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1.
以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。 相似文献
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中国冬季气温的集合典型相关分析和预报 总被引：2，自引：0，他引：2
以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定. 相似文献
3.
基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度（Soil Moisture,SM）再分析资料及扩展重建的海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）资料（ERSST）,对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法（Ensemble Canonical Correlation,ECC）,分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期（春、前冬）SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明：1）与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO（Pacific Decadal Oscillation）型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2）交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3）独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。 相似文献
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利用BP-CCA方法并结合当前国际先进气候预测模式结果,探讨了如何建立对西南夏季降水具有较高预测技巧的统计降尺度模型及其可预报性来源。结果表明,将热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力优于亚洲区域和热带区域500 h Pa位势高度作为预测因子的模型。对模型可预报性来源的分析表明,热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力年与年之间的差异主要受热带海表温度EOF第二模态的影响。该模态表现为在热带东南印度洋及西太平洋区域有正载荷值,而在热带中东太平洋区域有负载荷中心,其与影响西南夏季降水的菲律宾和海洋大陆西部对流有较好的相关,并且ECMWF和NCEP业务气候预测模式对其有较好的预测能力。 相似文献
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BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测 总被引：8，自引：3，他引：5
使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,基于交叉检验的结果建立了东亚冬季500 hPa大尺度环流和中国冬季温度、降水的最优BP-CCA降尺度预测模型,并在此基础上进行了中国冬季温度和降水的可预报性研究,表明用东亚冬季500hPa高度场降维后的大尺度环流来解释中国冬季温度,平均距平相关系数(ACC)为0.7左右,最高可达0.9,解释中国冬季降水的平均ACC为0.3左右,最高可达0.7,温度的可预报性远高于降水,且二者的可预报水平存在明显的区域差异。可预报性研究表明东亚冬季500 hPa大尺度环流异常与中国冬季温度、降水异常有密切的联系,BP-CCA方法可以很好地揭示大尺度环流与温度、降水的内在联系,并且物理意义清晰。在东亚大尺度环流系统中,东亚大槽和西太平洋副热带高压是影响中国冬季温度、降水异常的重要系统。进一步利用国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)回报和预测的500 hPa环流场和BP-CCA方法对温度和降水进行降尺度预测应用,对温度和降水的预测效果明显高于模式直接输出的结果,而且对温度预测的改善高于对降水的改善。对模式预测的环流进行EOF(经验正交函数)分析,表明BP-CCA方法对降尺度要素预报的可预报性来源于CGCM/NCC对500 hPa高度场主要大尺度特征的模拟能力较好。 相似文献
6.
广西前汛期大涝年预报因子分析 总被引：5，自引：0，他引：5
通过对高原地面气温,热带海表面温度和南半球气旋资料的普查分析,经验性地挑选并提出１月份拉萨地面气温距平４月份赤道东西太平洋海表温度梯度,４月份赤道印度洋海表升温幅度,１月份南半球低纬气旋数等４种能提前１－２个月比较准确地预警广西前汛期大涝的因子,指出高原热状况,热带海洋行为,南半球低纬大气的斜压性是影响广西前汛期雨量的重要因素。 相似文献
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利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型，对我国冬季气温进行了预测试验，采用历史资料独立样本检验的方法，对预报技巧给出合理的评定。结果表明，使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测，有一定的预报技巧，对于特定地区和特定时期优选的因子场组合，可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时，最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子，不仅单独海温场的预报效果较好，而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。 相似文献
8.
本文通过对观测和再分析数据采用最大协方差分析以及回归、合成等分析方法,研究了青藏高原夏季地表气温与南半球大气环流之间的遥相关关系。结果表明,前期(4月)南半球极地—中高纬度大气环流呈现负位势高度异常、较低纬度印度洋—西太平洋区域呈现正位势高度异常时,高原中部和东部大部分区域夏季出现暖异常。在上述遥相关中,印度洋—西太平洋海温异常可能起到了重要的中间桥梁作用。在高原夏季温度偏高的年份,前期跨赤道的印度洋—西太平洋海温也持续偏暖,带来的海陆热力对比减小、经向跨赤道气流减弱有利于削弱夏季的季风环流,使得高原夏季降水偏少,有利于形成高原夏季的暖异常。在这一高原气温—南半球大气环流的遥相关关系中,4月南半球的大气位势高度场异常和与印度洋—西太平洋海温异常相关的异常高度场分布也十分相似。这一前期的跨赤道区域海温异常与南半球中高纬度位势高度场异常的因果关系仍有待进一步揭示。 相似文献
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我国东南夏季干旱指数的ECC预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
根据中国东南夏季气温和降水显著负相关的特点,构造合适的干旱指数。选取美国NCEP／NCAR再分析月平均海表温度场、北半球500hPa高度场、亚欧大陆表面温度场作为预测因子,取由国家气象中心整理的中国160站月平均降水和温度资料计算出的东南部干旱指数作为预测对象,采用集合典型相关分析方法（ensemble canonical correlation,ECC）预测东南夏季干旱指数。预测与实况之间的空间相关性和时间相关性均表明,该方法优于单因子场典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）预测方法,其中采用超级集合平均法又比等权集合平均法具有更高的预测技巧。 相似文献
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通过对高原地面气温、热带海表温度和南半球气旋资料的普查分析,经验性地挑选并提出1月份拉萨地面气温距平、4月份赤道东西太平洋海表温度梯度、4月赤道印度洋海表升温幅度、1月份南半球低纬气旋数等4种能提前1～2个月比较准确地预警广西前汛期大涝的因子,指出高原热状况、热带海洋行为、南半球低纬大气的斜压性是影响广西前汛期雨量的重要因素. 相似文献
11.
