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欢迎搞气象预报检验的研究者合作: lcguang 2015-12-24 09:53; 我是语义信息研究者，我最近找到了从联合概率转换成语义信道的方法——参看： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=2056do=blogid=941004 觉得检验和评价天气预报很合适。我只要预报和降水量联合概率矩阵—— 预报集合比如{无雨，小雨，中雨，小到中雨，大雨，大到暴雨，可能有大暴雨。。。} 降水量集合比如{0， 0.1-1， 1-2, 2-3，。。。。}—— 或者预报和实际降水量两列数据清单，就可以求出“小雨”， “中雨”。。。。。的真值函数（在0和1之间变化）。算出每种预报在无偏差和有偏差时的语义信息量，以及平均信息量。目的： 1）用信息准则评价预报；信息准则相对误差准则，更加重视偶然和特殊事件（比如今天大晴天，你报明天有“大暴雨”）。用信息准则也就是用Popper评价科学命题的准则，逻辑概率越小，潜在信息就越大。总是选择模糊预报，比如“可能有雨”，信息量就少。 2）画出语义曲线，算出逻辑概率，便于听众接收信息；（虽然气象台预报有定义，但是实际降水量是曲线分布，可能超出定义之外。） 3）比较日常语义，看要不要改进预报规则，纠正系统偏差（比如总是夸大了降水量），或改进模糊性（比如误差较大就应更多使用模糊语言）。如果预报使用规则即条件概率和听众日常语言使用习惯一致，听众就能获得更多信息——接近Shannon信息。如果合作，步骤如下： 1）你们提供数据（联合概率矩阵，或者两列数据清单）； 2）我用语义信息方法做计算和分析，画出语义曲线图和逻辑概率（水平线），提供信息评价方法。 3）你们把我的方法和流行方法做对比，看看各自优劣。（我相信我的方法更简单，更直观）。 4）一起写文章投稿。这在学术上一定意义重大。不要错过啊！如果不放心，可以啥也不做，只给我数据，看我分析结果，你们再决定下一步合作。我的科学博客： http://blog.sciencenet.cn/?2056 个人网站： http://survivor99.com/lcg/ 信息论研究： http://survivor99.com/lcg/books/GIT/ 如能一复，不胜荣幸！祝好运！鲁晨光; 个人分类: 信息的数学和哲学|2550 次阅读|0 个评论

