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连云港水稻产量的气象影响因子分析 总被引：1，自引：1，他引：0
经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分。该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性。本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961—2007年)水稻各个生育期的多个气象因子与气象产量做EOF分析,选取方差贡献大的前4项特征向量中与产量相关性较好的因子,作为影响因子。并通过对影响因子多年变化趋势及波动特征年的分析,剔除其相关性差的因子,最终得到与产量密切相关的气象因子。 相似文献
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两种四维奇异值分解同化方法的比较及误差分析 总被引：1，自引：1，他引：0
4DSVD是最近提出的一种新的资料同化方法。目前还存在一些需要解决的问题,比如如何选取样本,如何得到支撑大气吸引子的基向量以及选取基向量的个数问题等等。作者利用奇异值分解(SVD)与经验正交函数分解(EOF)两种方法来获得支撑大气吸引子的基向量,推导了基于这两种方法的4DSVD分析场的理论公式,并用简单的数值试验比较了基于这两种方法的4DSVD分析场的空间相关系数和误差,初步分析了分析场与基向量个数的关系以及与样本选取的关系和分析误差的来源及各种误差对分析误差影响的相对大小。结果表明,用SVD方法作为获得支撑大气吸引子基向量的方法得到的分析场较EOF方法稳定,分析场与基向量个数有密切关系,观测误差、模式误差和观测代表性误差是分析误差的主要来源,且其引起的分析误差随着基向量个数增多而增大。 相似文献
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用天气变量时间序列估计天气的可预报性 总被引：8，自引：0，他引：8
本文从非线性系统的吸引子概念出发,用单个气象时间序列重构维数较高的相空间并嵌入天气吸引子,根据相轨道上初始时刻紧邻的点随时间的演化来估计吸引子的维数和天气的可预报性。用500hPa亚洲环流指数和北京冬季气温的逐日资料计算表明,天气吸引子的维数分别为3.8和5.4;可预报时间尺度约6—14天,考虑相空间e指数膨胀因素后为4—9天。 相似文献
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基于经验正交函数（EOF）分解方法提取的1998～2008年梅雨活跃期共16次过程的梅雨锋云系主导模态,讨论了这些主导模态的发生频率、维持时间及相互转换特征。结果表明,在16个梅雨活跃期内,云系的第1主导模态正相位出现的频率最高,并且在4个活跃期内作为首次出现模态率先出现;第5模态正位相的出现频率最低,且该模态多数伴随其他模态一同出现,为过渡模态。统计发现,各主导模态的维持时间并不相同,其中第2模态负位相持续时间最长,为81 h;第5模态正位相的最大持续时间最短,仅为18 h;第6模态负位相的平均持续时间最长。对不同主导模态转换方向和频次的计算表明,各个位相的模态最多（最少）向9种（3种）（含正负位相）其他模态进行转换。除第6模态负位相和第5模态负位相向其他模态的转化具有较好的方向性外,其他模态间的相互转换多表现出随机性特征。其中,第6模态负位相在超过半数的情况下向第5模态负位相转换,而第5模态负位相则多向第3模态正位相和第1模态负位相进行转换。 相似文献
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对复经验正交函数分析结果显示作了改进，导出了时空振幅、位相函数，并给出了时空振幅位相函数图。试验及实际分析表明，它具有直观性。 相似文献
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利用DEMETER多模式集合研究计划中Météo France模式的预报资料集,在分析其对冬季北半球中高纬度地区 (20°~90°N)500 hPa高度场预报效果的基础上,针对模式预测较差的模态分别运用最优子集回归修正方案和回归-相似相结合的修正方案对其进行订正。结果表明:数值模式对观测模态的预测能力并非随模态数的增加而递减,方差贡献较小的模态的预报效果可能好于方差贡献较大的模态;基于最优子集的回归订正方法未能改进原模式预报技巧;在最优子集回归基础上再经相似订正的方法 (DAP-OSR) 能够改进预测效果,独立试报的距平相关系数平均每年提高0.1。 相似文献
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A Medium/Long-Range Forecast of Paci c Subtropical High Based on Dynamic Statistic Model Reconstruction 
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下载免费PDF全文 Based on the 500-hPa geopotential height eld series of T106 numerical forecast products, by empirical rthogonal function (EOF) time-space separation, and on the hypotheses of EOF space-models being stable,he EOF time coe cient series were taken as dynamical statistic model variables. The dynamic system econstruction idea and genetic algorithm were introduced to make the dynamical model parameters optimized, and a nonlinear dynamic statistic model of EOF separating time coefficient series was established. By he model time integral and EOF time-space reconstruction, a medium/long-range forecast of subtropical high was carried out. The results show that the dynamical model forecast and T106 numerical forecast were approximately similar in the short-range forecast (65 days), but in the medium/long-range forecast>5 days), the forecast results of dynamical model was superior to that of T106 numerical products. A new method and idea were presented for diagnosing and forecasting complicated weathers such as subtropical high, and showed a better application outlook. 相似文献
