太平洋海气相互作用的年际信号,是全球气候系统最强的气候变率,其精准预测对气候变化研究和防灾减灾至关重要。FIO-CPS v2.0(First Institute of OceanographyClimate Pre... 详细信息

厄尔尼诺-南方涛动(El Ni(?)o-Southern Oscillation,enso)是热带太平洋海气相互作用的年际信号,是全球气候系统最强的气候变率,其精准预测对气候变化研究和防灾减灾至关重要。FIO-CPS v2.0(First Institute of OceanographyClimate Prediction System version 2.0)是由自然资源部第一海洋研究所最新发展的第二代短期气候预测系统,在超前6个月对enso的预测技巧即异常相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)超过了0.75,但在超前7-9个月时预测技巧下落较快,超前一年已低于0.45。同时在2000年后预测技巧较上世纪末出现了显著下降。机器学习能够从大量模式和观测数据中寻找偏差规律,构建偏差订正模型,提高模式模拟和预测技巧。使用机器学习方法有望在FIOCPS v2.0预测enso的偏差订正方面发挥重要作用。本文基于短期气候预测系统FIO-CPS v2.0后报的enso预测结果结合XGBoost(e Xtreme Gradient Boosting)的机器学习方法,提出了从预测系统初始偏差(由于初值不准确引起的偏差)和本征偏差(由于模式本身带来的偏差)两个偏差来源出发来订正enso预测结果的思路,建立了动力-机器学习混合预测模型FIO-CPS-HY(First Institute of Oceanography-Climate Prediction SystemHybrid),并针对FIO-CPS v2.0过去40年整体后报和2000年后预测技巧的不足,首先开展了对FIO-CPS v2.0整体后报结果的研究思路验证,之后对进入2000年后独立测试订正试验。主要结论如下:一、建立了enso混合预测模型FIO-CPS-HY,分别用于FIO-CPS v2.0 40年整体后报的研究思路验证和进入2000年后预测的独立测试试验。开展了FIOCPS v2.0 40年整体后报的研究思路验证试验。将FIO-CPS v2.0后报的40年(起报时间从1982年至2021年)Ni(?)o 3.4区SST(Sea Surface Temperature)随机划分训练集(70%)和测试集(30%),结合初始偏差、本征偏差等作为XGBoost模型的输入特征,Ni(?)o 3.4区观测SST作为真值,训练得到混合预测模型并最终用于整体后报的研究思路验证中。开展了FIO-CPS v2.0独立测试订正试验。针对2000年后enso预测技巧的不足,将FIO-CPS v2.0后报结果按照时间顺序划分训练集(起报时间从1982年至2006年)和测试集(起报时间从2007年至2021年),为避免气候态的选取对测试集的影响,将预测系统的Ni(?)o 3.4区SST异常、初始偏差异常、本征偏差异常等输入XGBoost模型中训练,并用于后续的独立测试中。二、采用建立的enso混合预测模型FIO-CPS-HY对FIO-CPS v2.0整体后报验证试验和独立测试的订正试验表现出了较好的enso预测技巧。最近40年(1982-2021)整体后报结果表明,超前1-13个月后报的Ni(?)o 3.4指数ACC和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别在0.97以上和0.19℃以内,预测的4月至6月的ACC和RMSE分别在0.88以上和0.27℃以内。进一步对整个后报期间的enso事件预测的评估也显示出了FIO-CPS-HY良好的预测能力。独立测试订正试验结果显示,FIO-CPS-HY相对FIO-CPS v2.0在超前7-13个月预测的Ni(?)o3.4指数的ACC和RMSE分别可以增加57.80%(从0.40到0.63)和减少24.79%(从0.86℃到0.65℃)。试验结果表明混合预测系统能够将后报技巧提升至与FIO-CPS v2.0前期(预测时段为1982-2006)接近的水平,证明了混合预测方法是可行和有效的。三、为了理解混合预测模型的物理特征,进一步对混合预测系统的输入特征进行了分析。结果表明,FIO-CPS v2.0的原始预测结果最为重要,本征偏差次之,初始偏差贡献最小。随预测时效增长,混合预测系统对enso的订正更加需要本征偏差和初始偏差两部分的贡献,这也印证了改进模式物理过程、参数化方案和提高同化预报技术的重要性。尽管FIO-CPS-HY在实时预测方面仍存在一些偏差,但本研究为增强短期气候预测能力提供了可能的思路和方法,并显示出了机器学习和数值模式在气候研究和应用中融合的潜力。

关键词： enso预测 FIO-CPS v2.0 机器学习混合预测 XGBoost算法

一种模式气候吸引子约束下的初值协调方法及其在enso预测业务中的应用

同方学位论文库评论

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一种模式气候吸引子约束下的初值协调方法及其在ENSO预测业务中的...

