賈旭偉,李　旭,張　瑩,尚可政,樂　滿,王式功

(1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室,甘肅　蘭州　730000；2.中國人民解放軍93544部隊，河北　保定　072655;3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川　成都　610225)

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基于低頻振蕩的西北地區(qū)中西部延伸期降水預(yù)報研究

賈旭偉1,2,李旭1,張瑩3,尚可政1,樂滿1,王式功3

(1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室,甘肅蘭州730000；2.中國人民解放軍93544部隊，河北保定072655;3.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,四川成都610225)

摘要：對1980—2014年的NCEP/NCAR 3個層次(200 hPa、500 hPa和700 hPa)多個要素場逐日格點資料進行Butterworth帶通濾波，保留周期為30～60 d的低頻信號，通過周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對2011—2014年全球6—8月各要素場預(yù)報日前150 d的低頻數(shù)據(jù)進行逐日外延(至未來30 d)。在此基礎(chǔ)上，通過逐步相似過濾方法對西北地區(qū)中西部44個臺站2011—2012年夏季降水進行10～30 d的預(yù)報及效果檢驗。結(jié)果表明：(1)對低頻要素場的擬合準(zhǔn)確度隨預(yù)報時效增長逐步降低，后期趨于穩(wěn)定；且各層次各低頻要素相應(yīng)的大部分關(guān)鍵區(qū)通過0.05顯著性水平檢驗；(2)當(dāng)相似個例中降水個例數(shù)≥3時預(yù)報當(dāng)日有降水，其對應(yīng)的Cs評分最高，44個臺站的Cs評分均值為0.585，且Cs評分整體高于氣候概率值。因此，利用該預(yù)報方法進行降水預(yù)報是可行的，可用于實際業(yè)務(wù)中。

關(guān)鍵詞：低頻信號；周期分析；逐步相似過濾；延伸期預(yù)報

引言

隨著數(shù)值預(yù)報技術(shù)、現(xiàn)代化觀測手段的廣泛應(yīng)用和計算條件的不斷改善，使得天氣預(yù)報定時、定點、定量化進程較以往有了長足的進步，各級氣象臺站的短時臨近、短期、中長期的預(yù)報能力有了很大程度的提高[1-4]。但是，介于常規(guī)天氣預(yù)報和氣候預(yù)測之間10～30 d的延伸期預(yù)報仍是目前業(yè)務(wù)預(yù)報中的一個“盲點”和難點。國內(nèi)外研究學(xué)者普遍認(rèn)為大氣低頻季節(jié)內(nèi)振蕩可作為聯(lián)系數(shù)值天氣預(yù)報和季節(jié)預(yù)報的橋梁，填補中期預(yù)報與短期氣候預(yù)測之間的延伸期預(yù)報時段縫隙[5]。實現(xiàn)延伸期預(yù)報，意味著真正做到“無縫隙預(yù)報”，這將增強政府在防災(zāi)減災(zāi)決策方面的前瞻性和主動性，因此，基于低頻天氣圖的延伸期預(yù)報成為當(dāng)前延伸期預(yù)報方法中的一個研究熱點。

近年來，基于低頻天氣圖的延伸期預(yù)報方法已經(jīng)在部分省市進行了試預(yù)報，并取得了不錯的效果[6-10]。然而，如何對關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)低頻系統(tǒng)的生消與移動規(guī)律及各高低值系統(tǒng)之間的配置進行歸納整理，發(fā)掘出低頻天氣系統(tǒng)活動規(guī)律與天氣過程及氣象要素(降水、溫度)之間的有機聯(lián)系，這需要預(yù)報員有扎實的低頻天氣理論知識,且低頻系統(tǒng)的周期確定需要長期的預(yù)報經(jīng)驗積累，預(yù)報員的主觀經(jīng)驗對預(yù)報結(jié)果的影響較大。因此，利用客觀分析方法，結(jié)合歷史資料充分挖掘低頻天氣圖中的低頻信號，并對其進行逐日延伸期預(yù)報就顯得尤為重要。

