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第1章 绪论 1

1.1现代气候业务需求 1

1.1.1经济建设需求 1

1.1.2防灾减灾需求 1

1.1.3环境保护和可持续发展的需求 2

1.1.4国家安全需求 2

1.2现代气候业务的范畴 2

1.2.1气候系统的监测与诊断 3

1.2.2气候系统预测模式 3

1.2.3气候预测 3

1.2.4气候评价与气候影响评估 4

1.2.5气候应用与服务 4

1.3现代气候业务 5

1.3.1现代气候业务布局 5

1.3.2现代气候业务流程 6

1.4气候研究的主要进展 7

1.4.1世界三大涛动 7

1.4.2大气长波理论与高低指数环流循环 8

1.4.3沃克环流与ENSO循环 8

1.4.4气候系统与地球系统科学 9

1.4.5气候系统模式与地球系统模式 10

1.4.6集合预报 10

1.5我国气候业务发展现状与进展 11

1.5.1我国气候业务发展历史 11

1.5.2我国气候业务的主要进展 11

1.6国际气候业务的合作 15

1.6.1北京气候中心（BCC） 15

1.6.2国际气候业务与服务 16

1.6.3 BCC主要产品和用户应用情况 18

参考文献 19

第2章 现代气候业务的主要基础理论 21

2.1气候系统 21

2.1.1气候系统的概念 21

2.1.2气候系统的成员及其相互关系 21

2.1.3气候系统的演变与气候异常 24

2.2大气低频振荡 26

2.2.1季节内低频振荡 26

2.2.2低频振荡的传播 26

2.2.3季节内振荡与东亚夏季风 28

2.2.4季节内振荡与东亚冬季风 29

2.2.5东亚夏季风环流系统的准双周振荡 29

2.2.6热带大气的30～60 d低频振荡 29

2.2.7中高纬度大气的30～60 d低频振荡 30

2.2.8 30～60 d大气振荡的全球特征 30

2.2.9热带大气低频振荡的动力学 32

2.2.10低频振荡的可预报性 35

2.3大气遥相关 36

2.3.1遥相关及其分布特征 36

2.3.2大圆理论 39

2.3.3 E-P通量 41

2.3.4大气外源异常 42

2.3.5大气内部动力过程 42

2.4海气相互作用 42

2.4.1观测事实研究 43

2.4.2南方涛动和厄尔尼诺事件（ENSO） 44

2.4.3 ENSO形成的机理研究 47

2.4.4 ENSO与PNA遥相关 48

2.4.5 Gill型热带大气响应理论 49

参考文献 55

第3章 气候监测和诊断分析 60

3.1概述 60

3.1.1气候系统监测诊断的内容和意义 60

3.1.2气候系统监测资料说明 62

3.2气候系统监测的主要内容及产品 64

3.2.1气候要素异常监测 65

3.2.2大气环流异常的监测 67

3.2.3海洋异常的监测 67

3.2.4积雪监测 69

3.2.5土壤湿度与温度监测 69

3.2.6气候系统监测诊断产品 69

3.3大气环流特征量的监测与诊断 70

3.3.1副热带高压活动的监测 70

3.3.2环流指数的监测 72

3.3.3阻塞高压监测 73

3.3.4极涡环流指数的监测 74

3.3.5其他环流特征量的监测 75

3.3.6物理量的监测诊断 75

3.4东亚季风监测诊断业务 77

3.4.1季风的定义 77

3.4.2东亚季风强度指数监测 77

3.4.3季风活动监测与诊断 79

3.4.4国家气候中心东亚夏季风监测业务系统简介 81

3.5长江中下游梅雨监测诊断 85

3.5.1梅雨期及梅雨强度的确定 85

3.5.2梅雨的气候特征 86

3.5.3梅雨的环流背景 87

3.5.4梅雨与ENSO事件 87

3.6 ENSO监测诊断预测业务 87

3.6.1 ENSO简介 87

3.6.2 ENSO事件的标准 93

3.6.3 ENSO诊断与预测 96

