鄭鳳琴，鐘利華，羅小莉，韋晶晶，史彩霞

(廣西壯族自治區(qū)氣象服務(wù)中心，廣西 南寧 530022)

引 言

西江流域全長2214 km，整個(gè)水系流經(jīng)云南、貴州和廣西三省(區(qū))，在珠江流域三大水系中屬最大的水系[1-2]，蘊(yùn)藏著豐富的水力資源，是我國發(fā)展水力發(fā)電的重要基地。近年來，以全球變暖為主要特征的氣候變化引起的旱澇氣象災(zāi)害越來越多[3-4]，尤其在汛期，受夏季風(fēng)影響，西江流域降水強(qiáng)度大且集中，時(shí)常因持續(xù)性強(qiáng)降水引發(fā)流域性洪澇災(zāi)害[5]，對(duì)該地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重危害。據(jù)統(tǒng)計(jì)[4]，西江流域降水量和區(qū)域性暴雨天數(shù)的高峰月均為6月，嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害也頻繁出現(xiàn)在6月，如1994、1998、2005、2008年6月均出現(xiàn)流域性大洪澇。西江流域洪澇災(zāi)害不但嚴(yán)重危害流域沿線的各行各業(yè)，而且對(duì)珠江三角洲地區(qū)的安全造成極大威脅。因此，做好西江流域延伸期降水過程的預(yù)測(cè)工作具有重要意義。

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及防災(zāi)減災(zāi)需求的不斷增加，政府和各行業(yè)對(duì)氣象服務(wù)的要求也越來越高[6]。所以，延長災(zāi)害性天氣過程的預(yù)報(bào)時(shí)效，做好10～30 d延伸期天氣過程的預(yù)測(cè)對(duì)加強(qiáng)流域氣象災(zāi)害服務(wù)、減輕氣象災(zāi)害對(duì)生產(chǎn)生活的危害具有重要意義[7-10]。在延伸期天氣過程的預(yù)測(cè)方面，國內(nèi)外針對(duì)不同區(qū)域和季節(jié)開展了一些適合本地的延伸期內(nèi)主要降水過程的預(yù)測(cè)[11-14]，預(yù)測(cè)方法主要有低頻天氣圖法[15]、韻律方法[16]、低頻波法[17]和環(huán)流異常相似信息法[18]等，并取得了一些有意義的研究成果。其中，低頻天氣圖法通過對(duì)低頻氣旋和低頻反氣旋造成的南北氣流輻合情況進(jìn)行分析，開展延伸期強(qiáng)降水過程的預(yù)報(bào)[19-20]；環(huán)流信息相似法利用NCEP/NCAR再分析資料提取強(qiáng)降水過程的主導(dǎo)系統(tǒng)[21]，綜合考慮降水的環(huán)流、天文、海洋等外強(qiáng)迫因子和降水自身的年際、年代際特征[22]，結(jié)合自回歸[23]、相似集成[24]等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行天氣過程的預(yù)報(bào)試驗(yàn)。針對(duì)橫跨云南、貴州和廣西的西江流域強(qiáng)降水過程的延伸期預(yù)測(cè)研究較少，然而每年前汛期6月多雨或持續(xù)性強(qiáng)降水過程，對(duì)該地區(qū)洪澇災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等帶來較大影響。本文利用西江流域135個(gè)氣象站點(diǎn)資料和NCEP/NCAR資料，利用多雨年大氣環(huán)流合成分析，確定影響強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)范圍，將降水關(guān)鍵系統(tǒng)組合成一個(gè)新的環(huán)流場(chǎng)，再采用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，對(duì)西江流域延伸期內(nèi)主要降水過程進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期對(duì)延伸期降水天氣過程預(yù)測(cè)提供一個(gè)新的方法和思路。