相似預(yù)報方法能夠考慮天氣發(fā)展過程的三維結(jié)構(gòu)特征，并且兼顧大氣變化本身線性和非線性變化規(guī)律[11]，具有思路明確、直觀性強等特點，所以，至今仍有極其旺盛的生命力和應(yīng)用價值。本文針對利用低頻天氣圖進行延伸期預(yù)報時遇到的困難以及逐步相似過濾方法的優(yōu)勢，在周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對各層次對應(yīng)低頻天氣信號(形勢)進行延伸的基礎(chǔ)上，應(yīng)用逐步過濾方法就西北地區(qū)中西部延伸期降水進行預(yù)報，并對預(yù)報結(jié)果進行檢驗。

1資料和方法

1.1資料來源

本文所用資料為：(1)1980—2014年的NCEP/NCAR 3層(200 hPa、500 hPa和700 hPa)逐日格點資料，各層均包含5個基本量：位勢高度、濕度、U/V風(fēng)以及垂直速度。水平分辨率為2.5°×2.5°；(2)西北地區(qū)中西部44個臺站(圖1)1980—2014年逐年5月1日—9月30日的逐日降水資料，來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)。

圖1　氣象站點位置分布

1.2研究思路與方法

1.2.1研究思路

利用外延的低頻天氣圖進行延伸期降水預(yù)報的研究思路具體如下：

第一步:利用Butterworth帶通濾波器對1980年1月1日—2014年12月31日的NCEP/NCAR(2.5°×2.5°)3層逐層的5個基本氣象要素場進行濾波處理(保留30～60 d周期)，得到對應(yīng)層次不同要素場的逐日低頻資料；

第二步:將2011—2014年每年5月23日—8月1日各層次各格點上的不同氣象要素前期150 d的低頻資料去掉相應(yīng)日期的氣候平均值(基準(zhǔn)期為1980—2010年)，利用主周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對其分別進行擬合，并外延至未來30 d；

第三步:對第二步中外延后的低頻要素進行9點平滑，再疊加上預(yù)報日的氣候平均值，生成預(yù)報當(dāng)日對應(yīng)的低頻要素場；

第四步:利用氣候距平相關(guān)系數(shù)對不同層次不同區(qū)域的擬合效果進行對比評價，并對相應(yīng)關(guān)鍵區(qū)進行顯著性水平檢驗。依據(jù)低頻波的主要活動區(qū)域，依次對全球、南半球、北半球，10°S—10°N、30°S—30°N、60°S—60°N及南北半球10°—30°、30°—60°、60°—90°區(qū)域內(nèi)的氣候距平相關(guān)系數(shù)分別進行對比分析；

第五步:就生成的低頻要素場，通過逐步相似過濾方法找出歷史上(1980—2010年逐年5月1日—9月30日) 10個最優(yōu)相似個例，結(jié)合1980—2010年西北地區(qū)中西部44個臺站的逐日降水資料得到該區(qū)域降水的延伸期預(yù)報，并利用2013—2014年每年6月1日—8月31日的降水資料確定最優(yōu)相似個例數(shù)，2011—2012年每年6月1日—8月31日的降水資料用于預(yù)報效果檢驗。

1.2.2研究方法

(1)氣候距平相關(guān)系數(shù)

氣候距平相關(guān)系數(shù)[2](Climatic Anomaly Correlation Coefficient，簡稱CACC)反映了對槽脊位置及強度的預(yù)報效果，由于其利用實況值和預(yù)報值與平均氣候態(tài)的距平相關(guān)，避免了因傾向相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報時效增加而可能出現(xiàn)的虛假增長現(xiàn)象[12]。

(2)相似離度

相似預(yù)報方法中相似性判據(jù)的選取對相似預(yù)報的質(zhì)量有至關(guān)重要的意義。相似離度方法[13]是目前應(yīng)用較多的相似判據(jù)之一，其優(yōu)點在于既能分析樣本之間的形相似，又能體現(xiàn)它們之間的值差異。