3.6.4 ENSO预测客观方法 100

3.7其他海域的监测诊断 115

3.7.1印度洋SST异常主要模态 115

3.7.2北大西洋海气系统的主要模态 118

参考文献 120

第4章 影响中国气候异常的主要物理因子及其相互作用 124

4.1引言 124

4.1.1冬季温度 124

4.1.2夏季降水 127

4.2 ENSO事件与中国气候异常的关系 129

4.2.1 ENSO事件与中国温度 129

4.2.2 ENSO事件与中国降水 131

4.3西太平洋暖池SST异常与中国夏季气候异常的关系 133

4.3.1西太平洋暖池SST异常与热带对流活动 133

4.3.2西太平洋暖池对流活动异常与东亚遥相关型 134

4.3.3西太平洋暖池对流活动异常与中国夏季降水的关系 135

4.4印度洋SST异常与中国夏季气候异常的关系 138

4.5青藏高原热力作用对中国夏季气候异常的影响 140

4.5.1青藏高原冬春积雪对东亚环流的影响 140

4.5.2高原冬春积雪对中国夏季降水异常的影响 142

4.6夏季风异常与中国汛期旱涝关系 144

4.6.1南海夏季风爆发早晚与夏季降水异常 145

4.6.2夏季风强度与夏季降水异常 145

4.7阻塞高压与中国夏季降水的关系 149

4.7.1阻塞高压的统计特征 149

4.7.2阻塞高压对中国夏季降水异常的影响 151

4.8西太平洋副热带高压与中国气候异常 151

4.8.1西太平洋副热带高压的气候特征 151

4.8.2西太平洋副热带高压与中国夏季降水的关系 153

4.8.3西太平洋副热带高压与冬季温度的关系 155

4.9低频振荡与我国夏季气候异常的关系 155

4.9.1低频振荡与我国夏季降水异常的关系 155

4.9.2低频振荡与台风的关系 160

4.10年代际气候变化 163

4.10.1中国夏季雨带的年代际变化趋势 163

4.10.2中国冬季温度的年代际演变特点及全球变暖的影响 166

参考文献 167

第5章 统计气候预测方法 170

5.1资料和中国气候区域划分 170

5.1.1资料序列 170

5.1.2温度等级指数确定方法 170

5.1.3降水指数确定方法 170

5.1.4夏季雨型 171

5.2气候预测业务 172

5.2.1延伸期——月气候预测 172

5.2.2汛期气候预测 174

5.2.3年度气候预测 181

5.3气候预测业务质量评估 186

5.3.1气候预测评分方法 186

5.3.2每月气候预测评分 190

5.3.3汛期气候预测评分 191

5.3.4年度气候预测评分 191

5.4常用统计预测方法 192

5.4.1物理量相似法 192

5.4.2多因子相似法 193

5.4.3环境场相似 194

5.4.4最优气候值法 195

5.4.5韵律相似法 197

5.4.6典型相关法 197

5.5综合集成决策方法 198

5.5.1权重分布法 199

5.5.2正权递归法 199

参考文献 200

第6章 月动力延伸集合气候预测业务系统 202

6.1气候动力模式预测的科学基础 202

6.2月动力延伸集合气候预测的现状 204

6.3集合预报的理论基础 205

6.3.1多初值集合预报优于单个初值预报的理论基础 205

6.3.2集合预报优于单个初值预报的实例 206

6.3.3最优集合理论 209

6.3.4多模式超级集合预报 210

6.4月动力延伸集合预测业务系统 212

6.4.1月动力延伸预测模式及业务流程 212

6.4.2月尺度动力延伸集合预报初值形成 213

6.4.3月尺度动力延伸预报集合方法 214

6.5月动力延伸集合气候预测系统的产品应用 215

6.5.1月动力延伸预测业务系统回报检验 215

6.5.2月尺度动力延伸集合气候预测产品回报检验 215

6.5.3月尺度动力延伸集合气候预测产品实时预报检验 221

6.5.4月动力预测模式逐日信息提取方法及应用 222

