鄭廣芬,王素艷,楊建玲,丁小謹(jǐn),李　欣

(1.寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，寧夏　銀川　750002；2.寧夏氣候中心，寧夏　銀川　750002)

?

基于前期海溫異常的寧夏5~9月候降水量客觀預(yù)測方法及檢驗評估

鄭廣芬1,2,王素艷1,2,楊建玲1,丁小謹(jǐn)2,李欣2

(1.寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，寧夏銀川750002；2.寧夏氣候中心，寧夏銀川750002)

摘要：利用寧夏1981~2014年降水資料，通過相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)與寧夏降水關(guān)系較好的主要是赤道太平洋、印度洋、北大西洋及西太平洋海溫，其關(guān)鍵的影響時段為5月各候、6月第3候、8月1~3候、9月4~6候。利用多元回歸方法，建立基于前期海溫異常的候降水量客觀預(yù)測模型?？傮w看來，模型對寧夏引黃灌區(qū)和南部山區(qū)擬合效果好于中部干旱帶，對5月、8月、9月擬合效果最好。模型對各區(qū)域候降水量≥10 mm的準(zhǔn)強降水過程預(yù)測，總體評分高于“異常相似釋用預(yù)測方法”；南部山區(qū)預(yù)測效果最好，引黃灌區(qū)預(yù)測能力較弱；從各月看，6月和9月的預(yù)測準(zhǔn)確率相對較高， 5月預(yù)測準(zhǔn)確率最低。模型對引黃灌區(qū)候降水量≥5 mm的過程預(yù)測，6月效果最好。利用模型預(yù)測的2014年5~9月各站準(zhǔn)強降水過程，ZS評分高于實時發(fā)布的業(yè)務(wù)產(chǎn)品。

關(guān)鍵詞：海溫異常；候降水量；客觀預(yù)測模型；檢驗評估

引言

近年來，隨著現(xiàn)代氣候業(yè)務(wù)的改革與發(fā)展，對短期氣候預(yù)測的精細(xì)化程度提出了新的要求，努力提高氣候現(xiàn)象、氣候事件和氣象災(zāi)害的無縫隙預(yù)測和展望能力，大力發(fā)展延伸期(未來10~30 d)重要過程預(yù)測技術(shù)，成為當(dāng)前乃至未來一段時間短期氣候預(yù)測的重點工作之一。

關(guān)于延伸期重要過程預(yù)測技術(shù)，氣象工作者基于前期及模式預(yù)測的未來大氣環(huán)流場資料，開展了一系列探索性的研究工作[1]。孫國武等[2-5]在對逐日天氣圖進行帶通濾波的基礎(chǔ)上，研發(fā)了延伸期強降水過程預(yù)報的低頻天氣圖方法和關(guān)鍵區(qū)大氣低頻波預(yù)報方法，并且在氣候預(yù)測工作中得到較好的應(yīng)用[6]，尤其在2010年世界博覽會氣象服務(wù)保障中發(fā)揮了突出作用[7]；史湘軍[8]、史印山[9]等從分析北半球環(huán)流異常入手，以候降水為預(yù)測對象，通過尋找歷史相似年，建立了異常相似釋用方法；林紓等[10]以歐亞地區(qū)500 hPa候平均高度場為基本預(yù)測信息，以天氣形勢與預(yù)測區(qū)域的降水關(guān)系為主要依據(jù)開發(fā)了500 hPa準(zhǔn)150 d韻律預(yù)測方法，對逐候重要天氣過程進行了預(yù)測。

依托以上研究，在國家氣候中心的組織下，由上海氣候中心牽頭建立了“月內(nèi)重要過程與氣候趨勢預(yù)測系統(tǒng)(MAPFS)”[11]，并在全國省級氣候業(yè)務(wù)中推廣應(yīng)用。2013年中國氣象局預(yù)報司下發(fā)了關(guān)于《月內(nèi)強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)規(guī)定(試行)》的通知(氣預(yù)函〔2013〕43號)，明確要求2014年全國初步建立未來10~30 d月內(nèi)強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)。