用转移矩阵做预告.1--《气象随机场-17》: 热度 1 zhangxw 2014-8-9 17:13; 用转移矩阵做预告.1-- 《气象随机场 -17 》张学文， 2014,8.8-9 我们前面指出了利用两个临近的时刻的气象场数据可以求得转移矩阵,以及利用这个时刻的分布函数(来自某气象变量的气象场数据)和转移矩阵去计算出下一个临近时刻(一个时间步长)的对应的分布函数。即转移矩阵可以作一个时间步长的分布函数的预告，（见第15讲， http://blog.sciencenet.cn/blog-2024-815817.html ）。沿着这个思路，如果用预报出来的分布函数再与转移矩阵做乘法，我们就获得了下一个时间步长的分布函数。即只要我们有目前的分布函数和转移矩阵，并且做M次运算（相当于两个矩阵的乘法）就获得了M个时间步长以后关于该气象变量的该气象场的分布函数。简单地说，这里无形中提供了一个做M个时间步长以后的气象状态的技术思路。这岂不是气象场预告技术的新方法？我们的回答是：是的。这确实可以通过不断地进行矩阵乘法而获得下个时刻的气象场的分布函数。但是我们也要明白 1. 这样做气象场的分布函数预报无形中利用了一个假设，即该气象变量（如温度、气压…）在该气象场（如中国、北半球等）的分布函数的转移矩阵本身具有很好的稳定性（不随时间而变化）。这是真的吗？ 2. 随着矩阵乘法计算的次数的增加，原始数据中的误差会引起多大的效应，它也会逐步积累而在时间步长太长时，使得预报的分布函数面貌全非？ 3. 这本预报方法预报的仅是气象变量在本气象场(空间)中的分布函数,而不是这个场里面的每个地点(元面积/元体积/元质量)的气象变量的值。即它是一种统计的预报，不能准确到点。关于第一个问题我们目前不多说，本讲我们暂且认为转移矩阵是稳定的。关于第二个问题，人们会担心它是否会像所谓蝴蝶效应那样，初始的状况的微小差别，而导致预告的分布函数与气象实践完全是两回事？我们现在就指出一些转移矩阵的一个重要特征是随着时间的拉长，它预报的分布函数不仅不是离谱的，而且是稳定的。但是它的稳定得过分：预报的分布函数与前一个时刻的分布函数完全一样！而第三个问题提示我们这个预告是不完备、信息量不够的（可它确实提供了关于未来的信息）。这里给一个例子。它是指某个比较大的区域（如中国这个气象场）的天空状况（离散化了的气象变量）的转移矩阵。其中天空状况被离散化为5个可分辨状态：晴、阴、小雨、中雨、暴雨。而我们取的两个邻近时刻是如此的短（例如是10分钟），以致当地的天空状况只能从一个状态向其邻近状态转移或者依然维持原状态。下面是该区域（气象场）气象状况的转移矩阵，即气象场内的各个元面积的各个天空状态经过10分钟以后维持、转变为邻近的天气状态的百分比（概率）。晴阴小雨中雨暴雨晴 0.985 0.015 0 0 0 阴 0.02 0.97 0.01 0 0 小雨 0 0.03 0.96 0.01 0 中雨 0 0 0.05 0.94 0.01 暴雨 0 0 0 0.08 0.92 一如以前那样，这个表的左侧是前一个时刻的各个天空状况，而表的上面是随后的时刻的各个天空状况。表的当中部分是一个矩阵。它的各个元素值给出前一个时刻是各种天空状态时，其下一个时刻转变为各种天空状态的面积元（或者理解为空气微团）的相对数量。它对应于气象状态的转移概率。而这种转移概率依赖于最邻近时刻的状态，所以它对应概率论中的条件概率。现在我们要做的事就是给出一个初始状态的分布函数，即给出初始时各种天空状态最初在整个气象场中占的百分比。例如我们假设最初的情况是全部气象场内的各个地点的天空状况都是阴天。它对应下面的表。天空状态离散化了的气象变量值（状态）分布函数的值（占的相对面积）晴 0 阴 1 小雨 0 中雨 0 暴雨 0 这个表给出离散化的天空状态在本气象场内的分布函数的值，气象场内处于这种状态的空气微团占的百分比，或者说占有的相对面积，或者说随机抽样时，各个状态的出现概率。而目前的分布函数的特点是本气象场的各个地方（元面积）的天空状态都是阴天。这个表的分布函数的5个值对应一个矢量，其取值是：0，1，0，0，0。依据前面的讨论给出的计算公式，我们把这个矢量与前面的转移矩阵做乘法，就获得下一个时刻的分布函数，计算结果是晴天占2%的气象场的面积，阴天占97%，小雨占1%。这是经过1个时间步长（M=1）的状态转移的结果。即从单一的阴天变成了有晴天、阴天和小雨的三种天空状态。而下面的表则概括了天空的原始状态（M=0），一步转移（M=1）时的状态，以及随后反复做矩阵乘法而获得的一部分时刻的分布函数的结果。表中右侧的M值表示我们做的矩阵乘法的次数。可以看到随着预告时间的逐步拉长，各种天空状态都占有一定的比例，而随着时间的拉长不同天空状态在气象场中占有的相对面积则越来越稳定。分析表明当转移了500次时，各个天空状态占的百分比的前4位有效数字基本上不再变化了。用前面的转移矩阵和初始天空状态分布计算随后M个步长以后的各种天空状态在气象场中占有的百分比(占有的相对面积) 时间步长晴阴小雨中雨暴雨 M=0 0 1 0 0 0 M=1 0.02 0.97 0.01 0 0 M=2 0.0391 0.9415 0.0193 0.0001 0 M=3 0.057344 0.914421 0.027948 0.000287 0.000001 M=4 0.074772 0.888686 0.035989 0.000549 3.79E-06 M=5 0.091424 0.864227 0.043463 0.000877 8.98E-06 M=10 0.164279 0.758836 0.073612 0.003191 8.28E-05 M=15 0.222568 0.676711 0.0944 0.006078 0.000243 M=20 0.269387 0.612482 0.108603 0.009054 0.000474 M=50 0.412946 0.430752 0.132924 0.021257 0.002121 M=100 0.46977 0.373765 0.12797 0.025379 0.003116 M=200 0.484547 0.365169 0.122553 0.024641 0.003091 M=500 0.486317 0.364743 0.121584 0.024317 0.00304 如果我们认为这里的一个时间步长是10分钟，那么M=100，就是1000分钟就接近17个小时。我们在表中的M=100的哪个行里看到晴天大约占了总面积47%，而阴、雨、中雨、暴雨分别大约占了37%、13%、2.5%和千分之3。而表中给出的更长时间的各种天空状态占有的相对面积几乎是稳定的（预报不能指出具体的暴雨位置，而仅给出该状态占的百分比）。显然我们给出的如上的预报思路和技术具有新鲜、可以外推、合理等特点。好了，理解这个思路、计算步骤和计算结果的含义也就完成了本讲的任务。其他的话后面再说。; 个人分类: （熵+统计）气象学|3722 次阅读|9 个评论

听丑纪范院士谈预报问题（2014-05-19）: xuxfyuwp 2014-7-18 14:35; 在最近举办的一次有关科学进展问题研讨会上，丑纪范院士谈了他对气象预报问题的一些认识和看法，由于与会的人来自不同领域，丑先生尽量使用通俗概念表达。毕竟是大家之言，深入浅出，听后颇感受益。丑先生首先从非线性问题谈起，大气是一个高度非线性的复杂系统，对非线性问题，二十多年前曾引起过广泛关注，但近年来有些沉寂了，未见到多少突破性应用效果。对这一反映事物变化本质的问题，应有人潜下心来坐冷板凳，研究问题要有发展眼光。线性过程问题的处理相对容易，是变量间的叠加过程。一家两口人，分别挣钱，加起来就是家庭的总收入，很容易算。目前的数学处理方法大都采取这种简单方法处理问题，将复杂的变量化整为零，累积叠加，得出总效果。但若最终效应不相符，发生了非线性，就会出现差异，非线性过程是不能简单相加的。世界上非线性作用与变化具有普遍性，即便是一个家庭，一个人挣钱还是两个人挣钱，总效益也不是简单叠加那么简单，还需考虑付出的其他成本，也存在复杂因素影响。毛主席曾在在《矛盾论》中谈到，外因要通过内因起作用，石头是孵不出小鸡的。研究大气运动也要关注内因与外因的关系。气象预报问题包括大气运动自身的规律问题，多变量相互作用，是非线性过程，在数学上被归结为一组微分方程，是变化的内因；还包括初值（初始状态）和边值（外在环境）问题，这些则是外因。我们目前非常注意初值问题，希望准确反映大气初始状态，探测资料越多越准越好，但实际上，初始信息在非线性作用下，很快就会衰减，甚至消失，而边值条件则会起到持久作用，大气运动最终还是要受外部环境的制约影响。上世纪50年代初，数值天气预报刚刚投入到业务应用，1956年美国科学家就进行过模拟试验，将将全球大气出始条件设定为等温状态，与真实大气完全不符，然后加了真实的上下边界条件，进行数值计算，有了太阳辐射强迫，有了地球自转，最终结果出现了与实际大气相似的分布，体现了外部环境的重要性。美国科学家洛伦茨先生是大气非线性问题研究的创始人，1963年因发表《确定性的非周期流》一文而奠定了他在这一领域的权威地位。丑院士在美国时曾与洛伦茨一起进行过学术交流。丑先生介绍说，有一次洛伦茨曾问预报员，做预报时是长期容易还是短期容易，预报员都表示当然短期容易。洛伦茨便拿出一个装满热水的杯子，对预报员说，这样吧，我们一起预报这杯水的温度，你们报短，我报长，看谁报得准。预报员没料到会遇到这样的问题，热水最终会趋向于环境温度，洛伦茨显然会赢。这其中所表达的意思也是外部环境的重要性，不管水的初始温度是冷是热，这些信息最终都是会趋向衰减消失的。丑先生谈的这一问题看似简单，但在实际应用中是很有价值的。目前气候预测可以取得成效，关注大的环境场是否发生显著变化是重要方法之一，如判断厄尔尼诺、拉尼娜等海温异常现象是否发生，通过抓住这些记忆力长的影响因子，会有助于把握气候环境的趋势变化，提高预测准确率。; 个人分类: 杂记|2999 次阅读|0 个评论