利用ARGO资料改进enso和我国夏季降水气候预测

作者：孙丞虎李维京国家气候中心

为了改善模式初始场质量,减少初值误差对ENS0预测的影响,本文针对国家气候中心NCCo海气耦合模式初始化方案中初值动力不协调的问题,利用模式长期耦合模拟资料中的模式气候吸引子信息,发展了一种获取观测资料中与模式动力协调分量的信息... 详细信息

为了改善模式初始场质量,减少初值误差对ENS0预测的影响,本文针对国家气候中心NCCo海气耦合模式初始化方案中初值动力不协调的问题,利用模式长期耦合模拟资料中的模式气候吸引子信息,发展了一种获取观测资料中与模式动力协调分量的信息重构方法。进而基于该方法发展了一种模式气候吸引子约束下的模式初值协调方案,以改善模式初值的动力协调性。预测检验结果表明:在模式初值形成过程中,以模式气候吸引子信息为约束,只同化观测资料中与模式相协调的信息分量后,可以极大的提高初值与模式的协调性。其主要的机制是通过消除初始场中因同化资料和模式动力不协调所产生的小尺度高频噪声,突出与模式动力特征相适应的ENS0尺度信息,减少初始场中高频噪声快速增长对预报结果的影响。

关键词：初始化模式吸引子 enso预测

来源： cnki会议评论

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应用气象学报 2006年第5期17卷 538-547页

作者：张人禾殷永红李清泉刘益民牛涛中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 国家气候中心北京100081

全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式,与统计大气模式耦合,建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进... 详细信息

全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式,与统计大气模式耦合,建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进的海洋模式,进行了耦合模式的长期回报试验。结果表明:ARGO资料的应用极大地改善了耦合模式对热带太平洋海面温度异常的预测能力,提前3个月和6个月的回报结果都有很大的改进,基本上回报出了Ni^no3.4区海面温度异常的演变特征,对厄尔尼诺和拉尼娜都能够给出较准确的回报,回报结果与观测之间的相关性在整个热带太平洋区域明显提高。该文还利用国家气候中心(NCC)全球海气耦合模式,对我国夏季降水进行了个例和多年季度回报模拟试验,探讨了包含和不包含ARGO观测资料的同化资料作为初始场对我国夏季降水预测的影响,表明采用带有ARGO观测资料的海洋同化初始场,回报的我国夏季降水分布形式与观测更一致,回报结果与观测之间的正相关区域变大,对我国夏季降水的回报水平比采用没有ARGO观测资料的海洋同化初始场时有明显提高。

关键词： ARGO资料 enso预测我国夏季降水气候预测

用EOF展开和人工神经网络方法预测enso的研究

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海洋预报 2001年第3期18卷 1-11页

作者：蒋国荣张韧沙文钰解放军理工大学气象学院海洋气象教研室

　本文利用ＥＯＦ展开技术和人工神经网络方法进行了预测ＥＮＳＯ的研究，研究结果表明，二种方法的结合对预测ＥＮＳＯ有较好的效果，但预报效果依赖于预报时效，依赖于预报因子的合理选取。

关键词： EOF展开神经网络 BP网络 enso预测厄尔尼诺

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一次“双谷”型enso冷事件的成功预测

海洋预报 2012年第6期29卷 1-7页

作者：李进丁婷单晓龙钱维宏北京大学大气与海洋科学系中国人民解放军91867部队国家气候中心

2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的enso冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的enso冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与原序列的相... 详细信息

2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的enso冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的enso冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与原序列的相关系数为0.68;对2000—2011年间7次enso事件预测结果检验,发现提前3、6、9和12个月时Nino3.4指数的平均预报相关系数(R)分别为0.79,0.81,0.83和0.64,平均预报技巧得分(SS)分别为0.87,0.80,0.80和0.27。此方法具有计算简便,易于运行,预报时效稳定的特点,特别在提前6—9个月时对enso的预测仍有较好效果。

关键词： Morlet小波分析余弦函数叠加 Nino3.4指数 enso预测

一个enso动力相似误差订正模式及其后报初检验

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大气科学 2006年第5期30卷 965-976页

作者：孙丞虎李维京任宏利张培群王冬艳中国气象科学研究院南京信息工程大学大气科学系南京210044 中国气象局气候研究开放实验室国家气候中心北京100081 中国气象局国家卫星气象中心北京100081