由于各地氣候背景不同，MAPFS在不同地區(qū)的適用性存在差異；加之MAPFS中部分預(yù)測方法未實現(xiàn)客觀化，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果因主觀因素存在偏差。因此，在結(jié)合本地特點對MAPFS本地化改進的基礎(chǔ)上，發(fā)展具有本地特色的重要天氣過程客觀預(yù)測方法，成為重要的研究課題之一。

大氣環(huán)流是造成西北地區(qū)東部降水異常的直接原因[12-13]，海溫作為最重要的外強迫因子，通過影響大氣環(huán)流異常，對該地降水有重要影響，李耀輝[14-16]、趙強[17]等研究發(fā)現(xiàn)，ENSO不僅對西北地區(qū)春、夏、秋季降水有影響，而且西北地區(qū)降水在ENSO循環(huán)不同位相的異常特征各不相同；楊建玲等[18-19]指出，熱帶印度洋海盆模通過引起對流層中上層遙相關(guān)波列，在西北東部上空形成西低東高的異常環(huán)流形勢，進而對西北東部5月降水產(chǎn)生影響；程肖俠等[20]通過研究發(fā)現(xiàn)，陜西盛夏極端降水頻次與前期全球海溫存在遙相關(guān)；鄭廣芬等[21]指出，前期太平洋、印度洋海溫異常，與寧夏夏季嚴(yán)重干旱事件的發(fā)生有一定關(guān)系。海溫不僅與月以上尺度降水異常有一定聯(lián)系，駱美霞等[22]通過數(shù)值試驗發(fā)現(xiàn)前期海溫異常對日降水量的改變也有明顯影響。因此，本文以候降水量作為預(yù)報對象，以海溫指數(shù)作為預(yù)測因子，在對寧夏降水分區(qū)的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)分析及多元回歸方法，建立了基于前期海溫異常的候降水客觀預(yù)測模型，并對模型擬合能力、對候降水量≥10 mm、5 mm過程的預(yù)測能力進行了檢驗評估，期望通過此項工作的開展，進一步補充和完善重要天氣過程預(yù)測方法，提高對寧夏氣候事件和氣象災(zāi)害的預(yù)測能力。

1資料與方法

1.1資料

使用的資料包括寧夏20個國家級氣象站1981~2014年5~9月逐候降水量及中國氣象局氣象業(yè)務(wù)內(nèi)網(wǎng)的1981~2014年逐月海溫指數(shù)資料。

由于寧夏降水量地域特征明顯，北部引黃灌區(qū)年降水量大多在180 mm以下，而南部降水超過600 mm，最多降水是最少的3.7倍，因此依據(jù)“預(yù)報司關(guān)于下發(fā)《月內(nèi)強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)規(guī)定(試行)》的通知”中對強降水過程閾值的定義，結(jié)合降水南北差異大的特點，同時考慮降水過程序列在出現(xiàn)時間上的一致性，分別選用候降水量≥10 mm、候降水量≥ 5 mm作為閾值，對各區(qū)域、引黃灌區(qū)預(yù)測情況進行檢驗評估。

為盡可能消除年代際影響，并與目前氣候業(yè)務(wù)中所用標(biāo)準(zhǔn)氣候值時段一致，以1981~2010年作為因子篩選、建模及擬合效果檢驗時段。對模型預(yù)測的準(zhǔn)強降水過程檢驗評估分為2部分：以2011~2014年作為預(yù)測效果檢驗評估時段，對各區(qū)域候降水量≥10 mm的過程檢驗時，有關(guān)區(qū)域劃分、降水閾值、個例選取、評估方法均與中國氣象局推廣的MAPFS系統(tǒng)中“異常相似釋用預(yù)測方法”完全相同；同時考慮到2014年省級正式開展強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)，且中國氣象局對預(yù)測產(chǎn)品進行了統(tǒng)一檢驗評估，為便于比較，將模型對2014年逐站候降水量≥10 mm過程的預(yù)測結(jié)果與實時業(yè)務(wù)產(chǎn)品進行了對比分析。

