本發(fā)明涉及氣象預(yù)報(bào)的，具體涉及一種基于nao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、寒潮是中國冬春季最主要的災(zāi)害性天氣之一，北方寒冷的空氣活動(dòng)達(dá)到一定強(qiáng)度并大規(guī)模向南侵襲的過程稱為寒潮。寒潮一般會(huì)造成劇烈降溫和大風(fēng)，有時(shí)伴隨雨、雪、凍雨、霜凍等一系列天氣現(xiàn)象。寒潮侵襲的過程中，經(jīng)常給交通、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、電力和通信等各個(gè)方面帶來很大的影響和損失。此外，寒潮也會(huì)直接對(duì)人體和動(dòng)物健康產(chǎn)生影響，較強(qiáng)的冷空氣活動(dòng)對(duì)不同人群特別是患有天氣敏感性疾病的患者人群產(chǎn)生極大威脅，極易引發(fā)呼吸系統(tǒng)疾病，也會(huì)凍死家畜造成極大的經(jīng)濟(jì)損失。在二十一世紀(jì)全球氣候變化加劇的背景下，寒潮產(chǎn)生了新的變化特征，從氣候變化的角度而言，雖然i?pcc第五次評(píng)估報(bào)告指出過去130a全球呈現(xiàn)變暖特征，并且近年來眾多研究發(fā)現(xiàn)我國冷空氣活動(dòng)頻次呈現(xiàn)年代際減少的趨勢(shì)。雖然影響我國的冷空氣寒潮活動(dòng)總體頻次呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，但在全球氣候變暖背景下的冷空氣新形勢(shì)卻表現(xiàn)出更加復(fù)雜的特征和機(jī)制，無論是從極端事件多發(fā)還是應(yīng)對(duì)氣候變化的角度。因此，開展10-30天延伸期寒潮延伸期預(yù)報(bào)研究，并基于大氣環(huán)流變化的主導(dǎo)因子建立預(yù)報(bào)指數(shù)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科研意義。

2、眾多前期研究表明，許多長(zhǎng)生命周期的大氣現(xiàn)象對(duì)天氣尺度系統(tǒng)有明顯的影響，如行星尺度rossby波的強(qiáng)度和位置、北大西洋濤動(dòng)(north?atlantic?oscillation(nao))、北極濤動(dòng)(arctic?oscillation(ao))等，當(dāng)一些特定的大氣環(huán)流型出現(xiàn)，或者某些異常環(huán)流形勢(shì)明顯且持續(xù)時(shí)，延伸期天氣過程往往具有較好的可預(yù)報(bào)性。從這個(gè)時(shí)間尺度的影響因子來說，ao和nao的作用非常重要。ao和nao是北半球季節(jié)內(nèi)時(shí)間尺度上具有周期性信號(hào)的赤道外大氣低頻變率的顯著模態(tài)，也是從季節(jié)內(nèi)一直到年代際冬半年變率的主導(dǎo)模態(tài)。ao的特點(diǎn)是北極圈和中緯度地區(qū)氣壓的反向波動(dòng)，同時(shí)伴隨副極地和副熱帶西風(fēng)強(qiáng)度的反向波動(dòng)。而nao是ao在北大西洋地區(qū)的局地化表征，與ao本質(zhì)上并無不同。ao和nao對(duì)美國、歐洲和亞洲的冬季天氣有著深遠(yuǎn)的影響，且影響隨著從對(duì)流層到較低平流層的高度而增強(qiáng)，它們最為顯著的貢獻(xiàn)在冷季10月-次年3月，尤其是在美洲東半部、北大西洋區(qū)域、歐亞和北極帽地區(qū)。因此，針對(duì)冷季冷空氣或者寒潮天氣過程的延伸期預(yù)報(bào)，從ao和nao指數(shù)入手具有明確的科學(xué)內(nèi)涵和現(xiàn)實(shí)可行性。