参考文献 226

第7章 季节动力气候模式集合预测 228

7.1季节气候异常的特点 228

7.2季节气候预测的现状 228

7.3海气耦合的季节气候模式 229

7.3.1大气模式 229

7.3.2海洋模式 229

7.3.3陆面模式 230

7.3.4海冰模式 230

7.3.5耦合模式 230

7.3.6区域气候模式 230

7.4季度气候模式集合预测方案 231

7.4.1模式初值形成方案 231

7.4.2模式集合方案 232

7.4.3区域气候模式预测方案 233

7.5季度气候模式集合预测历史回报检验 233

7.5.1全球模式结果检验 233

7.5.2区域模式检验结果 241

7.6季度气候模式集合预测实时预报检验 245

7.6.1全球模式 245

7.6.2区域模式 248

7.7国外季节气候预测 249

7.7.1欧洲中期预报中心动力气候预测 249

7.7.2英国气象局Hadley中心动力气候模式预测 250

7.7.3亚洲太平洋经合组织气候中心季节预测 255

7.7.4日本气象厅季节气候模式预测 260

7.7.5澳大利亚气象局季节气候预测 263

7.7.6国际气候研究所季节动力气候模式预测 265

7.7.7美国气候预测中心气候预测 268

7.8多模式集合预测 270

7.8.1国外多模式集合预报试验 271

7.8.2国内多模式集合预报试验 273

参考文献 274

第8章 动力气候模式产品的降尺度应用 277

8.1引言 277

8.1.1降尺度应用的必要性 277

8.1.2降尺度主要方法 277

8.2月动力延伸集合预测产品的降尺度应用 279

8.2.1动力与统计相结合的降尺度方法 279

8.2.2最优信息提取的降尺度应用 286

8.3季节气候模式集合预测产品的降尺度应用 290

8.3.1多模式集合季节预测 290

8.3.2降尺度季节预测 295

8.3.3环流分型技术及降尺度应用 300

8.4国际降尺度软件包介绍 310

8.4.1统计降尺度模型（SDSM） 310

8.4.2统计降尺度软件 312

参考文献 313

第9章 相似一动力短期气候预测业务的研究和应用 316

9.1动力与统计相结合的必要性及其意义 316

9.2动力相似预报的理论基础 317

9.2.1相似预报方法的发展历程及动力相似方法的提出 317

9.2.2动力相似预报方法的物理基础 318

9.3动力相似预报的技术支撑——相似误差订正方法 318

9.3.1相似误差订正方法原理 318

9.3.2相似误差订正的实现方法 319

9.3.3相似误差方法应用的若干关键技术 321

9.3.4相似—动力短期气候预测业务系统的框架和组成 324

9.4相似—动力在月尺度气候预测中的应用 324

9.4.1模式误差估计参数化方案（MEP）设计 325

9.4.2相似—动力集合气候预报方法的应用 326

9.5相似—动力在季节气候预测中的应用 330

9.5.1相似动力季节预测简介 330

9.5.2动力相似季节预测的应用结果 333

9.6相似—动力在ENSO预测中的应用 338

9.6.1相似—动力ENSO预测简介 338

9.6.2 ENSO动力相似误差订正模式回报试验 340

9.6.3相似样本数的估计及其影响 342

9.6.4回报个例 343

9.7结语 345

参考文献 346

第10章 极端气候事件的监测与气候影响评价 348

10.1极端气候事件监测 348

10.1.1极端气候事件定义 348

10.1.2极端气候事件监测方法 348

10.1.3极端气候事件监测指标 349

10.1.4极端气候事件监测业务系统 349

10.2气候影响评价理论与方法 350

10.2.1气候影响评价的理论 350

10.2.2气候影响评价的方法 351

10.2.3气候影响评价业务中常用的一些统计方法 351

10.2.4气象灾害的分类及灾害数据库 354

