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短期氣候預測


- 運用和解說 -

可預測度與氣候模式

 

大氣的瞬間狀態的可預測度有限,超過10-14天以外基本上不可預測。儘管如此,季節性天氣平均或短期氣候的預測仍然有一定技巧的。這是因為大氣的變化一部份是由於外在因素的強迫而引起的,短期氣候的可預測度,主要源自地面溫度、海溫、泥土濕度等變化的外來強迫。

近來被俗稱為「水晶球」的氣候模式是短期氣候預測的主要工具之一。它在預測某大範圍區域內的氣候和正常氣候的差距有一定的技巧 (Gilman 1985; Livezey 1990, Barnston 1999),但並不能準確地預測某一天氣事件。

香港天文台利用區域氣候模式進行了一系列的研究,發現區域氣候模式有一定的技巧,並有潛力作為季度氣候預報的工具(Hui et. al 2002; Hui et. al 2005)。在2007年,該區域模式被有較佳預報技巧的「全球 - 區域氣候模式組合」取代(Lee et. al 2007)。

標準氣候平均

 

氣候平均(即所謂正常的氣候)的傳統定義,是某一氣象要素連續30年的數學平均 (WMO 1989)。香港天文台現時採用的標準氣候平均是以1981-2010的數據計算出來。

氣候距平

 

在季度氣候尺度,氣候距平多以「高於正常」、「接近正常」、「低於正常」來表達 (WMO 2000)。如何區分這三個等級,尚無國際上統一的規定。等分法是一個較常用的方法。具體的操作上,有一些氣候中心採用排列法(ranking),另外亦有氣候中心假設數據依正態、伽瑪或其他統計分佈,進行曲線契合來分等級 (IRI 2003)。

香港天文台分別將最高的百分之三十訂為「高於正常」,最低的百分之三十為「低於正常」,中間的為「接近正常」。在呈正態分佈的數據中,用百份之四十做分界約相當於用長期平均值的正負半個標準差來做分界。簡單來說,香港天文台是用長期平均值的正負半個標準差以內來定義「接近正常」(Chang and Yeung 2003)。

模式氣候與距平預測

 

模式所給出的未經後處理的預測都會趨於模式自己的氣候值(即模式預測的長期平均)。因此在做短期氣候預報時,一般做法是把模式氣候從模式計算出來的未經處理的預測減去,得出距平,這做法可以儘量去掉系統性誤差。

我們假設模式氣候是接近常態分佈。距平預測介乎±0.5標準差(standard deviation,常以σ代表)定義為「接近正常」,大於+0.5σ 為「高於正常」,少於-0.5σ 為「低於正常」。


一般做法

 

評估模式表現及把模式預測轉為可用的本地或區域預報時,對本地氣候的了解是很重要的 (ECMWF 2003)。最佳的預報應是綜合了客觀的模式預測,及預報員專業的判斷 (IRI 2003)。

參考文獻

 

Barnston, A.G., Y. He, and D.A. Unger, 2000: A Forecast Product that Maximizes Utility for State-of-the-Art Seasonal climate Prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 81, No. 6, pp. 1271-1279.

Chang, W L, and K H Yeung, 2003: Seasonal Forecasting for Hong Kong - A Pilot Study. Hong Kong Observatory Technical Note No. 104, Hong Kong Observatory.

ECMWF, 2003: Seasonal Forecast User Guide (http://www.ecmwf.int/products/forecasts/seasonal/documentation/index.html)

Gilman, D.L. 1985: Long-Range Forecasting: The Present and the Future. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 66, No. 2, pp. 159-164.

Guttman, N.B., 1989: Statistical descriptors of climate. Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 70, no. 6, pp. 602-607.

Hui, T.W., Chang, W.L., and Shum, K.Y.: 2002, Long-range forecasting for Hong Kong with ensembles from a regional model - some preliminary results. Second APCN Working Group Meeting, Seoul, Republic of Korea,11-13 June 2002. Hong Kong Observatory Reprint No., 480 (http://www.weather.gov.hk/publica/reprint/r480.pdf)

Hui, T.W., and Shum, K.Y., 2005: Prediction of Seasonal Rainfall in Hong Kong Using ECPC's Regional Climate Model. The Sixth International RSM Workshop, Palisades, New York, USA, 11-15 July 2005. Hong Kong Observatory Reprint No. 602 ( http://www.weather.gov.hk/publica/reprint/r602.pdf)

IRI, 2003: The Science and Practice of Seasonal Climate Forecasting at the IRI (http://iri.columbia.edu/climate/forecast/tutorial2/)

Livezey, R.E. 1990: Variability of Skill of Long-Range Forecasts and Implications for their Use and Value. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 71, No. 3, pp. 300-309.

Phelps, M.W., A. Kumar, and J.J. O'brien, 2004: Potential Predictability in the NCEP CPC Dynamical Seasonal Forecast System. Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 17, no. 19, pp. 3775-3785.

WMO, 1989: Calculation of Monthly and Annual 30-Year Standard Normals, WCDP-No. 10, WMOTD/No. 341, Geneva: World Meteorological Organization.

WMO, 2000: Draft Standard Verification System (SVS) for Long-range Forecasts (LRF) (http://www.wmo.ch/pages/prog/www/DPS/SVS-for-LRF.html)

Lee, S. M., Yeung K. H. and Yeung K. K., 2007: 引入全球及區域譜模式作季度預報。第二十一屆粵港澳氣象科技研討會, 香港, 2007年1月24日至26日。 Hong Kong Observatory Reprint No. 689 (http://www.weather.gov.hk/publica/reprint/r689.pdf)

最近修訂日期: <2014年4月1日>