2低頻天氣圖預(yù)報結(jié)果分析及檢驗

2.1區(qū)域平均氣候距平相關(guān)系數(shù)分析

對2011—2014年夏季各層(200 hPa、500 hPa、700 hPa)各格點5個低頻氣象要素(位勢高度、濕度、U/V風(fēng)和垂直速度)分別進行周期分析[14](均生函數(shù))、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選[15]及最優(yōu)子集回歸得到相應(yīng)的預(yù)報場，并分別求出不同層的5個低頻要素預(yù)報場與實況場的氣候距平相關(guān)系數(shù)。通過分析3層逐層5個要素場在不同區(qū)域平均氣候距平相關(guān)系數(shù)的分布趨勢(圖略)，發(fā)現(xiàn)隨著預(yù)報時效的增長，平均氣候距平相關(guān)系數(shù)整體呈下降趨勢，前期降幅快，后期降幅減緩，最終趨于穩(wěn)定；整體而言，氣候距平相關(guān)系數(shù)的全球值>南半球值>北半球值，10°S—10°N區(qū)域值>30°S—30°N區(qū)域值>60°S—60°N區(qū)域值，值得注意的是，上述3類分法所求得的不同區(qū)域的氣候距平相關(guān)系數(shù)值差異均較小；南北緯10°—30°，30°—60°和60°—90°平均氣候距平相關(guān)系數(shù)正負(fù)交錯分布，無明顯變化規(guī)律。經(jīng)計算，全球通過α=0.05顯著性水平的格點數(shù)達到49.57%，通過α=0.01顯著性水平的格點數(shù)達到20.71%。其中中國周邊的印度洋中部、南部，太平洋中西部及東部部分地區(qū)，貝加爾湖地區(qū)及中亞部分地區(qū)等中心相關(guān)系數(shù)均超過0.6，通過了α=0.001的顯著性水平。因此，通過均生函數(shù)、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對低頻信號進行預(yù)報擬合具有一定的可行性和可信性。

2.2西北地區(qū)中西部低頻天氣系統(tǒng)關(guān)鍵區(qū)CACC分析及檢驗

周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選及最優(yōu)子集回歸方法對低頻信號的擬合準(zhǔn)確與否，很大程度上決定了這些客觀分析方法在延伸期業(yè)務(wù)預(yù)報中的可行性和可推廣性?？紤]低頻天氣圖方法在日常延伸期業(yè)務(wù)預(yù)報中的不足，有必要通過客觀的預(yù)報方法對擬合出的低頻天氣圖進行釋用，減少人為因素的影響，從而更加快速、客觀地得出預(yù)報結(jié)論。基于此，本文嘗試將周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選及最優(yōu)子集回歸這3類方法運用于我國西北地區(qū)中西部延伸期降水預(yù)報中，以進一步檢驗其預(yù)報效果。

前人的研究[16]表明，影響中國西北地區(qū)降水天氣過程的6個低頻關(guān)鍵區(qū)分別為西西伯利亞、新疆—貝加爾湖、中亞、孟加拉灣、青藏高原和西太平洋地區(qū)。利用2011—2014年不同層次不同低頻要素場夏季樣本，對上述6個關(guān)鍵區(qū)域的氣候距平相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗。圖2為500 hPa低頻高度場預(yù)報第10天、第20天和第30天中國及周邊地區(qū)氣候距平相關(guān)系數(shù)分布圖。可以看出，500 hPa低頻高度場在預(yù)報第10天、第20天、第30天時，西西伯利亞東部及南部、新疆—貝加爾湖、青藏高原東部及南部、孟加拉灣、西太平洋大部分地區(qū)及中亞的哈薩克斯坦南部地區(qū)的氣候距平相關(guān)系數(shù)均通過顯著性水平檢驗，其中新疆北部、貝加爾湖、孟加拉灣北部及我國東南沿海部分地區(qū)的氣候距平相關(guān)系數(shù)尤為顯著，均通過了α=0.01顯著性水平。

經(jīng)分析其余各層次低頻要素場所對應(yīng)關(guān)鍵區(qū)的顯著性水平檢驗情況(圖略)，發(fā)現(xiàn)除了中亞地區(qū)200hPa低頻U風(fēng)場、500hPa和200hPa低頻垂直速度場，孟加拉灣700 hPa低頻高度場、500 hPa低頻濕度場和低頻V風(fēng)場未通過顯著性水平檢驗外，其余關(guān)鍵區(qū)所對應(yīng)的不同層次不同低頻要素場均通過了顯著性水平檢驗。

圖2　預(yù)報的第10天(a)、20天(b)、30天(c)中國及周邊地區(qū)500 hPa低頻高度場氣候距平相關(guān)系數(shù)分布

通過上述分析可知，利用周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對低頻信號外延的整體效果較好，可為下一步的延伸期降水預(yù)報提供科學(xué)的理論及數(shù)據(jù)支撐。

