中国地区气象要素的多时空信息特征研究

Predictability and forecasting reliability have been the core issues of the weather and climate prediction. That is the uncertainty of the atmospheric motion and the forecast results. The framework of information theory is a powerful mathematical tool to study these problems for its effective measurements of uncertainty and uncertainty decreasing. In the view of information theory, meteorological data is the information source of statistical or dynamical prediction, model or mode is a tool which exchanges information, and the results of the prediction is the output information of the model or mode. So to increase the forecast accuracy, one has to increase the information source of the model or mode and reduce their loss of the input information. From the angle of increasing the source of information, the project will study the static and dynamical information characteristics of the observations over China especially the precipitation, capture the intrinsic information properties of the observations, reveal the information transformation characteristics between different observations and their information transfer characteristics at different spatial and temporal scales. The theoretical and actual amount of the initial and boundary information in the numerical model is studied as well, to give their difference and provide the thought and method to reduce their difference. These not only strengthen the predictability and forecast reliability, but also provide a quantitative method for the insignificancy of the model input data. Furthermore, it can provide innovative way to improve the weather and climate forecast especially the rainy season precipitation forecast.

可预测性和预报可靠性一直是天气和气候预测的核心问题，即研究大气运动的不确定性以及预测结果的不确定性。信息论的理论框架由于能够有效度量不确定性,以及衡量不确定性的减小，从而成为当前研究该问题的强大数学工具。从信息论角度看统计或者动力预报，气象资料是信息源，模型或者模式是信息变换机构，而预报结果是模型或者模式变换后的信息输出。因此要提高预报准确率，就要从增加模型或者模式信息源和减少其信息损耗出发。本项目从增加信息源的角度出发，研究中国地区气象观测要素尤其是降水的信息静态、动态特征，揭示观测要素的信息内在属性，探索观测要素在不同时空尺度上的信息传递特征以及观测要素间的信息转化特征；研究模式的初、边值信息量的理论值和实际值，给出两者间的差异及减少两者间差异的思路和方法。这不仅可以加强可预测性的研究，而且能为模式的资料不足提供定量方法，从而为提高天气气候预测尤其是汛期降水预测提供新途径。

从信息论角度看动力预报，边、初值信息是信息源，模式是信息变换机构，而预报结果是初、边值信息经模式变换后输出的信息。在实际的预报中，初值缺测、边值缺失、模式在变换过程中损耗信息。因此，要提高预报准确率，就要从增加信息源（初、边值数据）和减少模式信息损耗的途径出发。我国地处东亚季风区，气象条件复杂，亟需加强对其要素信息特征的系统分析，为预报预测提供新思路。. 本项目研究了中国地区地面降水、气温和气压观测资料在不同时间尺度上的静态信息熵，不同地区、不同气候态及三要素间的动态信息传输，以及降水、气温观测资料和国家气候中心二代相应模式资料的边值信息。结果表明：（1）不同时间尺度上，三要素静态信息熵的空间分布型是一致的，降水为从东南向西北依次递减，气温为从南向北依次递增，气压则从东北向西南依次递减；月、季尺度上降水的静态信息熵较日尺度的大，这与降水的累计量变率大有关；气温/气压的静态信息熵随时间尺度变大其纬/经向特征越显著；从三个基本要素的静态信息熵得知，我国东南部的降水、北部的气温和东北部的气压不确定性最大，这些区域为该要素静态信息熵的关键区域，需加强这些区域相应观测要素的时空密度和精确度；（2）对于要素的动态信息传输，降水在三个典型气候态上的传输空间分布型和传输量级都差异显著，气温则在三个气候态上基本一致，而气压的第一气候态与其他两个不同；降水在不同地区的信息传输同其第一气候态一致，气温则与三个气候态都一致，气压的则受三个气候态的影响偏向第二、三气候态；降水、气温和气压间的信息传输，在传输量级上都偏向自身传输弱的要素，在空间分布型上则对两者进行了综合；（3）从降水、气温的观测和模式资料的边值信息熵对比可知，模式可以很好地模拟出要素的边值信息空间分布型和量级，但在量上需改进。. 通过项目实施，获得了中国气象要素的动、静态信息熵特征和模式对要素边值信息熵的模拟能力，明确了模式预报改进的新方向。