1 資料與方法

1.1 資 料

采用1960—2017年1—6月NCEP/ NCAR北半球500 hPa的逐日高度場(chǎng)再分析資料，水平分辨率為2.5°×2.5°；同期西江流域范圍(21.3°N—27.0°N、102.2°E—112.1°E)內(nèi)135個(gè)氣象站(廣西90個(gè)，云南23個(gè)，貴州22個(gè))逐日降水量資料，西江流域氣象站點(diǎn)分布見圖1。參考中國氣象局預(yù)報(bào)與網(wǎng)絡(luò)司發(fā)布的《月內(nèi)強(qiáng)降水過程預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)規(guī)定》，并結(jié)合西江流域降水氣候特征，當(dāng)135個(gè)站點(diǎn)有30%及以上站點(diǎn)日降水量≥25 mm，則記為一次西江流域強(qiáng)降水過程，其出現(xiàn)日期定為強(qiáng)降水過程日。

圖1 西江流域135個(gè)氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of 135 meteorological stations in the Xijiang River Basin

1.2 方 法

天氣過程的發(fā)生、發(fā)展與大氣環(huán)流的演變有密切關(guān)系[25]，對(duì)西江流域的天氣過程進(jìn)行預(yù)測(cè)，需找出造成該區(qū)域強(qiáng)降水的天氣關(guān)鍵區(qū)及影響系統(tǒng)，進(jìn)而利用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，尋找最佳形值相似年，對(duì)強(qiáng)降水過程的出現(xiàn)時(shí)段進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法具體包括兩個(gè)步驟：

(1)利用1960—2012年6月西江流域各氣象站點(diǎn)降水量距平百分率的累計(jì)序列，從大到小進(jìn)行排序，取前10個(gè)典型多雨年和典型少雨年，計(jì)算同期(6月)NCEP/ NCAR 500 hPa環(huán)流場(chǎng)差值圖，進(jìn)而對(duì)差值圖各格點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)t檢驗(yàn)，把通過α=0.10顯著性檢驗(yàn)以上的中心確定為大氣活動(dòng)中心，結(jié)合天氣系統(tǒng)的位置和預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)，取該中心15～20個(gè)緯距、20～40個(gè)經(jīng)距范圍作為西江流域強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)。

(2)把強(qiáng)降水天氣關(guān)鍵區(qū)范圍內(nèi)的所有格點(diǎn)進(jìn)行組合構(gòu)成一個(gè)新的格點(diǎn)場(chǎng)。這樣處理的好處一是所選區(qū)域天氣學(xué)意義更加清晰，二是減少矩陣空間點(diǎn)、減輕計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算滿足實(shí)際業(yè)務(wù)需求，且如果每天全球或北半球的所有格點(diǎn)參與計(jì)算，可能增加一些不必要的干擾，導(dǎo)致協(xié)方差矩陣趨于退化。然后利用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，根據(jù)集合預(yù)報(bào)的基本思路[26-28]，采用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)對(duì)新格點(diǎn)場(chǎng)進(jìn)行展開：

①應(yīng)用動(dòng)態(tài)相似集成方法，對(duì)距離預(yù)報(bào)月最近若干時(shí)段內(nèi)的天氣關(guān)鍵區(qū)500 hPa逐日環(huán)流場(chǎng)進(jìn)行EOF展開[29]。

②通過EOF的主要特征恢復(fù)場(chǎng)(前5個(gè))分別與1960年以來各年同期同區(qū)域EOF主要特征恢復(fù)場(chǎng)進(jìn)行比較，根據(jù)相似指數(shù)計(jì)算方法[27]，利用公式(1)計(jì)算相似系數(shù)，找出第一個(gè)相似年。

(1)

式中：S為平均距離；Eij為歐式距離；rij為相似系數(shù)；i為預(yù)測(cè)年的氣象場(chǎng)；j為1960年以來各年氣象場(chǎng)；n為網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)；R為相似指數(shù)，其值域?yàn)?≤R≤2，R=0表示相似的最好水平，R=2表示最不相似的情形。

③資料選取的初始時(shí)間后移10 d，以同樣的方法找出第二個(gè)相似年。

④資料選取時(shí)間不斷后移10 d，進(jìn)行EOF展開，共找出5個(gè)相似年。按照公式(2)將尋找出的5個(gè)最佳形值相似年預(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)的逐日強(qiáng)降水發(fā)生頻率，進(jìn)行集成計(jì)算：

(2)