对谷歌搜索结果的另类分析: 热度 6 xuxfyuwp 2014-6-11 21:14; 读了《Google告诉我们》一文，谈到通过谷歌进行搜索时，可以利用显示的相关结果数量，来推断公众对某件事关注成度，未必完全合理可信，但也算提供了一个有趣的分析对比方式，不妨一试。搜索了一些与气象有关的词，结果如下：天气-45100万气候-13900万人们很现实，更多关注眼前的事。暴雨-7200万台风-2810万台风来势汹汹，影响很大，但还是不及暴雨范围广，持续时间长。干旱-4230万洪涝-1010万与统计事实一致，相比洪涝，干旱的影响要大得多。气象预报准确-753万气象预报不准-184万尽管有不准的时候，看来多数还是不错的，不知能否用来作为预报准确率的指标。气象卫星-211万气象雷达-356万相差不算大，但还是地面上的事看得更清楚些。春季-35300万夏季-41900万秋季-1980万冬季-33100万对秋季的关注度为什么那么低呢，春季的沙尘、夏日的炎热、冬季的寒冷，只有秋季风和日丽、果实累累，看来不整点负面的影响反而引不起重视。寒冷-12600万闷热-2740万严寒比酷暑更可怕，符合实际。地面观测-411万高空观测-150万地面上的事影响更直接，多加关注有道理，从实际数量看，也是地面观测站更多。人工增雨-145万人工防雹-20.9万增雨涉及范围更大些，抗旱也更重要，冰雹是局地性的，解释得通。气象雷达-48.8万雷达气象-356万雷达设备重要，应用更重要，有道理。气象卫星-211万卫星气象-706万与雷达类似，体现应用的卫星气象受到了更多关注。气象预报员-125万气象观测员-54.6万观测是基础，基础工作总是默默无闻，但不可忽视啊！气候变化-2220万气候预测-199万还是气候变化火，与实际感觉相符。气象-10700万海洋-33300万地震-1750万天文-1300万环境-94100万生态-35900万将几个学科比较一下，环境的关注度独占鳌头，其重要性自不待言，是否也与问题的严重性有关呢？原发于2012年5月12日新浪博客; 个人分类: 杂感|3454 次阅读|6 个评论

东瀛纪事（3）----青山久子: 热度 1 xuxfyuwp 2014-4-15 14:23; 晚宴上坐在我旁边的是一位日本女翻译，叫青山久子，给我留下的印象颇深。晚宴持续了约两个半小时，她竟然没吃一口饭，没喝一口水。她自始至终在进行翻译，即使中间有停顿时间，也仅仅是歇一下。我几次说要给她倒杯水，她都谢绝了。或许这就是正常的职业要求，只是我有些少见多怪了。不管怎样，对她的敬业还是很钦佩，别人都在边聊天边品尝食物，举杯碰盏，她能不为所动，克尽职守，与国内的一些情况相比，确有反差。记得在国内曾听到过一种说法，一个好翻译在宴会上应能做到译得快，吃得快；差一些的则是译得快，顾不上吃；最差的是译、吃都跟不上。或许这只是茶余饭后的小段子，但还是有其现实基础。随着市场化的进程，段子所描述的情况应会成为过去时，评价翻译的标准除了业务上的优劣，可再加上敬业精神。在久子给我的名片上，除了会议翻译的职衔外，还有另外两个，一个是气象预报士，一个是防灾士，她说曾学过气象，在日本气象学会下的一家公司做过气象导航业务。真是巧，这活我也干过，有点缘啊！说到翻译，对日本的做法还有另一方面的感受。不少人都有日本人英语水平普遍不很高的感觉，这与其在国际上的经济实力与地位有些不太相称。但在日本参加了几次活动后，可以体会到日本确实不太重视每个人的外语水平如何，但在提供翻译支持方面却很下功夫。无论是正式的国际会议还是其他交流场合，都安排了翻译服务。据说日本也特别注意外文资料的翻译，通过少数人的优质工作，减少多数科技人员对外语的过多依赖。相对而言，中国则过于注重提高全民的外语水平。从小学，甚至幼儿园开始学外语，直到大学或研究生毕业，付出了巨大代价，真正能在外语上过关的人很有限，如没有合适的环境，很快就退化了。在这方面，日本的做法确实值得借鉴。随着国际交往的日益增多，一方面应提高国人的外语水平，但同时也应认真考虑如何提高外语的应用效率，通过少数人的高效服务让多数人受益应是可考虑的选择。（原文写于2008-10-09 08:56:43 新浪博客）; 个人分类: 杂感|2550 次阅读|1 个评论

