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近45a华南夏季降水时空演变特征 总被引：11，自引：5，他引：6
利用华南区域65个气象站点1960～2004年的观测数据,采用经验正交函数分解法(EOF)分析了华南夏季降水的时空变化.结果表明:华南中部和西北部是华南夏季降水的两个主要气候变异中心区,华南中部夏季降水具有年代际变化为主的特征,华南西北部夏季降水则具有年际变化为主的特征.华南中部夏季降水的强弱异常变化,与华南上空水汽输送异常而导致该地区垂直积分水汽通量辐合异常密切相关.即华南中部夏季降水强年,该区域上空为明显的水汽通量距平辐合,降水弱年则为水汽通量距平辐散或弱的水汽通量距平辐合.为华南区域夏季降水的气候预测提供一定的参考依据. 相似文献
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温湿多雨洪涝成灾--2004年夏季(6-8月)山东天气评述 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2004年6—8月山东省气温、降水、500hPa高度场和距平场资料，分析了2004年夏季的环流特征、山东天气气候特点和主要天气过程，并时夏季天气气候时农业和人民生活的影响作了简要评述。 相似文献
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跨季度动力气候预测系统IAP DCP—Ⅱ 总被引：7，自引：2，他引：7
概述中国科学院大气物理研究所研制的跨季度动力气候预测系统(IAP DCP-Ⅱ)，及其在我国夏季降水距平预测业务中的应用情况。该系统的试用始于1988年，1998年定型为现今版本(即IAP DCP-Ⅱ）。1998年起至今，每年预测的检验说明，该系统有较好的跨季度预测能力，能预报出夏季降水距平的大范围分布形势。 相似文献
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基于聚类分区的中国夏季降水预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。 相似文献
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1999年中国夏季气候的预测和检验 总被引：35，自引：6，他引：29
利用改进的中国科学院大气物理研究所短期气候预测系统（IAPPSSCA）,结合IAPENSO预测系统所预测的1999年热带太平洋地区的海温异常,对1999年中国夏季气候进行了适时集合预测。预测结果表明：IAPPSSCA较好地预测出了1999年夏季北半球大尺度环流场的异常情况,并较好地预测出1999年中国南涝北旱的大范围降水形势。IAPPSSCA对长江下游的强降水中心、中国南方大部夏季多雨的特征以及中国北方大部的干旱少雨形势的预测,与实测较相符。但IAPPSSCA预测的南方大范围雨带的北界比实测的略为偏北,北方的小范围的降水正距平区域也没有能预报出来。另外,对于月平均降水距平的预测亦存在较大的不确定性。这说明我们的预测系统还有待于进一步的改进和完善。 相似文献
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中国夏季降水异常EOF模态的时间稳定性分析 总被引：4，自引：1，他引：3
本文基于1980~2012年中国160个台站降水资料,利用滑动交叉检验等方法讨论了中国夏季降水距平和距平百分率EOF各模态的时间稳定性,在此基础上探讨了EOF方法在中国夏季降水短期气候预测中的应用条件和潜在能力。研究表明,随机剔除一年样本,中国夏季降水距平场前四个EOF模态表现出显著的稳定性。若时间系数完全预测准确,则潜在的可预测站点主要位于黄河以南地区,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.6左右。相对而言,降水距平百分率各模态的时间稳定性易受极端降水事件的影响,当人为削弱这种影响后,随机剔除一年样本,其前三个模态的稳定性得到提高,潜在的可预测站点均匀分布,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.48。但是,伴随着预报时效的增加,降水距平和距平百分率后三个EOF模态的时间稳定性下降,预示着EOF方法对未来两年以上降水的预测能力将会明显下降。 相似文献
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我国年、季降水的年代际变化分析 总被引：21，自引：2，他引：21
通过对我国年、季降水的年代平均距平百分率图的对比分析，计算10年滑动平均距平场相关系数和年代之间平均距平差值t统计量的统计检验。结果表明，我国年、季降水具有较明显的年代际变化趋势。这些结果对于降水的年代气候预测和短期气候预测都具有重要意义。 相似文献
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成都区域气象中心短期气候预测业务评估 总被引：5，自引：2，他引：5