考慮到海溫資料的實時性(每月上旬可獲取上月海溫資料)、月內(nèi)強降水過程預(yù)測產(chǎn)品發(fā)布時間(每旬最后一天前發(fā)布未來10~30 d強降水過程)及海溫作為外強迫因子對氣候影響的滯后效應(yīng)，因此篩選的海溫因子超前預(yù)測降水量2個月以上，即預(yù)測5月降水時選用3月及以前的海溫因子，且兩者相關(guān)關(guān)系具有一定的持續(xù)性。

1.2方法

利用經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)[23]分解，對寧夏降水進行分區(qū)；采用相關(guān)分析，以置信水平95%(R=0.349)為顯著性檢驗標(biāo)準(zhǔn)，篩選出與各區(qū)域逐候降水關(guān)系密切的海溫指數(shù)；利用多元回歸方法，建立各區(qū)域逐候降水客觀預(yù)測模型。

為保證模型預(yù)測結(jié)果盡可能與實況接近，要求所選的自變量間盡可能相互獨立，否則不僅不能有效地改進模型的擬合與預(yù)測，相反會使模型參數(shù)的估計性能變差。因此確定預(yù)測因子前，先將各海溫因子進行相關(guān)分析，當(dāng)多個相互間線性相關(guān)關(guān)系顯著的因子被選入時，模型中僅選取與降水關(guān)系最好的一個作為代表因子。

對模型預(yù)測效果的檢驗評估，采用中國氣象局《月內(nèi)強降水過程業(yè)務(wù)規(guī)定(試行)》中給出的、并且現(xiàn)行氣候預(yù)測業(yè)務(wù)中用于評定重要天氣過程預(yù)測準(zhǔn)確率的ZS評分，即：

ZS=預(yù)測正確次數(shù)/(預(yù)測正確次數(shù)+空報次數(shù)+漏報次數(shù))

若預(yù)測正確次數(shù)+空報次數(shù)+漏報次數(shù)=0，即實況沒有出現(xiàn)強降水過程，預(yù)測也沒有強降水過程，則不作記分處理。

空報率=空報次數(shù)/(預(yù)測正確次數(shù)+空報次數(shù)+漏報次數(shù))×100%

漏報率=漏報次數(shù)/(預(yù)測正確次數(shù)+空報次數(shù)+漏報次數(shù))×100%

2降水分區(qū)

對寧夏5~9月降水距平百分率進行EOF分解，前3個模態(tài)(圖1)占總方差貢獻的74.6%，其中，第一、第二、第三模態(tài)分別占50.4%、13.8%、10.4%，代表了寧夏降水的主要空間分布特征。由于寧夏區(qū)域較小，因此全區(qū)一致型是最主要的模態(tài)；其次是南北相反型，即引黃灌區(qū)與其他地區(qū)相反的分布形式；第三模態(tài)是中部地區(qū)與其他地區(qū)相反的分布。前3個模態(tài)分布表現(xiàn)出與目前習(xí)慣分區(qū)基本一致的區(qū)域特征，因此將寧夏分為引黃灌區(qū)、中部干旱帶、南部山區(qū)，與中國氣象局推廣的MAPFS中的分區(qū)相同。建立預(yù)測模型時，用區(qū)域內(nèi)各站候降水的平均值作為預(yù)報對象，與MAPFS中“異常相似釋用預(yù)測方法”相同。同時從歷史實測資料發(fā)現(xiàn)，當(dāng)區(qū)域平均候降水量超過10 mm時，該區(qū)域中大部分氣象站降水量超過10 mm。