【微博】查尔斯王子客串BBC预报天气: 热度 2 Liweigang 2012-5-11 07:30; 查尔斯王子和卡米拉女士 10 日下午在访问英国 BBC 电视台时，兴致盎然，一不小心客串气象预报，过了一把节目主持人的小瘾，让大家觉得王室成员有时还是满可爱的。此款节目立即抢占全球报业、卫视和社交网络等媒体眼球，王子也成为今日新闻明星，不想八卦都难。据大英王子预报，今天苏格兰地区会有小雪，信不信由你，这不抢了科学网杨博主学祥的饭碗。图片来自 Sydney Morning Herald。 http://www.smh.com.au/lifestyle/celebrity/prince-of-gales-charles-the-weatherman-shines-on-tv-20120511-1ygb4.html; 个人分类: 时事微博|3356 次阅读|3 个评论

气象预报与水文预报的联姻: 热度 2 Now 2012-2-22 22:26; 近十年来，水文工作者不断尝试着将气象预报与水文预报结合起来预报洪水。在以往，水文模型的输入值往往是实测值，如实测降雨或者实测流量，这些数据基本来自观测站或者雷达。这样就导致了水文模型的预见期不长，留给决策部门的反应时间并不长。如果能够将气象预报与水文预报结合起来，那么将大大提高洪水预报的预见期，一般能达到 2 至 15 天。简单来讲，我们不必再等雨降下来，测到了数据，再去预报洪水，而是在雨没有降之前，就用气象部门预测的可能降雨来输入水文模型进行模拟。目前，已经有不少国家的科研工作者做过类似的研究。这种结合看似完美与简单，实行起来却相当艰难。为什么这么说呢？一方面，我们气象部门对中长期降雨预报的精度还不够，可以说是相当低的。由于耦合后的模型的输入值是气象部门提供的，如果输入的数据都不正确，那么结果的精度有多低是可想而知的。现阶段耦合后洪水预报，与其说是预报（ Prediction ），还不如说是预警（Early Warning ）。另一方面，现在的气象部门预测的降雨多半只能给出在一定时段内降雨总量，而不能预测出降雨过程，这给水文模型的计算带来相当大的麻烦。同样的降雨量，以不同的降雨强度降下来，效果是完全不同的。这也导致了预报结果的不确定性，影响精度。另外，气象部门预测的降雨多半是在某一个大范围，甚至是一个不确定的范围内的降雨。实际上，同样的降雨量和降雨强度，降在不同的地方，产生径流也是不同的。简单来讲，气象预报不能给出水文模型所需要的降雨过程和准确的降雨地点。这两方面的困难给气象模型与水文模型的耦合带来了困难。近十年来，虽然各种技术在不断的发展，但气象部门中长期预报的精度并没有明显的改善。大气系统是非线性的，充满了不确定性，不同的气象模型能够反应不同的不确定性。现在一些气象学家，尝试着使用不同气象模型结合起来使用，但这不能从根本上解决问题。同时，水文模型本身也具有不确定性，两类模型耦合后的不确定性该如何分析也是摆在我们面前的一大难题。当然，两者联姻的困难并不完全在于气象预报，还包括很多方面，如计算机的运算能力，没有足够的实例来验证等等。只能说前景似乎很明朗，进程却不容乐观！声明：未经许可，请勿引用; 242 次阅读|0 个评论

[转载]美国气象预报中心: 拉尼娜可能将一直持续到3-5月份: 热度 1 杨学祥 2012-1-6 13:10; 美国气象预报中心: 拉尼娜可能将一直持续到3-5月份郑糖低位徘徊收跌0.37% 2012年01月06日11:50 来源：第一财经作者：唐施华　　美国气象预报中心周四警告称，2012年的拉尼娜气候现象可能将一直持续到3-5月份，比原先预期的更为持久；不过强度偏弱。2011年拉尼娜现象曾经打击巴西和澳大利亚两大食糖产区减产。 http://futures.hexun.com/2012-01-06/137010291.html 马来西亚十二月份毛棕榈油产量可能减少 2012-01-06 据行业官员周四表示，2011年十二月份马来西亚毛棕榈油产量可能减少10%-15%,因为主产区出现暴雨，耽搁了油棕榈收获。　　种植园主表示，2012年一月份马来西亚毛棕榈油产量可能减少5到7%,这将是连续第三个月下滑，不过降幅可能不会太大，因为2012年初拉尼娜现象可能弱于正常。 http://www.oilcn.com/article/2012/0106/article_35092.html; 个人分类: 防灾信息|2122 次阅读|1 个评论