式中：Pi(A)為事件A(如超過閾值降水量)的逐日出現(xiàn)頻率；nij為相似年預(yù)測(cè)區(qū)各站點(diǎn)的總數(shù)；mij為逐日預(yù)測(cè)區(qū)各站點(diǎn)出現(xiàn)事件A的頻數(shù)；i為預(yù)測(cè)時(shí)間階段中的各個(gè)日期；j為預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)的站點(diǎn)數(shù)(j=1,2,3，…，k)。

⑤將所得逐日出現(xiàn)強(qiáng)降水的頻率(站數(shù))P的序列點(diǎn)繪制成曲線，根據(jù)曲線峰谷變化情況，可對(duì)西江流域延伸期內(nèi)主要強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 天氣關(guān)鍵區(qū)分析和回報(bào)試驗(yàn)

2.1 天氣關(guān)鍵區(qū)

選取1960—2012年6月西江流域的典型多雨年，并對(duì)典型多雨年的500 hPa高度場(chǎng)進(jìn)行合成(圖2)。可以看出，亞歐中高緯為“2脊1槽”型，烏拉爾山以東的西伯利亞西部和亞洲東岸為高壓脊區(qū)，貝加爾湖地區(qū)為低槽區(qū)。烏拉爾山以東的高壓脊前不斷有冷空氣南下，使貝加爾湖容易出現(xiàn)切斷低壓，低壓發(fā)生一次又一次的替換，在替換過程中，由長波槽蛻變?yōu)槎滩ú?，并引?dǎo)地面冷空氣從東路入侵西江流域；而亞洲東岸高壓脊的穩(wěn)定維持，更有利于貝加爾湖及其以北地區(qū)低槽南移影響西江流域。孟加拉灣以及青藏高原東部為低槽區(qū)，等高線的彎曲度大，說明該區(qū)域低槽活動(dòng)頻繁，而且青藏高原東部的低槽與孟加拉灣附近的低槽形成階梯槽，有利于冷空氣不斷南下并影響西江流域，孟加拉灣低槽活躍，槽前暖濕氣流向華南上空輸送。西太平洋副熱帶高壓平均脊線位于15°N附近，孟加拉灣低槽與副熱帶高壓把大量暖濕空氣輸送到西江流域，與北方冷空氣相互交綏，這種南北環(huán)流形勢(shì)的穩(wěn)定維持，有利于形成穩(wěn)定的低空切變線和鋒面低槽，有利于該區(qū)域水汽的輻合和雨帶維持，是西江流域6月多雨的主要環(huán)流背景。

圖2 1960—2012年6月西江流域多雨年500 hPa平均高度場(chǎng)合成(單位：dagpm)Fig.2 Comprehensive of geopotential height on 500 hPa in June in more rainfall years in the Xijiang River Basin during 1960-2012 (Unit: dagpm)

黃海洪等[30]在廣西的天氣預(yù)報(bào)技術(shù)研究中指出，入侵廣西冷空氣路徑主要有三條，分別是西路、中路和東路，冷空氣的入侵路徑主要看新疆地區(qū)、河套地區(qū)。黃忠等[31]研究2007年6月粵東持續(xù)性暴雨成因中指出，受高空槽引導(dǎo)的冷空氣影響，華南北部形成穩(wěn)定的鋒面低槽和低空切變線，有利于水汽的輻合和雨帶維持。因西江流域強(qiáng)降雨的影響系統(tǒng)主要是中高緯烏拉爾山以東和亞洲東岸的高壓脊，貝加爾湖低槽、低緯度的孟加拉灣低槽和西太平洋副熱帶高壓，故西江流域天氣關(guān)鍵區(qū)選取烏拉爾山以東(40°N—60°N、60°E—80°E，簡(jiǎn)稱“A區(qū)”)、貝加爾湖地區(qū)(50°N—70°N、80°E—120°E，簡(jiǎn)稱“B區(qū)”)、新疆地區(qū)(30°N—50°N、80°E—100°E，簡(jiǎn)稱“C區(qū)”)和河套地區(qū)(30°N—50°N、100°E—120°E，簡(jiǎn)稱“D區(qū)”)，分別表示從不同路徑東移、南下的大氣環(huán)流系統(tǒng)。丁一匯[32]研究中國夏季風(fēng)降水時(shí)指出，華南地區(qū)的降水主要來自孟加拉灣和南海中、南部的暖濕西南氣流。結(jié)合西江流域的天氣氣候特征，另外選取印度—孟加拉灣地區(qū)(10°N—30°N、70°E—100°E，簡(jiǎn)稱“E區(qū)”)、西江流域地區(qū)(15°N—30°N、100°E—115°E，簡(jiǎn)稱“F區(qū)”)、西太平洋地區(qū)(15°N—30°N、115°E—140°E，簡(jiǎn)稱“G區(qū)”)作為西江流域強(qiáng)降水的天氣關(guān)鍵區(qū)(圖3)，分別表示南面不同路徑的水汽輸送。