10.3气候影响评价 355

10.3.1气候影响评价业务流程 355

10.3.2主要气象灾害的监测及影响评估 356

参考文献 390

第11章 应用气候与服务 393

11.1概述 393

11.1.1应用气候和气候可行性论证的定义 393

11.1.2应用气候业务服务现状 393

11.1.3应用气候发展 394

11.2气候与农业 394

11.2.1气候资源对粮食生产潜力的估计 395

11.2.2气候对农作物影响指标 396

11.2.3气候对农作物影响评估原理及方法 398

11.2.4气候对农作物影响评估 404

11.3气候与水资源 405

11.3.1基本概念与原理 406

11.3.2水资源评估方法 406

11.4气候与能源 413

11.4.1气候对能源的影响评估方法 414

11.4.2气候对能源需求影响定量评估 415

11.5气候与交通 421

11.5.1气候对交通建设的影响 421

11.5.2气象条件对交通运输的影响 423

11.5.3气候对交通影响评估和预评估 424

11.6气候与电力、通信架空线路 430

11.6.1气候对电力、通信架空线路的影响 430

11.6.2输电线路设计标准 433

11.6.3电线覆冰厚度评估和预评估 434

11.6.4冰冻灾害风险区划方法 435

11.7气候与城市规划 436

11.7.1评估方法 437

11.7.2评估指标 438

11.7.3气候评估在城市规划中的应用 440

11.8气候与大气污染 443

11.8.1基本概念 443

11.8.2原理及方法 443

11.8.3影响及服务 445

11.9气候与人体健康 447

11.9.1天气气候对人体健康影响方式 447

11.9.2资料及其处理 448

11.9.3气候对疾病影响评估方法 448

11.9.4气候对疾病影响分析应用示例 449

11.10气候与重大工程 453

11.10.1重大工程气候可行性论证方法 453

11.10.2气候对重大工程可行性论证的主要分析 458

参考文献 459

第12章 气候业务中的科学技术问题与发展趋势 464

12.1当前气候业务中的科学与技术问题 464

12.1.1资料问题 464

12.1.2短期气候可预报性问题 465

12.1.3极端气候事件及其灾害的监测、预测与影响评估的问题 466

12.1.4不同时空尺度的影响因子相互作用及对夏季旱涝影响问题 466

12.1.5东亚夏季风变异机理及其与中国旱涝关系问题 467

12.1.6现代气候预测技术与方法问题 467

12.2气候系统监测诊断 468

12.2.1气候系统监测诊断对观测资料的需求 468

12.2.2气候监测诊断业务的主要内容 468

12.2.3冰雪圈、植被等下垫面物理过程的监测诊断业务 468

12.3气候预测 469

12.3.1气候预测与天气预报的异同 469

12.3.2气候预测的科学难点 470

12.4气候动力模式预测 471

12.4.1资料同化系统 471

12.4.2气候系统模式发展 471

12.4.3动力气候模式集合预测技术的完善与改进 473

12.4.4动力相似预报的策略和方法在月季气候预测中的应用 474

12.5气候灾害影响与风险评估 474

12.5.1极端气候事件及其重大气候灾害资料序列 475

12.5.2极端气候事件及其灾害的风险评估方法 475

12.5.3气候影响评估业务体系 476

12.6气候应用与服务 476

12.7区域与省级现代气候业务发展思路 476

12.7.1区域气候资料数据集与区域气候区划 476

12.7.2不同气候区的气候监测诊断和预测业务 477

12.7.3气候可行性论证 477

12.8国家级气候预测业务未来发展趋势 477

12.8.1我国现在气候预测的水平 477

12.8.2我国未来气候预测的发展趋势 478

参考文献 479