3候降水客觀預(yù)測模型

3.1海溫與降水量相關(guān)分析

利用3個區(qū)域逐候降水量，與前期海溫進行相關(guān)普查。總體來看，寧夏候降水與前期海溫有較好的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)最好的時段為5月各候、6月第3候、8月1~3候、9月4~6候。與寧夏降水關(guān)系較好的主要是赤道太平洋、印度洋、北大西洋及西太平洋海溫，且大多有較好的持續(xù)性，有些時段降水與海溫的相關(guān)系數(shù)甚至超過0.6(表1，其它候相關(guān)系數(shù)表略)，這與李耀輝[14-16]、楊建玲[18]、鄭廣芬[21]等的研究結(jié)論一致。7月降水與海溫的關(guān)系不如其他時段密切。

通過對前期海溫的相關(guān)普查，以各區(qū)域候平均降水量作為預(yù)測對象，累積挑選出預(yù)測因子242個(表略)，有的候挑選出的預(yù)測因子多達8個(如南部山區(qū)6月第3候降水)，最少的1個。

3.2候降水客觀預(yù)測模型

利用相關(guān)分析結(jié)果，剔除相互間線性相關(guān)關(guān)系顯著的因子，采用多元回歸方法，建立基于前期海溫異常的寧夏引黃灌區(qū)、中部干旱帶、南部山區(qū)5~9月共30個候累計90個降水量客觀預(yù)測模型，部分預(yù)測模型見表2。

圖1　寧夏5~9月降水距平百分率EOF分解的第一(a)、第二(b)及第三(c)模態(tài)空間分布

1月SST引黃灌區(qū)中部干旱帶南部山區(qū)2月SST引黃灌區(qū)中部干旱帶南部山區(qū)3月SST引黃灌區(qū)中部干旱帶南部山區(qū)NINO1+2區(qū)海溫距平0.419*0.473**0.407*0.435*0.442*0.3470.425*0.374*0.249NINO3區(qū)海溫距平0.348*0.349*0.2360.3290.3360.2070.387*0.3440.205NINOC區(qū)海溫距平0.356*0.351*0.2260.349*0.350*0.2210.404*0.355*0.206NINOA區(qū)海溫距平0.3000.3320.536**0.419*0.397*0.549**0.3410.2080.368*NINOB區(qū)海溫距平0.605**0.505**0.443*0.496**0.445*0.432*0.483**0.437*0.423*NINOZ區(qū)海溫距平0.360*0.3270.1830.3440.3020.1400.365*0.2870.117IOWPA印度洋暖池面0.481**0.3400.3390.522**0.437*0.459**0.482**0.398*0.377*IOWPS印度洋暖池強度0.513**0.412*0.375*0.525**0.475**0.440*0.561**0.477**0.420*黑潮區(qū)海溫0.2970.3290.532**0.422*0.402*0.552**0.3290.2020.372*熱帶印度洋海盆模0.568**0.441*0.404*0.538**0.467**0.443*0.556**0.463**0.403*SIOD副熱帶南印度洋偶極子-0.265-0.177-0.114-0.249-0.214-0.215-0.390*-0.373*-0.381*

注：表中*、**分別通過95%、99%的置信水平

表2　候降水客觀預(yù)測模型

4候降水量客觀預(yù)測模型擬合及預(yù)測效果檢驗評估

4.1擬合效果評估

利用建立的客觀預(yù)測模型，對引黃灌區(qū)、中部干旱帶、南部山區(qū)5~9月累計90個候1981~2010年降水量進行擬合回算。由實況與擬合值相關(guān)系數(shù)可見(表3)，兩者相關(guān)系數(shù)平均為0.506，超過99%的置信水平；90個模型的擬合結(jié)果中，有78個超過95%的置信水平，占87%，其中23個擬合值與實況相關(guān)系數(shù)超過0.6，占26%。從各區(qū)域看，引黃灌區(qū)和南部山區(qū)擬合效果好于中部干旱帶，擬合值與實況相關(guān)系數(shù)分別為0.528、0.512、0.477，特別是引