辽宁遭遇60年来最冷冬天和百年极寒对比: 杨学祥 2011-1-22 02:14; 辽宁遭遇60年来最冷冬天北部现-36.4℃低温 2011年01月21日14:49中国广播网我要评论(137) 字号：T|T 　　中广网北京1月21日消息（记者张静）据中国之声《央广新闻》报道，辽宁遭遇60年最冷冬天，前几天沈阳气温降到零下29.5℃。　　辽宁今冬最冷的要数15日。早晨上班走在街头，风如刀割，几乎站不住。据气象部门，14日夜15日凌晨沈阳市的气温降至-29.5℃，为新中国成立以来同期最冷，超过同期纪录1951年的-28℃。而且，辽宁北部的西丰县出现-36.4℃的低温。　　从18日起，气象预报夜里最低温度还是20℃以下，白天最高气温则在零下7到8度左右的样子，稍好一些。　　低温最直接的影响就是人们减少户外活动，除非上班或有急事，一般街头难得见到有人散步，遛宠物的人也不多。另外是供暖企业得加班多烧，增加大供暖量，据说沈阳市供暖的的极值是室外-19℃，-29℃的气温对供暖企业来说也是一个考验。　　最近几天辽宁和沈阳没下大雪，前些日子下的雪渐渐消逝，对交通反而影响不大，这样对人们出行，和对与人们生活息息相关的蔬菜运输和价格也没大的影响。但由于天冷，周围感冒的明显增多了。 http://news.qq.com/a/20110121/001113.htm 南宁今冬寒冷居有气温记载以来第二低温还将持续 2011年01月21日08:51 来源：《南国早报》留言 0 条手机看新闻　　1月20日是二十四节气中的“大寒”，一年中最冷的时节。当天，记者从南宁市气象台获悉，从1月1日到19日，南宁的寒冷创下了一个新的纪录，日平均气温与历史同期比较，偏低4～5℃，偏低程度居有气温记载历史以来第二。气象专家预计，目前的低温阴雨天气预计至少将持续到1月底。　　气温极寒源自“拉尼娜” 　　南宁今冬长时间的阴冷创下了一个新的纪录——从1月1日到19日，南宁城区与各县区的平均气温仅有7.5℃。这份寒冷“成绩单”，仅次于1977年同期的6.8℃。2008年因低温而“臭名昭著”，但因为当年南宁从1月14日才开始冷，所以以1月1日到19日这个时段来计，还不算是特别厉害。　　南宁市气象台首席预报员李先生说，南宁本身的气候特点就是夏长冬短，有的年份甚至达不到冬天的标准。就是这样一个可以“无冬”的地方，今年居然从1月3日到现在一直处于低温状态，确实有点反常。除了广西的低温雨雪冰冻天气外，在国内，还有贵州的冻雨、湖南的暴雪、新疆零下42℃的极寒；在国外，澳大利亚和巴西的大雨带来的灾害尚未停休，日本、韩国也同样遭遇严寒袭击。有权威媒体报道，今冬的严寒主要是因为赤道附近发生的拉尼娜现象和北极圏的“北极震动”所造成的。　　拉尼娜现象指太平洋赤道地区的海水温度低于平常年份，造成高温海水流向太平洋西侧，受此影响寒流也会顺势往这个方向运动。不过，广西的气象专家认为，现在的严寒与拉尼娜现象有些联系，但并不是必然的联系。气象专家统计，从上世纪60年代至今，一共发生过13次拉尼娜现象。一般来说，出现拉尼娜现象后一年或半年，都有温度偏低的现象。其中，有8年冬天广西的气温偏低，但特别低的只有两到三次。其中一次是2007年出现拉尼娜现象，2008年广西出现了罕见的冰冻雨雪灾害。2010年出现了拉尼娜现象，2011年初广西气温偏低也相对严重。　　返乡过年将受较大影响　　眼下人们最关心的，是在春节之前能不能有个好天气，以便回家过年。1月20日，气象专家们提出了一个新的说法：低温阴雨天气预计至少将持续到1月底。虽然1月21到22日的气温稍有回升，但1月23到25日，又会有冷空气补充影响。而今年的除夕是2月2日，如果路程较远需要更换的交通工具比较多，顺利回家过年的可能性就会减小，如果目的地是暴雪、冻雨多发的区域，顺利回家的可能性则会更减小。气象专家建议，为保证行程顺利安全，要选择最佳的交通工具，并提前订票。更为关键的是，及时了解出行方向的天气和交通信息。　　广西气象台预报，未来7天，广西低温阴冷天气仍将维持，平均气温比历年同期偏低2～4℃，其中最低气温在桂北，为-1～3℃，高寒山区则低至-5～-1℃。1月20日白天到晚上，全区阴冷有小雨，其中桂林、柳州、河池、百色等四市北部的部分地区以及我区高寒山区有冻雨、雨夹雪或冰冻。1月21日白天～22日，降雨减弱，气温稍有回升，冻雨、冰冻范围有所减小。1月23～25日，受冷空气补充影响，全区阴天有小雨，其中桂东北的局部地区和我区高寒山区有冰冻或冻雨。　　南宁市气象台预报，1月20日晚到22日，阴天，气温稍有回升，最低气温5～7℃，大明山-5～-1℃。23～25日，受冷空气补充影响，全市阴天有小雨。26～27日，阴天。　　各地最近天气情况　　受冷空气影响，1月19日早8时到20日早8时，全区大部有小雨，资源、全州、灌阳、兴安、龙胜、临桂、恭城、三江、融安、融水、巴马、西林、凌云、隆林等14县下了雪或冰粒；资源、全州、灌阳、兴安、龙胜、融水、乐业、南丹、隆林等9县有冻雨；资源、全州、南丹、乐业等4县最低气温在0℃以下；资源、全州、兴安、灌阳、龙胜、临桂、三江、南丹、乐业、西林等10县有冰冻；资源、全州、灌阳、龙胜、兴安、灵川、临桂、恭城、荔浦、阳朔、三江、融水、融安、田林、西林、凌云、隆林、乐业、南丹、天峨、环江、罗城等22县部分道路结冰或积雪；资源、全州、兴安、灌阳、南丹、乐业等6县观测到电线覆冰，最大覆冰厚度28毫米。（记者梁为通讯员李长伦）（责任编辑：马丽娅） http://unn.people.com.cn/GB/22220/120172/13782784.html “千年极寒”变百年：准 200 年气候变冷周期杨学祥最近一段时间，“千年极寒”的概念在网上大量出现，引起市民的广泛关注。中国气象局 12 日表示，虽然欧洲今年冬季将出现“千年一遇寒冬”的说法尚缺乏充分的科学依据，但需防范我国冬季可能出现的阶段性低温冷害。给公众一个科学的说法，准确预测今年低温的程度，这是科学工作者迫在眉睫的工作和义务。国家气候中心主任宋连春研究员最近指出，关于“千年极寒”的说法，波兰学者的预测其理由并不能站住脚。 “千年极寒”这个说法的科学依据非常不充分，是不可信的，是完全可以被驳倒的。综合分析预计，今年冬季我国冷暖变化幅度较大，部分地区气温可能较常年同期偏低，也可能出现阶段性强降温过程【 1 】。我们在 2010 年 5 月 18 日和 25 日指出，秋分附近的地球自转条件有利于拉尼娜发展。预计 9 月可能会出现拉尼娜现象。如果 2010-2011 年“真拉尼娜”发生， 2009-2010 年的低温暴雪灾害有可能重演，要认真监测，及时预防。目前处于观察阶段，希望相关部门予以关注，一旦确认，及时通报【 2-4 】。我在 2010 年 10 月 9 日指出，从 15 至 17 世纪的 200 余年内，世界上强震很多，其它自然灾害（如瘟疫流行）也很集中，这也正是蒙德极小值期。这个时期太阳活动处于极小值，人们往往把它当作小冰期气候产生的原因。美国科学家查尔斯·季林认为，强潮汐把海洋深处的冷水被带到海面，使全球气候变冷。据计算，大约在 1425 年即小冰期的末期，潮汐达到了最大值，以后逐渐减弱，直到 3100 年潮汐又达到最大值，周期为 1800 年。这个周期是过去 1 万年气候变迁的主要动力。潮汐调温效应使地球的温暖期从小冰期末期一直持续到二十四世纪（再过 300 年）。因此，千年极寒的预测缺乏确切科学根据， 15-17 世纪小冰期距今只有 400-600 年，根据潮汐调温 1800 年周期， 3100 年才能重现小冰期时期【 2 ， 5 】。