3逐步相似過濾方法的釋用及預(yù)報效果檢驗

3.1相似預(yù)報流程

一般而言，不同的氣象要素場，其形態(tài)分布及數(shù)值大小所對應(yīng)的天氣現(xiàn)象有所不同[17]，所以相似離度中參數(shù)α和β的大小隨要素場的不同而不同，如對于高度場，主要考慮形相似，α的取值可稍大一些；對于濕度場和垂直速度場而言，主要考慮的是值相似，β的取值可稍大一些。但是α和β的取值并沒有一個固定的標(biāo)準(zhǔn)，本文通過一些經(jīng)驗公式和試湊法[18]等反復(fù)試驗，最終挑選出不同低頻要素對應(yīng)的α和β值，具體取值如表1所示。

表1　各氣象要素場α、β取值

選擇適當(dāng)?shù)年P(guān)鍵區(qū)是做好延伸期相似預(yù)報的關(guān)鍵，在上述6個關(guān)鍵區(qū)的基礎(chǔ)上，結(jié)合影響西北地區(qū)中西部降水天氣過程中系統(tǒng)的生成區(qū)域、移動路徑、水汽源地、輸送通道等因素，經(jīng)過綜合考慮，最終選取3個區(qū)域(圖3)，通過計算區(qū)域內(nèi)格點上的低頻要素相似離度，選出最優(yōu)相似個例。

考慮氣候背景及天氣變化周期，以2011—2014年夏天各層次各個低頻擬合要素場為基礎(chǔ)，計算與其前后相差30 d以內(nèi)的1980—2010年對應(yīng)歷史低頻要素場的相似離度，然后按照相似離度從小到大的順序排序。結(jié)合西北地區(qū)中西部的氣候特征、天氣變化周期、降水成因及上述擬合方法(周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法)對各層次各低頻要素場的擬合效果，經(jīng)反復(fù)試驗，得出最佳過濾方案。具體過濾步驟見圖4，首先對預(yù)報日500 hPa低頻高度場進行相似過濾，然后選取200個最相似個例，在這200個最相似個例中，通過U風(fēng)場的過濾得到100個最相似個例，以此類推，經(jīng)過其它要素場的逐步過濾，得到10個最優(yōu)相似個例，若這10個個例中有α個個例有降水(R≥0.1 mm作為降水的判定標(biāo)準(zhǔn))發(fā)生，則預(yù)報該日有降水，否則，預(yù)報該日無降水，以Cs評分為標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)整α數(shù)值，找到最合適的判據(jù)。

圖3　低頻天氣系統(tǒng)關(guān)鍵區(qū)示意圖

圖4　逐步相似過濾流程圖

3.2預(yù)報結(jié)果檢驗

根據(jù)上述方案，利用2011—2014年夏季各低頻要素場的擬合產(chǎn)品制作西北地區(qū)中西部10～30 d的降水預(yù)報，并依照氣預(yù)函〔2013〕43號文2中規(guī)定的Cs評分標(biāo)準(zhǔn)對預(yù)報效果進行檢驗。

(1)

利用上述逐步相似過濾方案得到的10個最優(yōu)相似個例進行未來10～30 d降水預(yù)報過程中，對于降水相似個例數(shù)與實際降水的關(guān)系通過2013—2014年西北地區(qū)中西部44個臺站的Cs評分進行進一步探討。經(jīng)計算，當(dāng)降水相似個例數(shù)α<3時，空報率太高；當(dāng)α≥7時，漏報率太高；Cs評分均較低。而在α分別≥3、4、5、6的情況下，其所對應(yīng)44個臺站Cs評分的均值分別為0.571、0.549、0.511、0.429，即α≥3時，實況出現(xiàn)降水的概率整體達到最大(圖5)。也就是說，某臺站對應(yīng)的10個最優(yōu)相似個例中，如果出現(xiàn)降水的相似個例數(shù)達到3個以上，該臺站出現(xiàn)降水的可能性最大。