黃灌區(qū)5月第6候、9月第3候、9月第5候，南部山區(qū)6月第3候、8月第3候擬合值與實況相關(guān)系數(shù)超過0.7。從各月平均情況看，5月、8月、9月擬合最好，實況與擬合值相關(guān)系數(shù)超過0.5。從擬合值與實況演變曲線看，大部分候兩者變化趨勢較為一致(圖2)。

4.2準(zhǔn)強降水過程預(yù)測探討及檢驗評估

4.2.1分區(qū)域總體預(yù)測情況檢驗評估

4.2.1.1候降水量≥10 mm

從圖2可以看出，模型對10 mm以上的降水有一定的擬合能力，如1981~2010年期間，中部干旱帶5月第3候共出現(xiàn)10次10 mm以上降水過程，模型擬合出其中的7次；南部山區(qū)8月第3候，共出現(xiàn)過19次10 mm以上降水過程，模型擬合出其中的15次。但有些候擬合效果較差，如6月4候、7月4候、8月4候，僅南部山區(qū)擬合值與實況相關(guān)顯著(圖略)。

表3　各候?qū)崨r與擬合降水量相關(guān)系數(shù)

注：表中*、**分別通過95%、99%的置信水平

圖2　寧夏引黃灌區(qū)、中部干旱帶及南部山區(qū)

圖2中2011~2014年降水量值是模型利用獨立樣本預(yù)測出的各區(qū)域降水量與實況降水量，由圖可見，預(yù)測與實況降水有較好的對應(yīng)關(guān)系。利用3個區(qū)域2011~2014年5~9月降水量實況，共挑選出122個候降水量≥10 mm的個例。模型預(yù)測的候降水量≥10 mm的個例累計為119個，預(yù)測正確61個，空報58個，漏報61個(表略)。10 mm以上降水過程總體ZS評分為0.339，高于中國氣象局推廣的MAPFS系統(tǒng)中“異常相似釋用預(yù)測方法”對寧夏候降水量≥10 mm過程預(yù)測的ZS評分(0.204)；其中正確的過程占預(yù)測過程的51%，占實況的50%；模型空報率為32.2%，漏報率均為33.9%。

從各區(qū)域看，引黃灌區(qū)、中部干旱帶、南部山區(qū)ZS評分分別為0.059、0.317、0.465；由于寧夏引黃灌區(qū)年降水量較少，候降水≥10 mm的過程出現(xiàn)幾率非常小，5月和9月2011~2014年間分別累計出現(xiàn)僅為2次和3次，因此預(yù)測難度非常大，模型對其預(yù)測能力較弱，而南部山區(qū)降水量相對較大，預(yù)測能力相對較好。從各月看，5月預(yù)測準(zhǔn)確率最低，ZS評分為0.222，6月和9月的預(yù)測準(zhǔn)確率相對較高，ZS評分在0.37左右。

4.2.1.2候降水量≥5 mm

由圖2可見，寧夏北部引黃灌區(qū)候降水量≥10 mm的降水過程出現(xiàn)幾率較小，因此以候降水量≥5 mm為閾值，對模型預(yù)測的引黃灌區(qū)降水情況進行檢驗評估。

2011~2014年5~9月，引黃灌區(qū)共挑選出候降水量≥5 mm的過程47個個例(表略)，模型預(yù)測為62個，其中預(yù)測正確30個，占預(yù)測過程的48%；空報32個，漏報17個，ZS評分為0.38；空報率41%，漏報率22%；從各月看，6月預(yù)測效果最好，實況出現(xiàn)9次，模型預(yù)測結(jié)果為10次，其中正確7次，占70%，空報3次，漏報2次，空報率為25%，漏報率17%。其他月份預(yù)測效果相近。