采用预报评分（P）、技巧评分（S）、距平相关系数（Acc）三种参数，对10年来成都中心气象台月降水距平百分率和月平均气温距平预测、汛期（6－8月）降水距平百分率预测、以及年度降水距平百分率和年平均气温距平预测进行了评估，并对评估结果作了分析。 相似文献
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本文研究建立2015/2016年极强厄尔尼诺事件下我国动力和统计结合的气候预测模型,并开展2015年夏季和2016年冬季气候我国160个站点和主要区域实时气候预测。夏季降水的实时预测起报于2月,冬季气温的预测起报于10月。研究结果表明,尽管NCEP-CFSv2耦合气候模式能较好预测2015/2016年极强厄尔尼诺事件中海温异常的演变,但对我国160个站点夏季降水和冬季气温预测仍有较大的偏差。因此,基于NCEP-CFSv2耦合模式预测结果,分别建立我国160个站点冬季气温和夏季降水异常的动力和统计结合气候预测模型。同时,利用年际增量预测方法开展我国长江中下游夏季降水和华北冬季气温的区域气候预测。研究结果表明以上预测模型在2015/2016年的实时预测中较NCEP-CFSv2有更好的预测效能。相对于NCEP-CFSv2耦合模式的预测结果,2015年夏季降水距平空间相关系数ACC从0.21提高到0.31（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到60%,2016年冬季气温ACC从0.19提高到0.32（超过0.01信度的显著性水平）,距平同号率提高到75%。 相似文献
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近100年来中东亚干旱区气候异常与海平面气压异常的关系 总被引：2，自引：2，他引：0
利用中东亚干旱区近100年(1901-2002年)降水、气温及北半球海平面气压的格点资料,分析了该干旱区冬季、夏季降水和气温与海平面气压分布形势的相关关系,同时对典型的降水和气温异常年份的海平面气压距平场进行了合成分析.结果表明:冬季西北太平洋海平面气压持续增强、阿拉伯海附近维持较高气压时,中东亚干旱区冬季降水偏多、气温偏高.前期春季海平面气压的变化对中东亚干旱区夏季降水有显著的影响,当春季阿留申低压和其南部的西太平洋副热带高压偏强时,中东亚干旱区夏季降水偏多;当春季西太平洋副热带高压位置附近的海平面气压偏高时,中东亚干旱区夏季气温偏低;前期春季海平面气压的异常对中东亚干旱区气候变化的显著影响,对气候预测有很好的指示意义.另外,中东亚干旱区冬季异常多雨、高温年份,海平面气压在中高纬度地区为负距平,在低纬度地区则为正距平.而冬季异常少雨、低温年份,气压场分布的主要特征则相反.在夏季异常多雨年,中东亚干旱区主要位于正的气压距平区,夏季异常少雨年则反之.夏季异常气温偏高年,正距平区主要分布在印度半岛北部,中东亚干旱区西部处于负距平区、东部处于弱的正距平区中.分析结果同时说明了中东亚干旱区易出现冬季多雨/高温(少雨/低温)和夏季多雨/低温(少雨/高温)的气候配置. 相似文献
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利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。 相似文献
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利用区域气候模式对全球气候模式季节预测产品进行动力降尺度,是获取未来高分辨率季节气候预测结果的重要途径。使用区域气候模式RegCM4.4单向嵌套国家气候中心气候系统模式BCC_CSM1.1(m)输出结果,进行东亚19912013年逐年3月1日—9月1日的气候回报试验及2014年3月1日9月1日的气候预测试验。分析模式对中国地区夏季（6-8月）地面气温和降水的回报结果表明:RegCM4.4对夏季气候态的回报优于驱动场模式BCC_CSM1.1(m),并能提供更详细可靠的局地信息;RegCM4.4回报和观测的多年平均气温、降水的空间距平相关系数（ACCs）分别为-0.04和0.01,空间距平符号一致率（PCs）分别为51.1%和50.6%,趋势异常综合评分（PS）分别为64.2和70.3,均方差误差（MSE）分别为1.09 ℃和0.30 mm/d。RegCM4.4对中国地区2014年夏季气候预测结果表明,模式对夏季气温、降水距平整体分布的预测较好,但在次区域尺度上预测结果和观测存在差别。本研究只进行了一个区域气候模式RegCM4.4嵌套一个全球模式BCC_CSM1.1(m)单样本回报和预测试验的动力降尺度试验研究,未来在改进驱动场模式和区域气候模式模拟预测性能、订正驱动场模式输出系统误差及提高运算能力的基础上,进行多模式多样本的集合试验研究,有助于提高精细化短期气候预测产品的质量。 相似文献