圖3 天氣關(guān)鍵區(qū)位置及簡(jiǎn)稱Fig.3 The location and their abbreviations of the synoptic key regions

2.2 2008年6月強(qiáng)降水過程回報(bào)試驗(yàn)

2008年6月中上旬，西江流域出現(xiàn)了持續(xù)性大范圍暴雨或特大暴雨天氣，據(jù)統(tǒng)計(jì)該月平均降雨量偏多程度居1951年以來同期第3位。持續(xù)性強(qiáng)降雨導(dǎo)致山洪暴發(fā)、江河水位暴漲，給西江經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)帶來重大損失。對(duì)該年天氣過程預(yù)測(cè)難度較大，以2008年6月西江流域延伸期強(qiáng)降水天氣過程的預(yù)測(cè)為例詳細(xì)說明預(yù)報(bào)方法。

首先將西江流域強(qiáng)降水的7個(gè)天氣關(guān)鍵區(qū)(A～G)內(nèi)的格點(diǎn)進(jìn)行組合，構(gòu)成一個(gè)新的格點(diǎn)場(chǎng)。其次確定預(yù)報(bào)年資料的選取時(shí)段，即前期相似時(shí)段。一般應(yīng)盡量涵蓋近期曾發(fā)生過異常天氣的時(shí)間段，大致取120～150 d韻律接近的時(shí)間；同時(shí)兼顧實(shí)際業(yè)務(wù)情況，通常在月末發(fā)布降水過程預(yù)測(cè)時(shí)已經(jīng)能獲取到本月25日之前的NCEP/NCAR資料，因此最近日期選取截至25日。本例的前期資料選取2008年1月1日至5月25日共146 d的NCEP/NCAR 500 hPa環(huán)流場(chǎng)做為目標(biāo)相似年的環(huán)流資料，空間范圍取10°N—70°N、60°E—140°E，涵蓋西江流域強(qiáng)降水關(guān)鍵區(qū)2.5°×2.5°的格點(diǎn)值。

尋找第一相似年：對(duì)2008年1月1日至5月25日共146 d的關(guān)鍵區(qū)范圍內(nèi)500 hPa環(huán)流場(chǎng)進(jìn)行EOF分解，并提取前5個(gè)特征恢復(fù)場(chǎng)。同樣，分別對(duì)1960—2007年每年同時(shí)段同區(qū)域環(huán)流場(chǎng)進(jìn)行EOF分解，也提取前5個(gè)特征恢復(fù)場(chǎng)(即每年一個(gè)場(chǎng)，共48個(gè)場(chǎng))，分別計(jì)算2008年提取的特征恢復(fù)場(chǎng)與1960—2007年各年提取的特征恢復(fù)場(chǎng)之間的相似系數(shù)，尋找環(huán)流形勢(shì)最相似的一年，即第一個(gè)“形值”相似年。

重復(fù)以上步驟，但計(jì)算時(shí)選取資料的起始時(shí)間后移10 d，即尋找相似年的環(huán)流資料提取時(shí)段分別變?yōu)?月11日至5月25日、1月21日至5月25日、1月31日至5月25日、2月10日至5月25日，分別用預(yù)報(bào)年主要特征恢復(fù)場(chǎng)與各年同時(shí)段的主要特征恢復(fù)場(chǎng)計(jì)算相似指數(shù)，依次找出5個(gè)相似年。

經(jīng)過動(dòng)態(tài)變換時(shí)間步長，最終挑選5個(gè)不同時(shí)間步長的相似年份(1961、1961、1961、1961、1963年)。最后，用公式(2)累計(jì)計(jì)算5個(gè)相似年西江流域范圍內(nèi)強(qiáng)降水的出現(xiàn)頻率。