4.2.2模型預(yù)測結(jié)果與發(fā)布業(yè)務(wù)產(chǎn)品對比分析

根據(jù)“預(yù)報司關(guān)于下發(fā)《月內(nèi)強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)規(guī)定(試行)》的通知(氣預(yù)函〔2013〕43號)”，2014年各省正式開展月內(nèi)強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)，寧夏確定19個國家級氣象站作為預(yù)測評分站，其中引黃灌區(qū)12個站、中部干旱帶3個站、南部山區(qū)4個站。由于在2014年以來的實際業(yè)務(wù)中，統(tǒng)一采用降水量≥10 mm作為強降水過程的閾值，為了便于與日常業(yè)務(wù)產(chǎn)品對比，本節(jié)僅對模型預(yù)測的候降水量≥10 mm的過程進行檢驗評估。

中國氣象局預(yù)測司對各省2014年5~9月發(fā)布的強降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)產(chǎn)品統(tǒng)一進行了檢驗評估(圖3)， 全國31個省(市)平均ZS評分為0.136，最高0.33，最低0.01，寧夏19個站平均ZS評分為0.146。

為了便于將本文建立的客觀預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果與發(fā)布的業(yè)務(wù)產(chǎn)品對比，首先利用客觀預(yù)測模型計算出2014年3個區(qū)域5~9月逐候降水量，當(dāng)某一區(qū)域平均候降水量≥10 mm時，認(rèn)定該區(qū)域內(nèi)所有站降水量均≥10 mm，由此得出寧夏19個評分站候降水量≥10 mm的過程，采用ZS評分對其進行檢驗評估。預(yù)測與實況相比正確的有56站次(表4)，漏報86站次，空報100站次，ZS評分為0.231，較2014年寧夏發(fā)布業(yè)務(wù)產(chǎn)品高8.5%。模型漏報率35.5%，空報率41.3%。

圖3　全國省級業(yè)務(wù)單位2014年汛期(5~9月)

預(yù)測正確站數(shù)漏報站數(shù)空報站數(shù)5月2候15月3候75月4候46月1候11336月2候40156月4候426月5候1166月6候6717月1候3117月2候457月3候10117月5候5727月6候78月1候1378月2候4808月3候20178月4候4438月5候7008月6候79月1候279月2候69月3候99月4候5029月5候139月6候440合計(站次)5686100ZS0.231

注：空白表示實況和預(yù)測均未出現(xiàn)強降水過程

5小結(jié)與討論

(1)在對寧夏降水客觀分區(qū)的基礎(chǔ)上，通過相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)與寧夏降水關(guān)系較好的主要是赤道太平洋、印度洋、北大西洋及西太平洋海溫，其關(guān)鍵的影響時段為5月各候、6月第3候、8月1~3候、9月4~6候。

(2)利用多元回歸方法，建立了基于前期海溫異常的候降水量客觀預(yù)測模型，總體看來，引黃灌區(qū)和南部山區(qū)擬合效果好于中部干旱帶，模型對5月、8月、9月擬合最好。

(3)模型對2011~2014年5~9月各區(qū)域候降水量≥10 mm的準(zhǔn)強降水過程預(yù)測準(zhǔn)確率高于“異常相似釋用預(yù)測方法”；其中南部山區(qū)預(yù)測效果最好，對引黃灌區(qū)預(yù)測能力較弱；從各月看，6月和9月的預(yù)測準(zhǔn)確率相對較高，5月較低。對引黃灌區(qū)候降水量≥5 mm的過程預(yù)測，6月效果最好，其他月份相近。

(4)利用模型預(yù)測的2014年5~9月各站準(zhǔn)強降水過程，評分高于實時發(fā)布的業(yè)務(wù)產(chǎn)品。

雖然本文建立的客觀預(yù)測模型與實況擬合率較好，且對月內(nèi)準(zhǔn)強降水過程有一定預(yù)測能力，但由于寧夏遠離海洋，出現(xiàn)強降水過程的幾率較小，因此模型預(yù)測效果仍需提高，空、漏報率仍較高。另外，在客觀分區(qū)基礎(chǔ)上，建立了寧夏3個區(qū)域強降水過程客觀預(yù)測模型，盡管區(qū)域內(nèi)各站降水特征相似，但由于降水局地性強，南北差異大，因此還需進一步探討建立逐站不同降水閾值的降水過程客觀預(yù)測方法，提高預(yù)測的精細(xì)化水平和準(zhǔn)確率。

參考文獻:

[1] 馬浩,毛燕軍,雷媛,等.10～30 d延伸期天氣預(yù)報研究進展綜述[J]. 干旱氣象,2012,30(4):513-521.

