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基于动力统计模型重构的副热带高压中长期预报 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用EOF方法对位势场序列进行时、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,引入动力系统重构的思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力统计模型变量,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分解的时间系数的非线性预报模型。通过模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压活动场的中长期预报。试验结果表明,在短期预报(1—5 d)该模型与T106模式的预报效果大致相当;但对于中长期预报(≥5 d),其预报效果优于T106预报产品;特别是10 d以上的预报结果对副热带高压的形态和范围仍然能较为准确地描述。该研究方法对副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路。 相似文献
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基于模糊系统的西太平洋副热带高压异常年份的影响因子检测分析和动力预报模型反演 总被引：3，自引：1，他引：2
基于自适应网络模糊推理系统(ANFIS),讨论了滤除主信号之上影响因子噪声音的方法和途径,针对2010年的副热带高压异常的天气事实,首先用时滞相关法从观测资料中分析出2010年夏季风系统主要成员中对副热带高压异常影响最显著的3个因子:马斯克林高压、索马里低空急流和印度季风潜热通量,并用ANFIS诊断检测了这3个因子对副热带高压异常的影响和贡献。由于ANFIS系统具有非线性、容错性和自适应学习等特性,因此适宜于研究和模拟副热带高压等动力学不易准确描述的问题。在此诊断分析基础上,采用遗传算法和动力重构理论相结合的技术路径,从2010年实际的观测资料序列中客观准确地反演重构出非线性的副热带高压及其影响因子的动力模型,并对其进行了动力延伸预报试验。多次试验结果表明,预报的副热带高压面积指数、马斯克林冷高压强度指数、索马里低空急流和印度潜热通量指数在25天以内的中短期预报效果较好,误差不超过10%,并且预报出了指数的变化趋势。为西太平洋副热带高压与东亚夏季风系统的关联性和西太平洋副热带高压指数预测研究提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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采用EOF时空分解、小波频牢分解和最小二乘支持向量机（LS-SVM）交叉互补方法,建立夏季500 hPa位势高度场的预测模型,用以描绘和表述副热带高压形势场的形态和变化。首先用经验正交函数分解（EOF）方法将NCEP/NCAR再分析资料500 hPa位势高度场序列分解为彼此正交的特征向量及其对应时间系数,随后提取前15个主要特征向龟的时间系数（方差贡献96.2%）,采用小波分解方法将其分解为相对简单的带通信号,再利用LS-SVM方法建立各分量信号的预测模型,最后通过小波时频分量重构和EOF时空重构,得到500hPa位势高度场的预测结果以及副热带高压形势场的预测。通过对预测模型的试验情况和分析对比,结果表明:基于上述思想提出的算法模型能较为准确地描述500 hPa位势高度场的形态分布并预测1~7 d的副热带高压活动,对10~15 d的副热带高压活动预测结果也有参考意义。 相似文献
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基于相空间重构的西太平洋副高指数的动力随机性与复杂性 总被引：1，自引：0，他引：1
基于NCEP/NCAR再分析资料,计算了西太平洋副热带高压脊线指数的逐候时间序列,对该时间序列进行了相空间重构,对相空间重构中最佳嵌入维数和延迟时间的选择进行了分析,画出了相应的伪相图,同时还对副高脊线指数吸引子的关联维数进行了计算,得到副高脊线指数关联维数为3.10±0.05.通过动力参数的计算和重构后相空间递归图的分析,讨论了副高活动的动力随机性和复杂性.分析结果对副高系统复杂性和可预报性的认识以及副高动力模型反演有参考意义. 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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一种局地非线性气候动力统计模型及其预报试验 总被引：1，自引：5，他引：1
根据反演建模理论，在引入一次样条函数的基础上，设计了一种局地非线性气候动力统计模型及其一整套反演方案。其实质是用逐段线性化的研究局地气候演化的非线性特征。作为初步试验，利用云南省18个测站1956年1月－1990年12月逐月温度距平和逐月雨量距平率的时间序列，反演得到一组近似描述云南省局地气候系统的非线性动力统计方程，应用反演获得的此非线性动力统计方程进行了云南省18个测站1991年1月－1994年12月逐月温度距平和逐月雨量距平率的预报试验。试验结果表明，温度距平和雨量距平率的拟合准确率分别约为78％和64％；温度距平和雨量距平率的外推预报准确率分别为75％和63％。表明此模型具有一定的拟合和预报能力，同时具有良好的稳定性。 相似文献
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基于NCEP/NCAR再分析资料,依据动力系统反演思想,采用遗传算法从1998年实际观测资料中,客观合理地反演重构了副高特征指数与东亚夏季风因子的非线性动力模型,并结合1998年天气实况,讨论了模型中外参数的变化对副高系统平衡态失稳和分岔的影响。从而为副高等难以准确构建动力模型的复杂天气系统的物理机理分析和动力行为讨论,提供了有益的研究思想和方法手段。研究发现,副高指数平衡态的分布和变化与实际副高的中短期异常活动相对应,副高系统由高值稳定平衡态向低值稳定平衡态跳跃的突变行为对应副高的异常南落过程,副高系统由双稳定平衡态向单稳定平衡态并入的分岔行为对应副高"双脊线"并存到消失的过程。 相似文献
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对影响集中暴雨发生的主要系统，如副热带高压、冷涡、西风槽、中低以切变进行描述并从热力因素、动力因素两方面对其特征予以剖析，找出集中暴雨预报的着眼点。 相似文献
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支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。 相似文献
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基于前传式网络逼近的太平洋副热带高压活动的诊断预测 总被引：13，自引：1，他引：13
基于前传式神经网络BP算法(BackpropagationNeuralNetwork)和回归模型,探讨了西太平洋副高面积指数同赤道东太平洋海温及赤道纬向风之间非线性分类和映射逼近的建模方法和效果比较.结果表明,前传式网络,特别是回归网络预报模型具有较好拟合精度和预报效果及比较实用的预报时效. 相似文献