潮汐高低潮还有 200 年左右的明显周期变化。其中， 1264 年潮汐峰值对应太阳黑子的沃尔夫极小期（ Wolf minimum ）（ 1270-1350 ）和 14 世纪冷气候， 1425 年、 1629 年两次潮汐峰值对应太阳黑子的斯玻勒极小期（ Sprer Minimum ） (1430 – 1520) 、蒙德极小期（ Maunder Minimum ）（ 1620-1710 ）和 15-17 世纪小冰期时期， 1770 年的潮汐峰值对应太阳黑子的道尔顿极小期（ Dalton Minimum (1787 – 1843) 和 18 世纪的低温期， 1974 年的峰值对应 20 世纪 70 年代的气候变冷【 5 】。太阳黑子延长极小期准 200 年周期和潮汐准 200 年周期有非常好的对应关系。地球上的潮汐主要受日月作用，行星作用很小，只有日月的千分之几。太阳活动和潮汐变化的共振效应是地球气候变化的原因。太阳黑子活动和潮汐的 178 年周期对地球寒冷周期的影响也非常值得关注。太阳黑子延长极小期准 200 年周期和潮汐准 200 年周期是近期低温冻害频发的一个可能原因。 2009 年科学家称太阳黑子达到 1913 年以来最低值：最近太阳异常安静，太阳黑子的数量几乎比近一个世纪以来的黑子数量都更少，而且磁场更加微弱。据国外媒体报道，最近太阳异常安静，太阳黑子的数量几乎比近一个世纪以来的黑子数量都更少，而且磁场更加微弱。据美国宇航局说，最近几个月太阳黑子的数量是自 1913 年以来最低的时候。科学家经过研究，发现 19 世纪初太阳也出现过类似的平静期。科学家认为这可能是 1913 年的太阳活动情况或者 200 年前出现的道尔顿最小值 (Dalton Minimum) 的一次重复。 17 世纪太阳最不活跃。科罗拉多大学大气和空间物理学实验室的汤姆 ? 伍兹表示，太阳最不活跃的时候，可能会导致全球温度下降大约十分之二到十分之三华氏度【 6 】。根据潮汐的 1800 年周期，大约在 1425 年即小冰期的末期，潮汐达到了最大值，以后逐渐减弱，潮汐调温效应使地球的温暖期从小冰期末期一直持续到二十四世纪（再过 300 年），直到 3100 年潮汐又达到最大值。这个周期是过去 1 万年气候变迁的主要动力。因此，千年极寒的预测缺乏确切科学根据， 15-17 世纪小冰期距今只有 400-600 年，根据潮汐调温 1800 年周期，全球变暖至少能持续到 3100 年才能重现小冰期时期【 2 】。这符合大多数科学家关于全球变暖总趋势的证据和预测。根据潮汐 200 年准周期， 1974 年出现了一次潮汐小高峰，并伴随 20 世纪 60-70 年代的低温期，但是，由于太阳黑子活动 200 年周期的低谷在 2007 年开始，使低温期在 20 世纪 80 年代中止（人为的温室效应是重要原因，变暖大趋势是根本原因）。迟到的太阳黑子活动第五次低值有可能与 1974 年的潮汐高峰配合，形成新一轮的低温时期，规模比前一次降温幅度要小得多。这是“千年极寒”预测缺乏确切科学根据的主要原因。千年极寒变百年，这是有据可查的。根据潮汐准 60 年周期， 2000-2035 年处于拉马德雷冷位相时期，低温冻害频繁发生。在冷位相时期内，厄尔尼诺年和拉尼娜年都会导致中国发生严重的低温冷害【 7-9 】。准 60 年规模的低温发生的几率最大，与去年的冬季低温水平持平。出于同一个变化机制，地球自转速度变化、潮汐变化和太阳黑子变化有许多共同的变化周期，准 60 年、准 200 年、 1500-1800 年周期值得关注。综合分析表明，“千年极寒”是一定不会发生的；二百年极寒有可能发生，但规模变小；准 60 年极寒发生的几率很大，与去年规模相当。参考文献 1．王晨。气候专家：“千年极寒”论无科学依据。来源：中国气象报社。发布时间： 2010 年 10 月 11 日 19:08:00 http://www.cma.gov.cn/qxxw/xw/201010/t20101011_79539.html 2．杨学祥。今冬遭遇“极寒”的可能性有多大：潮汐 1800 和 55 年周期。发表于 2010-10-9 8:08:50 科学网。 http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=371249 3．杨学祥。关注 2010 年下半年拉尼娜现象的可能发展。 2010 年 05 月 18 日 13:43 来源：光明网 - 光明观察。 http://finance.jrj.com.cn/opinion/2010/05/1813437483113.shtml 4． Charles D. Keeling and Timothy P. Whorf. The 1800-year oceanic tidal cycle: A possible cause of rapid climate change . PNAS, 2000, 97(8): 3814-3819 5．杨学祥。巧合：全球变暖还能持续 300 年补充图件。发表于 2010-9-19 9:06:28 科学网。 http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=364448 6．秋凌。科学家称太阳黑子达到 1913 年以来最低值。时间 :2009-04-05 09:52 来源 : 新浪科技。 http://www.sciam.com.cn/html/tianwen/xingyumichen/2009/0405/3689.html 7．杨学祥。灾害链规律不容忽视。文汇报。科技文摘专刊（第 683 期）。 2008 年 3 月 2 日第五版。 http://whb.news365.com.cn/kjwz/200803/t20080302_1777631.htm 8．杨学祥，杨冬红。拉马德雷冷暖位相转换说值得研究。 2010-01-12 文汇报。 12 版：科技文摘。 http://wenhui.news365.com.cn/kjwz/201001/t20100112_2587807.htm 9．杨学祥。千年一遇低温和能量守恒：冷静分析。发表于 2010-10-9 11:54:05 科学网。 http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=371351 从公元850年起，我们可以确定的太阳黑子延长极小期就有四次之多，它们分别是：沃尔夫极小期（Wolf minimum）（1270-1350）斯玻勒极小期（Sprer Minimum）(1430–1520) 蒙德极小期（Maunder Minimum）（1620-1710）道尔顿极小期（Dalton Minimum (1787–1843) http://bbs.lqqm.net/thread-64619-1-1.html 学者杨学祥发表于 2010-9-19 9:06:28 巧合：全球变暖还能持续300年补充图件巧合：全球变暖还能持续300年补充图件图2 潮汐强度变化的 1800 年周期（据 Charles D. Keeling and Timothy P. Whorf ， 2000 ） http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=2277do=blogid=373474; 个人分类: 科技点评|5782 次阅读|0 个评论