圖4為標(biāo)準(zhǔn)化處理后2008年6月西江流域降水過程的出現(xiàn)頻率預(yù)測(cè)及實(shí)況，圖中相對(duì)明顯的峰點(diǎn)(即預(yù)測(cè)頻率標(biāo)準(zhǔn)值≥0.5所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn))代表強(qiáng)降水的出現(xiàn)日期?？梢钥闯觯迷摲椒▽?duì)2008年6月西江流域強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)計(jì)強(qiáng)降水時(shí)段有3個(gè)：6月1—3日、8—15日和29日。而實(shí)況強(qiáng)降水過程則出現(xiàn)在6月8—9日、11—12日、14—15日和27日，有4次過程的出現(xiàn)時(shí)段預(yù)測(cè)正確，預(yù)測(cè)與實(shí)況差異較大的是6月初，預(yù)測(cè)1—3日有一次強(qiáng)降水過程，但實(shí)況未出現(xiàn)，屬于空?qǐng)?bào)。雖然沒能抓住每一次強(qiáng)降水過程，但從預(yù)測(cè)的服務(wù)角度來看，有4次過程大體落在強(qiáng)降水日前后，有一定的服務(wù)參考價(jià)值。

圖4 2008年6月西江流域降水過程的出現(xiàn)頻率預(yù)測(cè)及實(shí)況Fig.4 The frequency of prediction and observation of heavy precipitation processes in the Xijiang River Basin in June 2008

3 近5 a延伸期強(qiáng)降水過程預(yù)測(cè)效果

為說明該方法在氣候預(yù)測(cè)與服務(wù)中的作用及可行性，對(duì)西江流域2013—2017年連續(xù)5 a的6月強(qiáng)降水過程進(jìn)行預(yù)測(cè)。取每個(gè)預(yù)報(bào)年1月1日至5月25日的逐日NCEP環(huán)流資料與1960年以來各年相同時(shí)段500 hPa環(huán)流資料，分別尋找不同時(shí)間步長的5個(gè)相似年：2013年選出的5個(gè)“形值”相似年為1976、1976、1985、2004、2008年；2014年選出的5個(gè)相似年均為2013年；2016年選出的5個(gè)相似年均為2015；而2015年和2017年選出的5個(gè)相似年分別為1969、1969、1969、1969、1961年及2010、1969、2010、2010、2010年。從動(dòng)態(tài)相似集成方法挑選的環(huán)流相似年份可以看出2014年與2013年、2016年與2015年較為相似，因此重點(diǎn)分析2013、2015、2017年6月延伸期天氣過程預(yù)報(bào)情況。

圖5為2013、2015、2017年6月西江流域強(qiáng)降水過程出現(xiàn)頻率的預(yù)測(cè)及實(shí)況?？梢钥闯觯?013年6月西江流域共有3次強(qiáng)降水天氣過程，分別發(fā)生在9—10日、16日和27—28日，從預(yù)測(cè)曲線看，除5—6日出現(xiàn)空?qǐng)?bào)過程外，該方法對(duì)9—10日、16日和27—28日的3次天氣過程均作出較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)峰點(diǎn)與實(shí)況峰點(diǎn)吻合。2015年6月西江流域降水量達(dá)到區(qū)域性強(qiáng)降水過程的有7 d，從預(yù)測(cè)曲線看出，6月7—16日峰值比較集中出現(xiàn)，預(yù)示這一時(shí)間段內(nèi)強(qiáng)降水過程發(fā)生較頻繁，而實(shí)況在8日、11日、13—14日分別出現(xiàn)區(qū)域性強(qiáng)降水過程；同時(shí)預(yù)測(cè)21—22日可能出現(xiàn)強(qiáng)降水，21日降水實(shí)況峰點(diǎn)與預(yù)測(cè)曲線高值點(diǎn)吻合，而19日出現(xiàn)的區(qū)域性強(qiáng)降水過程與預(yù)測(cè)峰點(diǎn)相差2 d。2017年6月預(yù)測(cè)區(qū)域性強(qiáng)降水出現(xiàn)時(shí)段為：5日、10—11日、14—16日、20—21日、25日和27—30日，而實(shí)況在6日、13日、15—16日、20—21日、25—28日出現(xiàn)區(qū)域性強(qiáng)降水過程，說明該方法對(duì)2017年多次強(qiáng)降水過程均做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