3、受大氣科學(xué)發(fā)展和對(duì)大氣認(rèn)識(shí)水平的限制，目前延伸期天氣預(yù)報(bào)理論和技術(shù)仍是世界性的難題。目前，實(shí)際業(yè)務(wù)中對(duì)于寒潮的短期預(yù)報(bào)和臨近期預(yù)報(bào)技術(shù)主要依靠數(shù)值預(yù)報(bào)以及集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，中短期預(yù)報(bào)技術(shù)較為成熟，預(yù)報(bào)效果良好。氣象業(yè)務(wù)中常見的延伸期預(yù)報(bào)的時(shí)長(zhǎng)為11-30天。10-30天延伸期時(shí)效的預(yù)報(bào)無論在理論研究探索還是實(shí)際業(yè)務(wù)實(shí)踐上，均存在諸多困難和挑戰(zhàn)，在整個(gè)預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)體系中也處于最薄弱的環(huán)節(jié)。尤其是，針對(duì)中國寒潮的延伸期預(yù)報(bào)目前仍不完善和成熟，主要表現(xiàn)在預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低并且提供預(yù)報(bào)信息較單一，僅能判斷預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)是否發(fā)生寒潮或?yàn)楹比眨瑢?duì)于寒潮的空間特征以及強(qiáng)度等信息均沒有體現(xiàn)。而在北半球冬季對(duì)亞歐地區(qū)天氣氣候具有重要影響的ao和nao不但與我國寒潮天氣密切相關(guān)，此外還具有顯著的低頻信號(hào)特征，從以往的研究回顧中也能夠發(fā)現(xiàn)nao對(duì)于寒潮過程的顯著影響，但利用ao和nao指數(shù)對(duì)我國寒潮進(jìn)行延伸期預(yù)報(bào)的研究目前仍比較匱乏。針對(duì)以上存在問題，本發(fā)明解決以下主要問題：

4、1、如何利用ao-nao指數(shù)建立寒潮延伸期預(yù)報(bào)模型。

5、2、針對(duì)較為困難進(jìn)行預(yù)報(bào)的全國性寒潮，如何在建立寒潮延伸期預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上改進(jìn)預(yù)報(bào)模型并提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的存在的問題，本發(fā)明旨在提供一種基于nao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)方法及系統(tǒng)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用根據(jù)下技術(shù)方案：

3、一種基于nao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)方法，所述方法包括以下步驟：

4、s1自動(dòng)獲取逐日era-5歷史數(shù)據(jù)資料；

5、s2根據(jù)步驟s1獲取逐日era-5歷史數(shù)據(jù)資料，統(tǒng)計(jì)冷空氣過程30-60天低頻特征，得到在寒潮事件爆發(fā)前ao的位相轉(zhuǎn)變特征；

6、s3根據(jù)逐日era-5歷史數(shù)據(jù)資料統(tǒng)計(jì)分析冷空氣發(fā)生前ao和nao指數(shù)特征，定量描述冷空氣事件發(fā)生前ao-nao指數(shù)的演變規(guī)律；

7、s4建立應(yīng)用ao-nao指數(shù)進(jìn)行冷空氣事件延伸期預(yù)報(bào)的模型；

8、s5使用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)som方法對(duì)步驟s4的預(yù)報(bào)模型進(jìn)行改進(jìn)；

9、s6根據(jù)som方法改進(jìn)預(yù)報(bào)模型后，再利用混合單粒子拉格朗日綜合軌跡模型追蹤冷空氣氣團(tuán)后向軌跡，最終得到模型對(duì)冷空氣入侵路徑的預(yù)測(cè)結(jié)果。

10、需要說明的是，本發(fā)明的所述步驟s2中，采用butterworth帶通濾波方法保留逐日era-5歷史數(shù)據(jù)資料中的500hpa等壓面上30-60天低頻信號(hào)，得到在寒潮事件爆發(fā)前ao的位相轉(zhuǎn)變特征。