告诉你为什么今年冬天这么冷: 热度 1 yhliu971225 2011-1-21 16:09; 春打五九尾，冻死鬼；春打六九头，卖了棉袄备头牛；刚才给妈妈打电话，说今年天气怎么这么冷，妈妈随口就给我说出了这句谚语，立即记下来，别忘了。又问妈妈今天是几九，妈妈说是四九三，这样春节时正好是五九尾。中国的谚语中有大智慧。去年河南大旱，有人过后想起一些谚语，其实这些谚语早就告诉人们可能发生大旱了。可惜了解这些谚语的人越来越少了，大家都在看气象预报。可我们这儿有人说气象预报胡说八道。科学到底是什么，科学能解决一切吗？科学发达了，人怎么变得那么机械？为什么喜欢中医？中医中有闻问望切，而西医呢？一剪子下去，就一切都解决了。解决不了，再来一剪子。妈妈口中的谚语非常多，今年春节一定要来个采访，让妈妈都说出来，我都记下来。可惜，以前这样做时，妈妈说想不起来。可在平时说话时，妈妈又总能说出富有哲理的话来。让我惭愧读了这么多年的书。半路夫妻，过到老都是两半子——劝人不要轻易离婚的狗咬屎嚼，麻花不换——形容人认死理还有很多，我一下子也想不起来了。以后想起来就记在这里。妈妈是初中毕业，号称高中毕业。; 个人分类: 生活点滴|4131 次阅读|3 个评论