[2] 孫國武,馮建英,陳伯民,等. 大氣低頻振蕩在延伸期預(yù)報中的應(yīng)用進展[J]. 氣象科技進展,2012,2(1):11-18.

[3] 孫國武,信飛,孔春燕,等. 大氣低頻振蕩與延伸期預(yù)報[J]. 高原氣象,2010,29(5):1142-1147.

[4] 孫國武,信飛,陳伯民,等. 低頻天氣圖預(yù)報方法[J]. 高原氣象,2008,27(增刊):64-68.

[5] 孫國武,孔春燕,信飛,等. 天氣關(guān)鍵區(qū)大氣低頻波延伸期預(yù)報方法[J].高原氣象,2011,30(3):594-599.

[6] 胡春麗,李輯,陳伯民,等. 低頻天氣圖方法在遼寧夏季延伸期強降水預(yù)報中的應(yīng)用[J]. 氣象科技進展,2013,3(1):64-67.

[7] 楊瑋,何金海,孫國武,等. 低頻環(huán)流系統(tǒng)的一種統(tǒng)計預(yù)報方法[J]. 氣象與環(huán)境學(xué)報,2011,27(3):1-7.

[8] 史湘軍,史印山,池俊成,等. 10～30天延伸期重要天氣過程的相似年統(tǒng)計預(yù)測方法[J]. 河北氣象,2012(1):1-4.

[9] 史印山,顧光芹. 用相似釋用方法制作小麥生育期逐旬氣候預(yù)測[J]. 氣象科技,2013,41(2):389-393.

[10] 林紓.500 hPa準(zhǔn)150天韻律在過程預(yù)報中的應(yīng)用研究[A]//新世紀(jì)氣象科技創(chuàng)新與大氣科學(xué)發(fā)展——氣候系統(tǒng)與氣候變化[M]. 北京:氣象出版社,2003.

[11] 陳伯民,信飛,沈愈,等. 月內(nèi)重要天氣過程與氣候趨勢預(yù)測系統(tǒng)及應(yīng)用進展[J]. 氣象科技進展,2013,3(1):46-51.

[12] 陳豫英,陳楠,譚志強. 2012年6月26～29日寧夏強降水成因[J]. 干旱氣象,2014,32(4):599-607.

[13] 王娜,方建剛,崔巍. 陜西夏季旱澇的主要環(huán)流特征[J]. 干旱氣象,2013,31(4):702-707.

[14] 李耀輝,李棟梁,趙慶云. 中國西北春季降水與太平洋秋季海溫的異常特征及其相關(guān)分析[J]. 高原氣象,2000,19(1):100-110.

[15] 李耀輝,李棟梁. ENSO循環(huán)對西北地區(qū)夏季氣候異常的影響[J]. 高原氣象,2004,23(6):930-935.

[16] 李耀輝,李棟梁,趙慶云,等. ENSO對中國西北地區(qū)秋季異常降水的影響[J]. 氣候與環(huán)境研究,2000,5(2):205-213.

[17] 趙強,嚴(yán)華生,張謹(jǐn)文. 影響陜西夏季旱澇的北半球前期大氣環(huán)流特征[J]. 干旱氣象,2012,30(4):546-554.

[18] 楊建玲,李艷春,穆建華,等. 熱帶印度洋海溫與西北地區(qū)東部降水關(guān)系研究[J]. 高原氣象,2015,34(3):690-699.