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针对江苏夏季旱涝和高温热浪等异常气候的预测难题，以江苏夏季站点降水和气温为预测目标，建立了一种基于全球动力模式BCC_CSM1.1（m）和最优可预测气候模态和异常相对倾向（SMART）原理结合的统计降尺度季节气候预测方法。利用历史观测资料和SVD方法提取决定中国夏季降水异常相对倾向的同期热带地区向外长波辐射（Outgoing Longwave Radiation，OLR）和北半球中高纬500 hPa位势高度场异常相对倾向的最优可预测气候模态，并利用逐步回归法构建其与同期江苏站点降水和气温异常相对倾向同期关系的统计降尺度模型；将动力模式对最优可预测气候模态的预测带入统计降尺度模型，实现对区域降水和气温异常相对倾向的预测；最后通过引入观测的近期背景异常实现对降尺度的降水和气温总距平的预测。通过对1991—2019年江苏夏季降水和气温的回报检验表明，本文建立的统计降尺度模型效果较BCC_CSM1.1（m）动力模式的直接预测效果有显著提高，为区域精细化季节气候预测提供了一种有效的手段。 相似文献
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利用高原积雪信号改进我国南方夏季降水预测的新方法及其在2014年降水预测中的应用试验 总被引：1，自引：0，他引：1
2014年夏季我国南方出现严重洪涝、北方大部干旱,国内绝大多数预测模型在三月起报的汛期预测中均未能抓住位于南方地区的异常雨带,导致预测准确率明显偏低。基于模式对东亚地区夏季海平面气压场的高预报技巧和青藏高原冬季积雪与南方地区夏季降水的高相关性,本文提出一个针对我国夏季降水异常的组合统计降尺度预测新方法（Hybrid Statistical Downscaling Prediction,简称HSDP）,该方法综合利用了气候模式输出的高可预报性环流信息和前期观测的高原积雪异常信号,从而实现对我国南方夏季降水进行动力-统计相结合的改进预报。据此方法建立了一个基于国家气候中心气候预测模式的统计降尺度模型。对我国南方夏季降水进行跨季节预测的交叉检验结果显示,HSDP方法对于南方地区多年平均空间距平相关系数从模式原始预报的-0.006提高到0.24,且在大多数年份均有改进。基于HSDP方法于三月份制作的2014年夏季降水预测,能够很好地抓住南涝北旱的基本形势和我国南方的降水大值区,空间距平相关系数达到0.43。这表明,该方法对于我国夏季降水预测具有较好业务应用前景。 相似文献
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从副高特征量和500hPa高度场以及高度距平场角度，分析了2002年夏季河南省气候特征，并分析了海温、太阳黑子等特征量对夏季降水的影响。结果表明：2002年夏季副热带高压偏南，北方冷空气活动偏弱，大陆暖高压强盛发展并维持，是造成河南省夏季高温少雨的直接原因；赤道中、东太平洋维持弱的暖事件和太阳活动异常以及天文背景的影响，是造成2002年河南省夏季高温少雨的间接原因。 相似文献
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本文利用一种时空综合的经验正交函数（ＥＯＦ）方法探讨了我国夏季降水场与同期及前期北半球５００ｈＰａ环流场之间的关系。这种方法能够同时给出降水场的距平分布及其对应的同期和前期环流场距平分布型。分析了前三个特征向量场的空间结构，得到了三种不同降水异常分布型及其与之相应的同期和前期５００ｈＰａ环流异常型。结果发现，前期（冬季）５００ｈＰａ高度距平场在中高纬度地区有着同夏季几乎完全相反的分布特征，在这一特征下，我国东部夏季降水场有较一致的距平分布，此外，当前期冬季５００ｈＰａ出现ｗｐ型环流异常时，我国长江流域夏季降水会出现显著异常。 相似文献
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利用经验正交函数(EOF)对印度洋海表面温度距平(SSTA)进行分解，分析了印度洋海温场的时空分布特征，并通过合成分析、奇异值(SVD)分解等方法，结果表明，前期和同期的印度洋海表温度距平分布场与夏季高原降水相关显，西印度洋-非洲东海岸赤道地区的SSTA与高原夏季降水联系最密切；当春、夏季印度洋西部海温出现明显负(正)距平时，当年印度夏季风偏强(弱)，高原夏季降水普遍偏多(少)。 相似文献
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利用NCEP的第二代气候预测系统(CFSv2)提供的2000-2009年降水场历史回报试验资料以及川渝182个测站的降水实况资料。采用时间相关系数、均方根误差、距平相关系数、距平符号一致率以及PS评分等方法,对模式在川渝地区夏季降水以及夏季降水异常的次季节尺度预测技巧进行检验,并进一步分析了模式在概率密度和降水频次方面的预报偏差特征。结果表明：该模式对川渝夏季降水的可用预报时效为3候左右,能够较好地模拟出夏季降水的高值中心,但量级偏大。预报技巧高值区主要位于四川盆地西北部及渝东北地区,对攀西地区南部及川西高原部分地区也有一定的预报技巧。该模式也能够较好地把握川渝地区夏季降水异常偏少的趋势,有效预报技巧为2候以内。模式各时效预报与观测的降水概率密度主要集中在10 mm以下量级;模式预报各量级降水频次与实况相比均偏高得较为明显,且随着预报时效延长,偏差越大,其中偏高最为明显的是小雨频次。 相似文献