2010年第一场大雪有感: yangyongtian 2010-7-6 14:24; 2010 年第一场大雪有感京畿新年大雪白牛尾轻拂梨花开气象预报首度准百姓心领藏暖宅夕阳西下乾坤沌九天繁星下凡来科技进步民受惠愿缴税赋助英才; 个人分类: 诗词|2505 次阅读|0 个评论

石家庄创纪录暴雪阻我上海行: jiasf 2009-11-11 17:49; 今早六点即起床，察看外面天气很平静，颇以为今天去上海的行程不会有问题。赶到西四环边上打车，或许是北京市动员各单位不强求上班的缘故，等车的人倒不多，但出来行使的出租车不多，竟然等了二十几分钟才等到一辆空车。路上倒干爽，车也不多，所以车速较快，只用了不到四十分钟就到了首都机场。去换登机牌，却被告知我们的航班延误了，飞机昨晚在北京将不下，转飞石家庄了，石家庄机场预计九点才开放，还不知道什么时候能够飞回来！想迁转其他航班，到售票处一问， 12 点以前的航班都满了！心想不如再等等石家庄的飞机飞回来，可能还能赶上下午的会议报告。不料过一会再打听，说石家庄的飞机一时过不来，我们的航班要被取消了！再赶忙去问可以改签的航班，只有下午四点的了！四点起飞已赶不上下午的报告！况且明天还有事，干脆不去了！回来一查石家庄气象情况，才知道石家庄昨晚今晨下了有观测以来的最大暴雪：据河北省气象台介绍， 10 日 8 时 -11 日 8 时石家庄的降水量达到了 69.9 毫米，积雪深度达到 48 厘米（市区），这是石家庄有气象记录以来最大的一场雪，达到了暴雪量级。到现在下班时间了石家庄机场还没开放！而据预报，今晚明天还会有雪！呵呵，居然如此！既然石家庄雪比北京更大，为什么东航的飞机还要从北京飞到石家庄呢 ? 我们的航空部门是如何指挥飞机飞行的呢？是否跟气象部门沟通过？刚好前两天参加了一个气候气象预测预报的课题的讨论，有专家介绍现代气候模拟技术的发达，既有长时间尺度的气候模拟预测模型，也有短时间尺度的暴雨预报模型，甚至美国还开发出了可以预报飓风运行的超高分辨率高精度气象预测模型。就我的了解而言，虽然气象预报模型还没有神到所以天气现象都能精确预报，但确实可以预报出几天内的天气形势。可为什么现实还是我们的飞机恰恰要转往暴雪最厉害的地方呢？; 个人分类: 生活点滴|3803 次阅读|0 个评论

气象预报不要政治化,也不该娱乐化: 黄安年 2009-8-30 14:34; 气象预报不要政治化 , 也不该娱乐化黄安年文黄安年的博客 /2009 年 8 月 30 日发布凤凰气象站的气象预报有点令人费解，该站一直宣扬和谐气象 , 而人与自然界间的气象是很难和谐的。这次莫拉克台风在台湾不仅没有和谐，反而借势刮起了一股倒马政治风暴，现在民进党更把达赖拉倒台湾来祈福。显然，气象预报和气象灾害不能政治化。当然气象预报也不该娱乐化。长期以来凤凰气象站的工作重点似乎集中在播报娱乐化上 , 而在科学预报准确性上恰恰是个弱项，上周的一天，中央电视台晚上 7 点新闻联播结束时预报北京地区第二天晴，可是当晚凤凰时事直通车后 , 凤凰气象站预报北京第二天是大到暴雨，结果证明 , 凤凰气象站根本不准。昨天中央电视台晚上 7 点新闻联播结束时预报北京地区今天晴，而当晚凤凰时事直通车后 , 凤凰气象站预报北京今天是中雨，我们纳闷这是怎么回事呢？我们今天出行不出行了 , 要不要带伞。早上 6 点前起床发觉，今天的天气根本不像有中雨的样子，非常适合森林公园行 , 如果听信凤凰气象站的娱乐化播报就上当受骗了。其实 , 气象预报，最重要的是准确性、科学性 , 不能为追求娱乐性而忽视科学性，气象预报是这样，对待许多事情也要本着实事求是的科学态度。拿写博文来说 , 一味追求点击率、娱乐性，忽视了真实性、科学性 , 结果可能和科学网的宗旨相背离了，人气高了 , 正气少了。; 个人分类: 三言两语简评(07-11)|3246 次阅读|0 个评论

气象预报问题的信息分析: zhangxw 2008-4-29 22:13; 气象预报问题的信息分析张学文 2008-4-29 最近终于把 1981 年出版的《气象预报问题的信息分析》一书的电子稿整理完，并且放到了我的个人网站 http://zxw.idm.cn 2009-， http://xjqxsc.idm.cn/zhangxw%20web/index.htm 2008-2009 上。《气象预报问题的信息分析》用信息论的观点系统分析了气象预告问题的很多侧面。今天看来它对认识气象预报依然有重要的理论和现实意义。我国各地、各季的天气的复杂程度并不相同， 8 月北京的降水量就是 4 月的 10 倍，如何科学的度量各地的天气的复杂程度？如何评价各地各季的天气预报任务的大小？传统气象学并不能科学回答这个问题。当我们学习了信息论知识以后容易认识到：各个地方各个季节的天气气候的复杂性的最合理的计量方法，就是计算各个地方各个季节的天气气候所对应的气候熵，即根据各个气象现象的出现概率计算出对应的各种天气的出现的不确定性。为此《气象预报问题的信息分析》一书介绍了信息论里的对应概念、公式并且给出了很多天气气候上的计算实例。知道了当地的气象变化的不确定性（信息熵）也等于知道了天气和气候预报的任务有多大。所以用信息论分析气象预报也就提供了评价天气预报质量的科学依据（可惜 20 多年来依然没有贯彻到天气预报的评定中去）寻找好的预报方法始终是气象部门的超级任务。传统气象学提示这样的方法应当存在，问题仅是你是否找到了它。但是信息论的学习使我冷酷的认识到，使输出的信息量大于输入的信息量的方法根本就不存在，盲目寻找好的预报方法类似于要我们制造永动机。不从信息论的角度分析我们认识不到这一步。该书在介绍了随机过程概念以后，把气象资料、天气图看作是随机过程或者随机场，它还分析了气象信息在时间和空间上的弥散情况。即当前本地的气象资料对多远以外，多久以后的气象情况含有多少信息。这类数据说明了气象资料的最大的预报能力是多少。该书 13 万字，有 5 章，分别是：第一章熵与信息第二章 . 预告因子和预告任务的熵第三章信息性质在天气预告中的某些应用第四章随机过程（ 91 ）第五章气象信息的时空分布欢迎有兴趣的读者到 http://xjqxsc.idm.cn/zhangxw%20web/index.htm ，或者 http://zxw.idm.cn 看电子稿。; 个人分类: （熵+统计）气象学|8632 次阅读|1 个评论

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标签: 气象预报

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