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Dominant patterns of winter surface air temperature over Central Asia and their connection with atmospheric circulation 下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 《大气和海洋科学快报》2022,15(6):100210
The dominant patterns of the winter (December–February) surface air temperature anomalies (SATAs) over Central Asia (CA) are investigated in this study. The first two leading modes revealed by empirical orthogonal function (EOF) analysis represent the patterns by explaining 74% of the total variance. The positive phase of EOF1 is characterized by a monopole pattern, corresponding to cold SATAs over CA, while the positive phase of EOF2 shows a meridional dipole pattern with warm and cold SATAs over northern and southern CA. EOF1 is mainly modulated by the negative phase of the Arctic Oscillation (AO) in the troposphere, and the negative AO phase may be caused by the downward propagation of the precursory anomalies of the stratospheric polar vortex. EOF2 is mainly influenced by the Ural blocking pattern and the winter North Atlantic Oscillation (NAO). The SATAs associated with EOF2 can be attributed to a dipole-like pattern of geopotential height anomalies over CA. The dipole-like pattern is mainly caused by the Ural blocking pattern, and the NAO can also contribute to the northern part of the dipole.摘要本文利用经验正交函数分解方法 (Empirical orthogonal function, EOF) , 针对1979–2019年冬季 (12月–2月) 中亚地区地面气温异常进行了研究. 结果表明, 中亚地区冬季地面气温异常的前两个EOF模态解释方差总占比可达74%. 其中, 第一模态 (EOF1) 正位相为一致型变化, 对应中亚地区气温冷异常; 第二模态 (EOF2) 正位相则为南北偶极型变化, 对应于中亚地区南冷北暖型气温异常. EOF1可能受到冬季北极涛动 (Arctic Oscillation, AO) 负位相的调制, 而AO的负位相则可能来自于前期平流层极涡正位势高度异常下传. EOF2则可能受到乌拉尔山阻塞及冬季北大西洋涛动 (North Atlantic Oscillation, NAO) 的共同调制. 乌拉尔山阻塞可引起中亚区域南北偶极型气温异常, 而冬季NAO可对该偶极型气温异常的北侧产生贡献. 相似文献
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In this paper, the attractors of turbulent flows in phase space are reconstructed by the time delay technique using observed data of atmospheric boundary-layer turbulence, which include high resolution temperature, humidity andthree-dimensional wind speed measurements in Gansu province and Beijing, China. The correlation dimensions and largest Lyapunov exponents have been computed. The results indicate that all the largest Lyapunov exponents in different conditions of time, site and atmospheric stability are greater than zero. This means that the atmospheric boundary-layer turbulence system is really chaotic and has appropriate low-dimensional strange attractors whose dimension numbers range from 3 to 7 and vary with different variables (dynamical variables or non-dynamical variables) and atmospheric stability. Turbulent kinetic energy is first applied to reconstruct the attractor of turbulence, and is found to be feasible. 相似文献
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EOF分解与GA优化的热带太平洋海温场动力预报模型反演 总被引：1，自引：1，他引：0