研究青藏高原冬季强降雪的气候特征对高原冬季降水预测及雪灾防御有重要意义。基于1961-2021年冬季（11月至次年2月）青藏高原99个地面气象观测站的逐日降雪资料,采用线性倾向估计、相关性分析、集合经验模态分解等方法,揭示青藏高原前、后冬强降雪时空分布特征,对比分析前、后冬强降雪量和强降雪日数差异性,探讨不同海盆海表温度、北极涛动与前、后冬强降雪量和强降雪日数的关系。结果表明：近61 a来,青藏高原前冬初期最易出现较大量级降雪过程,而后冬降雪过程多且持续时间长;前冬高原强降雪量、强降雪日数总体呈“少—多—少—多”变化特征,后冬强降雪量和强降雪日数均呈显著增加趋势;前冬强降雪量和强降雪日数的贡献率明显大于后冬;前、后冬高原中东部主体为强降雪高值区,前冬东北侧强降雪量也较大。热带印度洋、北大西洋、太平洋海表温度异常是影响青藏高原冬季强降雪的重要因子,前冬强降雪量与热带中东太平洋、热带印度洋西部海表温度呈显著正相关,后冬强降雪量与热带印度洋、西北太平洋、北大西洋海表温度的正相关最显著;自20世纪90年代中期开始印度洋偶极子与前冬强降雪量由弱正相关转为显著正相关并维持至今,北极涛动异常对后冬强... 相似文献
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文章对湖北省９站１９５９～１９９６年逐年冬季各月气温和降雨量（预报量场Ｘ２）与同期北半球（４５°～１６０°Ｅ，１０°～６５°Ｎ）内１２个均匀小区上空的５００ｈＰａ高度场（预报因子场Ｘ１）进行扫描式ＣＣＡ试验，寻找最佳Ｘ１。用典型相关系数≥０．３的相关变量有关参数反演出线性预报方程ΔＸ２＝Ｂ０Ｘ１＋ｄ０。经分期检验表明：扫描选优ＣＣＡ试验反演的预报方程拟合程度高，且有一定预报水平，其中气温的预报水平高于降雨量的，距平符号正确率比距平相关系数稳定，试报效果比拟合结果有所下降。 相似文献
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利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。 相似文献
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热带印度洋-太平洋热力异常联合模对我国夏季降水的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
基于我国160个台站的降水资料和西太平洋副热带高压指数,利用典型相关分析和合成分析等方法,研究了热带印度洋-太平洋热力异常联合模对我国夏季降水的影响,并探讨了该联合模与西太平洋副热带高压的关系。结果表明,该联合模对我国夏季降水有一年到半年的超前影响,且以冬季联合模对次年夏季降水的影响最显著。当冬季联合模出现正异常时,次年夏季我国四川地区、长江流域、华北南部降水偏多,而华北北部和江南大部分地区降水偏少;反之亦然。进一步分析表明,冬季热带印度洋-太平洋热力异常联合模对我国夏季降水的影响可能是通过夏季西太平洋副热带高压的变动来实现的。 相似文献
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厄尔尼诺海区海温季节预测比较 总被引：1，自引：0，他引：1
余锦华 《南京气象学院学报》1999,22(3):374-380
利用奇异值分解方法建立多项线性统计气候预测模型,对厄尔尼诺海区各季节海温进行了短期气候预测试验,并采用历史资料独立样本检验的方法,评定不同预报时效的预报技巧。结果表明,不同海区各季节的预报效果相差很大。赤道西太平洋（ Ｎｉｎｏ ４区）有最高的可预报性,在夏季末做冬季海温预报的技巧最高,多数条件下,这个区域的预报性能比较稳定。以海温和南方涛动指数作因子场的预报效果最好,大部分预报以单季的海温和南方涛动指数为预报因子效果较好,但有些预报以连续２季或３季的海温和南方涛动指数作预报因子的预报效果更好。 相似文献
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青藏高原地表温度对华北汛期降水变化的影响 总被引：11，自引：4，他引：7
利用1980-2001年青藏高原月平均地表温度、1961～2001年我国160站月降水以及NECP／NCAR再分析月平均高度场资料,分析了华北地区汛期降水与青藏高原地表温度的关系,结果表明华北地区汛期降水与青藏高原5～6月地表温度具有显著的正相关。相关场的正值中心位于高原的东北部和西南部地区。华北地区汛期降水偏少年,青藏高原前期5～6月地温以负距平为主且距平值较小;相反,降水偏多年,青藏高原前期5～6月地温以正距平为主且距平值较大。EOF和SVD分析表明,青藏高原5～6月地温和华北地区汛期降水的第一典型场都表现出大体一致的变化特点。此外,诊断分析得到,青藏高原5～6月地温偏高年,7～8月西太平洋副热带高压的强度偏强,位置偏北;地温偏低年,西太平洋副热带高压的强度偏弱,位置偏南。 相似文献
18.
陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验 总被引：4，自引：1，他引：3
基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。 相似文献
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海南岛气温年际变化与海温的关系 总被引：3，自引：1，他引：2
利用1966～2007年海南岛18个市县逐月平均气温和NCEP再分析海表温度资料,对海南各季平均气温年际变化的时空特征及其与不同海域海表温度的相关关系进行了较细致的分析,结果表明:海南各季节气温年际变化的空间分布呈现出很好的一致性;西北太平洋西部是影响海南省冬季气温年际变化的关键区,受海温影响最显著的是中部山区;热带印度洋是影响海南省春季气温年际变化的关键区,受该海域表面温度影响最显著的是南部地区;南海海域是影响海南省夏季气温年际变化的关键区.受该海域表面温度影响相对较弱的是东南少部分地区;热带东太平洋是影响海南省秋季气温年际变化的关键区,受该海域海表温度影响相对较弱的依然是东南的少部分地区. 相似文献