圖5　不同降水相似個例數(shù)所對應(yīng)的Cs評分

通過計算西北地區(qū)中西部44個臺站降水相似個例數(shù)α≥3時對應(yīng)未來10～30 d降水預(yù)報的Cs評分(2011—2012年均值)，結(jié)果如圖6a所示，Cs評分最高的臺站為達旦，高達0.801；最低的為冷湖，僅為0.003。整體而言，臺站的Cs評分普遍高于氣候概率值(1981—2010年這30 a有無降水的氣候概率)，但冷湖、小灶火及大柴旦3個臺站的Cs評分低于氣候概率值，究其原因，可能與其特殊的地理位置、氣候條件有關(guān)，例如冷湖其氣候概率值僅為0.081，說明該地區(qū)夏季歷史降水稀少，因此，該站點對應(yīng)的10個最優(yōu)相似個例中出現(xiàn)降水個數(shù)≥3的概率極小，從而導(dǎo)致Cs評分極低。經(jīng)計算，有6個臺站的Cs評分在0.300以下，它們均位于青海西北部，占總臺站數(shù)的13.60%；Cs評分在0.300～0.500之間的臺站有3個，分別為武威、景泰以及靖遠；Cs評分>0.500的臺站有35個，占到總臺站數(shù)的79.5%。說明利用該方法進行延伸期降水預(yù)報，總體預(yù)報效果較好。

44個臺站Cs評分所對應(yīng)的均方差分布在0.02上下波動，茫崖與格爾木站的均方差最大，分別為0.068及0.077。44個臺站的Cs評分均表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性，即隨著預(yù)報時效增長，Cs評分變化不大。以久治為例，該臺站在整個預(yù)報期之內(nèi)(10～30 d)，Cs評分的最大值和最小值分別為0.784(第10天)與0.748(第30天)，二者僅相差0.036。由此可知，利用該方法在對西北地區(qū)中西部進行延伸期降水預(yù)報的過程中，Cs評分隨預(yù)報時效的增長，整體呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)，進一步說明該方法進行延伸期降水預(yù)報的可行性。

圖6b為44個臺站對應(yīng)的Cs評分的空間分布，Cs評分呈現(xiàn)“鞍型場”分布，其中高值中心位于青海省東部，該中心南北部均為高值區(qū)，東西部為低值區(qū)，且東部Cs評分整體高于西部。

與此同時，利用上述逐步相似過濾方案對西北地區(qū)中西部44個臺站的日降水R≥1 mm和R≥5 mm的預(yù)報效果通過Cs評分分別進行檢驗(圖略)。結(jié)果顯示：當(dāng)相似個例中R≥1 mm的個例數(shù)α≥2時，實況出現(xiàn)R≥1 mm的概率整體達到最大，Cs評分均值為0.519。Cs評分最高的臺站為久治，可達0.672；由于部分臺站(冷湖、小灶火)降水量較小，加之預(yù)報本身的誤差，其Cs評分為0；有6個臺站(茫崖、冷湖、小灶火、大柴旦、德令哈和格爾木)的Cs評分低于其氣候概率值。對于R≥5 mm預(yù)報效果進行Cs評分發(fā)現(xiàn)，當(dāng)相似個例中R≥5 mm的個例數(shù)α≥1時，實況出現(xiàn)R≥5 mm的概率整體達到最大，Cs評分均值為0.342；Cs評分最高的臺站為甘孜，可達0.478；6個臺站(茫崖、冷湖、小灶火、大柴旦、格爾木和諾木洪)的Cs評分低于其氣候概率值，且隨著降水量不同，二者的Cs評分均保持了較好的穩(wěn)定性。

圖6　44個臺站Cs評分的均值、均方差(a)及均值空間分布(b)

4結(jié)論

(1) 隨著預(yù)報時效的增長，平均氣候距平相關(guān)系數(shù)整體呈下降趨勢，前期降幅快，后期降幅減緩，最終趨于穩(wěn)定，且西北地區(qū)中西部降水所對應(yīng)的大部分關(guān)鍵區(qū)不同層次的不同低頻要素場均通過α=0.05顯著性水平。因此，通過均生函數(shù)、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對低頻信號進行預(yù)報擬合具有一定的可行性和可信性。