基于NCEP/NCAR提供的1950-2000年月平均海温场资料,首先用EOF方法对海温场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力模型变最,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF时、空重构,实现了海温场的中长期预报。试验结果表明,在1—6月时效预报上,模型预报海温场与实际海温场非常吻合;对于7 15月时效的预报,尽管模型预报的海温场与实际海温场存在一些出入,但基本构型大致相符,特别是对12月以上的海温场形态和范围仍然能较为准确地描述。所有时效的预报结果均能对1997年的El Nino事件特征有不同程度的描述。该研究方法为海温场以及El Nino/La Nina事件的预报提供了一种新的思路,文中提出的反演热带太平洋海温场与El Nino/LaNina的动力统计模型的研究思想和技术途径,在热带太平洋海温场的预测试验中(特别是中、长期预报)表现出良好的预报效果,为热带太平洋海温场及其异常的El Nino/La Nina事件的中、长期预报提供了有益的研究和参考方法。 相似文献
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EOF/PCA诊断气象变量场问题的新探讨 总被引：13，自引：3，他引：10
进一步论证了经验正交函数/主分量分析(EOF/PCA)在气象变量场诊断中的物理内涵,证明基于EOF/PCA的R型和Q型展开,可描述为气象变量场主要振荡型分解和主要空间分布型分解两种方案.前者表明,气象变量场的准周期振荡可分解为各主分量的周期振荡,它们各自等价于不同网格点(或站点)以其载荷为权重的迭加周期振荡,因此,气象变量场准周期振荡可视为来自不同周期源(网格点或站点)的准周期振荡逐层叠加的结果;后者表明,气象变量场的水平空间分布可视为各种主要空间分布型的叠加,而Q型展开才是对各种主要空间分布型的正交分解.由此深化了EOF/PCA气象变量场诊断的物理内涵. 相似文献
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本文将2008年上海“8.25”暴雨过程的WRF中尺度数值模式模拟结果作为实况资料集,应用EOF（Empirical Orthogonal Function）方法对该资料集进行诊断,以探讨将该方法应用于暴雨β中尺度系统的可行性。主要结论有:当数值模式输出足够稠密、精细的样本,能够较好反映实况时,利用EOF方法对天气尺度和α、β中尺度系统的天气过程进行诊断是可行的。对本文的暴雨过程,EOF分解位势偏差场的前三个模态分别反映了α中尺度中端、低端和β中尺度天气系统的演变特征,分别对应于波长和振荡频率不同的驻波波列。其可分别称之为暴雨背景模态、暴雨系统模态和暴雨雨团模态。各波列物理性质不同,分别属于准地转的Rossby波、准平衡的涡旋波和非平衡的重力惯性波。天气系统EOF分解的物理本质为:可将一个变形和移动的天气系统分解为若干个具有不同物理性质且时空尺度不同相互独立的模态（驻波波列）。这有助于明确和深化对天气系统的认识。EOF分解能够进行天气系统的尺度分离,且分离后得到的各种尺度的天气系统是独立和有特定物理意义的,这更体现了该尺度分离方法的优点。本文中当EOF分解后各波列（模态）在某地时空指数发生三波锁相,且该地的位势表现为低空为负、高空为正,同时低层位势急剧降低时,则有可能在此处发生暴雨。 相似文献
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A stochastic model of SST for climate simulation experiments 总被引：1，自引：0，他引：1
This study describes the implementation of a statistical method to simulate a multi-century sequence of global sea surface
temperature (SST) fields. A multi-variable auto-regressive (AR) model is trained on the observed time series of SST from the
data set compiled at the Hadley Centre (GISST 2.0). To reduce the dimensionality of the model, the stochastic process is in
practice fitted to empirical orthogonal function (EOF) time coefficients of the SST series, retaining the first 14 EOFs. Selected
lag cross-covariances among the EOF time series are retained, based on the structure of the cross-correlation matrix and lags
up to 64 months are included. Though the resulting system is quite large (a 14-dimensional AR process, with 400 parameters
to be determined) the calculation is possible and a stable process is obtained. The process can then be used to investigate
some statistical properties of the SST data set and to generate synthetic SST data that could be used in very long numerical
experiments with atmospheric or ocean models in which only the main features of the observed statistics of the SST must be
retained. Results indicate that the synthetic SST data set seems to be of usable quality as boundary condition for the atmosphere
or the ocean in climate experiments. Analysis of extreme events and extreme decades in the synthetic SST data confirms the
exceptional character of the 1980s, but also provides circumstantial evidence that the 1980s were indeed within the limits
of the statistics of the previously observed record.
Received: 6 August 1996 / Accepted: 29 September 1997 相似文献