[19] 楊建玲,鄭廣芬,王素艷,等. 印度洋海盆模影響西北地區(qū)東部降水的大氣環(huán)流分析[J]. 高原氣象,2015,34(3):700-705.

[20] 程肖俠,方建剛,雷向杰. 陜西盛夏極端降水頻次及其與全球海溫的遙相關(guān)研究[J]. 干旱氣象,2014,32(1):38-45.

[21] 鄭廣芬,馮建民,馬宏永. 寧夏7月嚴(yán)重干旱事件的成因分析[J]. 干旱氣象,2012,30(3):332-338.

[22] 駱美霞,張道民. 實時海溫對動力延伸(月)預(yù)報影響的數(shù)值試驗研究[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報,2002,13(6):727-733.

[23] 魏鳳英. 現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)[M]. 第2版.北京:氣象出版社,2007.

Study on the Objective Prediction Method and Its Verification and Assessment for Pentad Precipitation from May to September in Ningxia Based on the Preceding SST Anomaly

ZHENG Guangfen1,2，WANG Suyan1,2，YANG Jianling1，

DING Xiaojin2，LI Xin2

(1.KeyLaboratoryofMeteorologicalDisasterPreventingandReducinginNingxia，Yinchuan750002,China; 2.NingxiaClimateCenter,Yinchuan750002,China)

Abstract:By using the rainfall data in Ningxia from 1981 to 2014, the relationship between the preceding sea surface temperature anomaly (SSTA) and the precipitation has been analyzed firstly. The results show that the preceding sea surface temperature anomaly(SSTA) in the equatorial Pacific, the Indian Ocean, the North Atlantic and the Western Pacific had good corresponding correlation with the precipitation, and it was best in all pentads in May, the 3rd pentad in June, the 1st to 3rd pentad in August and the 4th to 6th pentad in September. Secondly, according to the multiple regression method, the objective prediction models for pentad precipitation based on the early SST anomaly were established. The model fitted effect was better in the Yellow River irrigation area and the southern mountain area than that in the middle arid area. The model predicted effect for the processes of precipitation more than or equal to 10 mm in Ningxia was better than that of “Similar Interpretation Method”, and it was better in the southern mountain area and worst in the Yellow River irrigation area. On monthly time scale, the accuracy rate of prediction was relatively higher in September and June, and the worst in May. The predicted effect for the processes of precipitation more than or equal to 5 mm in the Yellow River irrigation area in June was the best. ZS score of the processes of precipitation more than or equal to 10 mm in 2014 was higher than that of real-time published business products.

Key words:SST anomaly; pentad precipitation; objective prediction method；verification and assessment

中圖分類號：P468.0+24

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1006-7639(2016)-01-0043-08

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0043

作者簡介：鄭廣芬(1965-)，女，河北獻縣人，正研級高工，主要從事氣候與氣候變化研究. E-mail:ych_zgf@163.com通訊作者：王素艷(1974-)，女，寧夏中寧人，高級工程師，主要從事氣候與氣候變化研究. E-mail: nxwsy_cn@sina.com

基金項目：公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201306027)、公益性行業(yè)(氣象)科研重大專項(GYHY201506001)、寧夏自然科學(xué)基金項目(NZ12277)、中國氣象局氣象關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項目(CMAGJ2015M65)及寧夏氣象局科研項目“月內(nèi)強降水過程趨勢預(yù)測系統(tǒng)本地化應(yīng)用與改進”共同資助

收稿日期：2015-08-19；改回日期：2015-09-20

鄭廣芬，王素艷，楊建玲，等.基于前期海溫異常的寧夏5~9月候降水量客觀預(yù)測方法及檢驗評估[J].干旱氣象，2016，34(1)：43-50, [ZHENG Guangfen，WANG Suyan，YANG Jianling, et al. Study on the Objective Prediction Method and Its Verification and Assessment for Pentad Precipitation from May to September in Ningxia Based on the Preceding SST Anomaly[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):43-50], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0043