为有效利用历史资料中的相似信息,减小模式误差对enso这类跨季节年际尺度预测问题的影响提高动力模式的预测水平。作者利用一种基于统计相似的模式误差订正方法,以国家气候中心简化海气耦合模式为平台建立了相应的动力相似误差订正(DAEC... 详细信息

为有效利用历史资料中的相似信息,减小模式误差对enso这类跨季节年际尺度预测问题的影响提高动力模式的预测水平。作者利用一种基于统计相似的模式误差订正方法,以国家气候中心简化海气耦合模式为平台建立了相应的动力相似误差订正(DAEC)模式,并着重探讨了系统相似程度(全相似或部分相似)、误差重估周期以及相似样本个数等因素对预报效果的影响。结果表明,利用该方法可以有效地改善原有模式的预报性能,其中“全相似”比“部分相似”更能反映海气耦合系统的相似程度,从而对模式误差做出更为准确的估计,使预报误差明显减小。海洋和大气的误差重估周期对结果也有较大影响,在不同相似程度下分别存在着某种最优配置使得预报效果达到最佳。另外,在对相似样本存在状况及影响的研究中则发现在当前资料长度内整体上只存在着有限个相似样本,在此范围内随着样本取样数目的增加DAEC模式的预报性能逐渐提高。

关键词：动力-统计相结合 enso预测相似误差订正法

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美国第25届气候诊断与预测年会

气象科技 2002年第1期30卷 1-10页

作者：王绍武北京大学物理学院大气科学系北京100871

文章介绍了 2 0 0 0年美国第 2 5届气候诊断与预测年会。着重讨论了如下 8个问题 :最近的enso特征 ,气候异常的诊断 ,季风降水 ,enso预测 ,enso影响的模拟 ,陆面过程 ,模式预测与可预报性。

关键词：美国气候诊断 enso预测可预报性季风降水年代际气候变革厄尔尼诰气候预测

A spatiotemporal 3D convolutional neural network model for enso predictions: A test case for the 2020/21 La Niña conditions

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Atmospheric and Oceanic Science Letters 2023年第4期16卷 22-28页

作者： Lu Zhou Chuan Gao Rong-Hua Zhang Key Laboratory of Ocean Circulation and Waves Institute of Oceanologyand Center for Ocean Mega-ScienceChinese Academy of SciencesQingdaoChina School of Marine Sciences Nanjing University of Information Science and TechnologyNanjingChina Laoshan Laboratory QingdaoChina University of Chinese Academy of Sciences BeijingChina

2020–22年间热带太平洋经历了持续性多年的拉尼娜事件,多数耦合模式都难以准确预测其演变过程,这为厄尔尼诺-南方涛动(enso)的实时预测带来了很大的挑战.同时,目前学术界对此次持续性双拉尼娜事件的发展仍缺乏合理的物理解释,其所涉及... 详细信息

2020–22年间热带太平洋经历了持续性多年的拉尼娜事件,多数耦合模式都难以准确预测其演变过程,这为厄尔尼诺-南方涛动(enso)的实时预测带来了很大的挑战.同时,目前学术界对此次持续性双拉尼娜事件的发展仍缺乏合理的物理解释,其所涉及的物理过程和机制有待于进一步分析.本研究利用再分析数据产品分析了热带东南太平洋东南风异常及其引起的次表层海温异常在此次热带太平洋海表温度(SST)异常演变中的作用,并构建了一个时空分离(Time-Space)的三维(3D)卷积神经网络模型(TS-3DCNN)对此次双拉尼娜事件进行实时预测和过程分析.通过将TS-3DCNN与中国科学院海洋研究所(IOCAS)中等复杂程度海气耦合模式(IOCAS ICM)的预测结果对比,表明TS-3DCNN模型对2020–22年双重拉尼娜现象的预测能力与IOCAS ICM相当,二者均能够从2021年初的初始场开始较好地预测2021年末El Niño3.4区SST的演变.此外,基于TS-3DCNN和IOCAS ICM的敏感性试验也验证了赤道外风场异常和次表层海温异常在2021年末赤道中东太平洋海表二次变冷过程中的关键作用.未来将神经网络与动力模式模式间的有效结合,进一步发展神经网络与物理过程相结合的混合建模是进一步提高enso事件预测能力的有效途径.

关键词： enso预测深度学习模型动力耦合模式多年拉尼娜物理可解释性