11、需要說明的是，本發(fā)明的所述步驟s3中的定量描述冷空氣事件發(fā)生前ao-nao指數(shù)的演變規(guī)律，包括：

12、使用逐日era-5歷史數(shù)據(jù)資料中的海平面氣壓資料，計(jì)算并統(tǒng)計(jì)分析1951年-2014年每次冷空氣發(fā)生前60天ao和nao指數(shù)特征，定量描述冷空氣事件發(fā)生前ao-nao指數(shù)的演變規(guī)律，得到冷空氣事件發(fā)生前10-30天，ao-nao會(huì)出現(xiàn)位相由″+″轉(zhuǎn)″-″或指數(shù)連續(xù)下降的情況。

13、需要說明的是，在本發(fā)明建立所述步驟s4所述的模型中，包括確定冷空氣事件前指數(shù)下降閾值、確定閾值信號(hào)出現(xiàn)后冷空氣的發(fā)生時(shí)段以及對(duì)冷空氣事件強(qiáng)度的判定。

14、需要說明的是，本發(fā)明的步驟s4還包括：

15、利用1951年-2014年逐日的ao-nao指數(shù)及全國性冷空氣事件數(shù)據(jù)集(共805個(gè)個(gè)例)，統(tǒng)計(jì)冷空氣事件爆發(fā)前10-30天，ao-nao位相轉(zhuǎn)換的連續(xù)下降天數(shù)閾值和指數(shù)下降幅度閾值，確定指數(shù)信號(hào)的代表性；并利用2014年-2019年逐日的ao-nao指數(shù)及全國性冷空氣事件數(shù)據(jù)集(共69個(gè)個(gè)例)進(jìn)行檢驗(yàn)，定量計(jì)算命中率、漏報(bào)率及空?qǐng)?bào)率。

16、需要說明的是，本發(fā)明的步驟s4還包括：

17、每天獲取逐日海平面氣壓資料，并調(diào)用模型內(nèi)置的公式計(jì)算nao指數(shù)，逐日監(jiān)控，當(dāng)nao指數(shù)產(chǎn)生以下任一情況時(shí)，產(chǎn)生預(yù)報(bào)信號(hào)：

18、a連續(xù)5天呈下降趨勢(shì)；或

19、b連續(xù)3天持續(xù)下降且下降累計(jì)值超過1.0；或

20、c連續(xù)10天呈現(xiàn)持續(xù)負(fù)值。

21、需要說明的是，本發(fā)明的所述步驟s5中，包括：

22、利用som方法，對(duì)全國性寒潮事件發(fā)生前15-30天時(shí)段內(nèi)的500hpa高度場(chǎng)形勢(shì)進(jìn)行訓(xùn)練聚類；首先整理1961年-2009年36次全國性寒潮事件中延伸期預(yù)報(bào)時(shí)段的500hpa高度場(chǎng)數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為一維數(shù)據(jù)后輸入so?m神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)數(shù)據(jù)體量以及模型經(jīng)驗(yàn)公式獲得最小競(jìng)爭(zhēng)層緯度、獲勝鄰域的初始半徑、學(xué)習(xí)率和最大迭代次數(shù)，將這些參數(shù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，對(duì)高度場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，并通過u-matrix權(quán)重矩陣估計(jì)獲勝神經(jīng)元的二維映射分布，初步判斷其訓(xùn)練聚類結(jié)果是否穩(wěn)定有效；經(jīng)過參數(shù)的調(diào)整和多次訓(xùn)練后，得到穩(wěn)定分布的獲勝神經(jīng)元，輸出其訓(xùn)練結(jié)果，并恢復(fù)其二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便可得到聚類后的500hpa高度上的天氣形勢(shì)。

23、需要說明的是，所述步驟s6中，包括：

24、根據(jù)som聚類方法得出的5種500hpa高度上的天氣形勢(shì)模型，結(jié)合東亞經(jīng)典寒潮模型，分析所得模態(tài)中的形勢(shì)分布，確定了兩個(gè)關(guān)鍵區(qū)：