從多年西江流域6月降水量統(tǒng)計(jì)(圖略)來看，2013年降水量偏少，較常年同期偏少近3成，未出現(xiàn)流域性的暴雨洪澇災(zāi)害。2015和2017年降水量偏多，尤其是2017年6月西江流域區(qū)域性暴雨過程多，廣西遭受了嚴(yán)重的暴雨洪澇災(zāi)害損失。由圖5可知，該方法對(duì)降水量偏多的月尺度延伸期降水過程預(yù)報(bào)效果更好。

圖5 2013(a)、2015(b)、2017年(c)6月西江流域強(qiáng)降水過程出現(xiàn)頻率的預(yù)測(cè)及實(shí)況Fig.5 The prediction and observation of heavy precipitation processes in the Xijiang River Basin in June 2013 (a), 2015 (b) and 2017 (c)

表1列出2013—2017年6月西江流域強(qiáng)降水過程的預(yù)報(bào)與檢驗(yàn)?？梢钥闯觯粢灶A(yù)測(cè)曲線峰值前后2 d內(nèi)實(shí)況出現(xiàn)1 d以上強(qiáng)降水過程視為預(yù)報(bào)準(zhǔn)確，5 a共預(yù)報(bào)26次強(qiáng)降水過程，正確20次，空?qǐng)?bào)6次，漏報(bào)2次，命中率達(dá)71%，且預(yù)報(bào)時(shí)效可達(dá)10～30 d，滿足延伸期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)要求，由此可見，該方法對(duì)西江流域強(qiáng)降水過程具有一定的預(yù)報(bào)能力。但同時(shí)從預(yù)報(bào)效果也可以看出，該方法表現(xiàn)出一定的空漏報(bào)率及對(duì)降水量級(jí)預(yù)報(bào)不準(zhǔn)，尤其在西江流域降水量偏少的年份表現(xiàn)更為突出，需要在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中注意改進(jìn)。

表1 2013—2017年6月西江流域降水過程預(yù)報(bào)與檢驗(yàn)Tab.1 Forecast and test of precipitation processes in the Xijiang River Basin in June from 2013 to 2017 單位：次

4 結(jié) 論

(1)在多雨年大氣環(huán)流合成分析基礎(chǔ)上，找出影響西江流域強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)：烏拉爾山以東、貝加爾湖、新疆地區(qū)和河套地區(qū)，反映冷空氣南下的不同路徑；印度—孟加拉灣地區(qū)、西江流域和西太平洋地區(qū)，反映偏南暖濕氣流北上。

(2)采用強(qiáng)降水天氣關(guān)鍵區(qū)組合成一個(gè)新環(huán)流場(chǎng)，利用動(dòng)態(tài)相似集成預(yù)報(bào)方法，對(duì)離預(yù)報(bào)月最近若干時(shí)段內(nèi)的環(huán)流場(chǎng)，提取主要環(huán)流模態(tài)和計(jì)算相似系數(shù)，找出若干個(gè)相似年份。再累計(jì)預(yù)報(bào)區(qū)域若干個(gè)相似年預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)逐日強(qiáng)降水頻率，得到預(yù)測(cè)延伸期內(nèi)強(qiáng)降水天氣過程出現(xiàn)的大致時(shí)間。

(3)2013—2017年西江流域強(qiáng)降水過程的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)71%。說明該方法對(duì)延伸期強(qiáng)降水天氣過程有良好的預(yù)報(bào)能力，可用于預(yù)測(cè)延伸期的天氣過程，給月尺度天氣過程預(yù)測(cè)及延伸預(yù)報(bào)提供客觀參考依據(jù)。

本文僅用500 hPa高度場(chǎng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)相似計(jì)算，如果增加選取其他環(huán)流層資料或風(fēng)場(chǎng)資料，再進(jìn)行相似年計(jì)算，可能獲得更好的預(yù)報(bào)效果。