(2)在進行逐步相似過濾時，當(dāng)各臺站的降水相似個例數(shù)α≥3時，對應(yīng)的Cs評分均值最高，44個臺站的Cs評分均值為0.585。

(3)西北地區(qū)中西部的44個臺站中，有6個臺站的Cs評分均值<0.300，均位于青海西北部；Cs評分均值在0.300～0.500之間的3個臺站分別為武威、景泰以及靖遠；Cs評分均值>0.500的臺站有35個，占到總臺站數(shù)的79.50%。

(4)整體而言，通過逐步相似過濾對44個臺站降水R≥0.1 mm預(yù)報的Cs評分均值為0.571，R≥1 mm預(yù)報的Cs評分均值為0.519，R≥5 mm預(yù)報的Cs評分均值為0.342，上述3類的Cs評分均值整體高于氣候概率值，且隨著預(yù)報時效的增長，Cs評分均值整體趨于穩(wěn)定。檢驗效果表明該預(yù)報方法是有效的，可用于實際業(yè)務(wù)預(yù)報。

運用周期分析、雙評分標(biāo)準(zhǔn)篩選和最優(yōu)子集回歸方法對低頻信號進行延伸，并在此基礎(chǔ)上通過逐步相似過濾方法對相應(yīng)區(qū)域進行延伸期氣象要素的預(yù)報是可行與可信的，可用于業(yè)務(wù)化推廣。

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Study on Extended-range Precipitation Forecast Based on Low Frequency Oscillation in Midwest Region of Northwest China

JIA Xuwei1,2, LI Xu1, ZHANG Ying3, SHANG Kezheng1,YUE Man1, WANG Shigong3

(1.CollegeofAtmosphericSciences,LanzhouUniversity,KeyLaboratoryofAridClimateChangeandDisasterReductionofGansuProvince,Lanzhou730000,China; 2.People’sLiberationArmy93544,Baoding072655,China;3.CollegeofAtmosphericSciences,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu610225,China)

Abstract:By using the Butterworth band-pass filter to process the daily gridded data of multi-factors’ fields of NCEP/NCAR about the three levels (200 hPa, 500 hPa and 700 hPa) from 1980 to 2014, and a 30-60 days low frequency oscillation was kept. By means of period analysis, scoring double standard screening and optimal subset regression methods, global data about low frequency elements of 150 days before forecasting days at 3 levels were fitted and extended to 30 days from June to August during 2011-2014. On this basis, the 10-30 days precipitation forecast was made and tested in 44 stations in mid-west region of Northwest China from June to August during 2011-2012 by using gradually-filtering analog method. The results are as follows: (1) The fitting accuracy of low frequency elements fields gradually reduced with the increase of forecast time length, and then it tended to be stable. Furthermore, each low frequency element at 3 levels passed the test of 0.05 significant level over the most key region. (2) When the number of similar rainfall cases was more than or equal to 3, there was a rainfall in forecast, and the corresponding Cs score was the highest. The average prediction accuracy of 44 stations was 0.585, and the Cs probability values was higher than the 30-year climatic mean (1980-2010) in general. Therefore, this method has a good application prospect for summer precipitation forecast in mid-west region of Northwest China.

Key words:low-frequency signal; period analysis; gradually-filtering analog method; extended range forecast

收稿日期：2015-11-03 ；改回日期：2016-01-18

基金項目：干旱氣象科學(xué)研究基金(IAM201404)、蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(lzujbky-2015-6,lzujbky-2014-103)和國家自然科學(xué)基金面上項目(41275070,41575138)共同資助

作者簡介：賈旭偉(1988-)，男，甘肅平?jīng)鋈?碩士研究生,主要從事現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù)和方法的研究. E-mail:jiaxw13@lzu.edu.cn 通訊作者：李旭(1983-)，男，博士，主要研究方向為現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù). E-mail:lixu07@lzu.edu.cn

文章編號：1006-7639(2016)-03-07-0553

DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-03-0553

中圖分類號：P456

文獻標(biāo)識碼：A

賈旭偉，李旭，張瑩，等.基于低頻振蕩的西北地區(qū)中西部延伸期降水預(yù)報研究[J].干旱氣象，2016，34(3)：553-559, [JIA Xuwei, LI Xu, ZHANG Ying, et al. Study on Extended-range Precipitation Forecast Based on Low Frequency Oscillation in Midwest Region of Northwest China[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(3):553-559], DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-03-0553