25、關(guān)鍵區(qū)i：40°w-20°e，45°n-65°n；關(guān)鍵區(qū)ii：60°e-130°e，45°n-80°n；

26、如ao和nao指數(shù)的計(jì)算方法，定義了關(guān)鍵區(qū)指數(shù)的計(jì)算方法：

27、

28、其中，代表關(guān)鍵區(qū)南部邊界緯向平均的標(biāo)準(zhǔn)化后的海平面氣壓異常值，代表關(guān)鍵區(qū)北部邊界緯向平均的標(biāo)準(zhǔn)化后的海平面氣壓異常值，關(guān)鍵區(qū)指數(shù)i為二者之差；

29、再分別對(duì)應(yīng)關(guān)鍵區(qū)i和關(guān)鍵區(qū)ii構(gòu)建指數(shù)index1和指數(shù)lndex2；

30、指數(shù)l?ndexl或指數(shù)l?ndex2，滿足以下任一條件則產(chǎn)生預(yù)報(bào)信號(hào)：

31、a連續(xù)5天呈下降趨勢(shì)；或

32、b連續(xù)3天持續(xù)下降且下降累計(jì)值超過1.0；或

33、c連續(xù)10天呈現(xiàn)持續(xù)負(fù)值。

34、基于本發(fā)明的n?ao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)方法，本發(fā)明還提供一種應(yīng)用基于nao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)方法的系統(tǒng)，進(jìn)一步的，本發(fā)明的系統(tǒng)包括：

35、獲取數(shù)據(jù)模塊，用于獲取逐日歷史數(shù)據(jù)資料；

36、驗(yàn)證指數(shù)模塊，用于根據(jù)所述逐日歷史數(shù)據(jù)資料對(duì)過程進(jìn)行低頻特征分析，驗(yàn)證利用ao指數(shù)進(jìn)行冷空氣延伸預(yù)報(bào)的可行性；

37、預(yù)報(bào)模型建立模塊，利用nao指數(shù)初步建立預(yù)測(cè)模型；

38、預(yù)報(bào)模型改進(jìn)模塊，利用som方法單獨(dú)建模，得到預(yù)報(bào)關(guān)鍵區(qū)，定義新指數(shù)，改進(jìn)預(yù)報(bào)模型；

39、寒潮延伸期預(yù)報(bào)模塊，用于根據(jù)最終的所述預(yù)報(bào)模型，利用實(shí)時(shí)逐日的海平面氣壓資料，對(duì)寒潮進(jìn)行每日定時(shí)運(yùn)行的延伸期預(yù)報(bào)。

40、本發(fā)明的有益效果在于：

41、1、建立了基于ao和nao指數(shù)的寒潮延伸期預(yù)報(bào)系統(tǒng)，可提前10-30天對(duì)全國性冷空氣事件做出概率預(yù)報(bào)。

42、基于北極濤動(dòng)(ao)和北大西洋濤動(dòng)(nao)在我國冷空氣過程中30-60天低頻信號(hào)且其變化對(duì)冷空氣事件指示作用，建立冷空氣事件發(fā)生前10-30天ao-nao指數(shù)的位相及指數(shù)變化閾值，可提前10-30天對(duì)全國性冷空氣事件做出概率預(yù)報(bào)。

43、2、針對(duì)預(yù)報(bào)難度較大的全國性寒潮，建立了全國性寒潮對(duì)應(yīng)的nao指數(shù)，提供寒潮入侵位置和路徑等信息。

44、3、利用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及單粒子拉格朗日軌跡模型等方法獨(dú)立建模，建立了全國性寒潮對(duì)應(yīng)的nao指數(shù)，提高了全國型寒潮的預(yù)報(bào)命中率并能提供寒潮入侵位置和路徑等信息。