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Based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS), methods to filter out the noise of impact factors from the main signal are discussed. Focusing on the abnormal weather conditions in 2010, we use the delay-relevant method to analyze the five members of the summer monsoon system that had the largest effect on the subtropical high anomalies from the observational data. ANFIS is suitable for research and simulation of subtropical highs that are difficult to describe accurately with dynamics, allowing the effect of five factors on the subtropical high anomalies to be examined. Our results show that the Mascarene cold high, the Indian monsoon latent heat flux, and the South China Sea monsoon trough had the largest effect on the subtropical high anomalies. Diagnostic analysis, with genetic algorithms (GA) and dynamical reconstruction theory, reconstructed the nonlinear dynamical model of the subtropical high and its main factors objectively and accurately from the sequence of observations in 2010. Furthermore, a dynamically extended forecast experiment is performed. The forecasts for the subtropical high area index, the Mascarene cold high index, the Indian monsoon latent heat flux, and the South China Sea monsoon trough index all show a strong short-term effect over less than 25 days. The forecasting trend is accurate, and the error rate is no more than 7%. Our results provide new insight and methods for research on the association between the western Pacific subtropical high and the East Asian summer monsoon system, and for the prediction of the western Pacific subtropical high index. 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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提高汛期降水过程的延伸期预报能力是目前天气预报和气候预测发展的重要方向。本文以上海梅汛期降水为例,利用非传统滤波方法提取多变量季节内分量,分析了梅汛期季节内候降水异常及其相联系的延伸期关键低频信号,进一步综合多变量低频信号建立了梅汛期候降水异常延伸期预报方法,并开展了多年的回报和试报检验。结果表明:①梅汛期候降水异常季节内分量具有显著的40～60d低频振荡周期,与降水异常实况具有显著的正相关和较高的符号一致率;②梅汛期季节内候降水异常与超前10～35d的热带及中高纬低频信号有关,主要包括:热带MJO(Madden Julian Oscillation)自阿拉伯海的向东传播、西太平洋副热带高压季节内活动的西北向传播、PNA(Pacific-North American)遥相关型的季节内位相转换以及东北亚冷空气的持续性异常影响;③综合上述多变量低频信号建立了延伸期候降水异常预报模型,对提前10～35d的延伸期候降水异常的季节内分量具有预报技巧,也能较好地预报实际的候降水异常趋势。 相似文献
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利用1961-2005年广东省站逐日降水资料,采用奇异谱分析结合自回归模型对广东候平均降水进行未来1～5候的延伸期预报试验.结果表明,广东省降水侯平均存在一个准40 ～60 d的振荡周期,对1961-2000年候降水重构相关系数在0.96以上.对2001-2005年候降水进行未来1～5候的预报试验,预报效果除2003年后延第5候较差外,其它4 a的预报结果都较好.后延第1候预报相关系数最高达到0.86,后延预报到第5候时相关系数也在0.3以上.从预报平均相对均方根误差来看,5 a均在30％以内,预报的稳定性和效果较理想.总体说明奇异谱分析结合自回归模型是一种较为有效的预报方法,在未来10～30 d延伸期天气预报业务中有一定的参考价值. 相似文献
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长江中下游旱涝中期预报方法及其业务应用 总被引：1，自引：1，他引：1
介绍了双层多因子综合相似的长江中下游旱涝中期预报模型。该模型引入了具有明确动力学和热力学意义的地转西风动量经向输送和经向温度梯度诊断量，同时强调了西太平洋副热带高压对长江中下游夏季降水的关键作用，并考虑了对流层中、低层500hPa高度和850hPa温度的大尺度环流背景场。与过去业务应用的单层相似预报模型相比较，不仅物理意义和天气学含义明确，而且更符合对具有复杂动力和热力机制的降水预报的考虑。5年的预报试验和业务应用结果表明，该方法对长江中下游地区旱涝的中期趋势预报有较好的预报能力。 相似文献
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采用模糊C均值聚类 (FCM)、遗传算法 (GA) 和模糊减法聚类 (FSC) 交叉融合、优势互补思想进行副热带高压影响因子的综合聚类分析和副热带高压指数的诊断预测。在统计分析的基础上, 通过选择若干与副热带高压指数关系密切的影响因子构成了高维特征空间, 进行了综合聚类分析, 实现了副热带高压指数的聚类判别和诊断预测。该文提出的综合聚类方法既可克服FCM/GA算法全局/局部寻优的不足, 又可客观确定聚类数目。试验结果表明, 该方法具有良好的分类效果, 判别结果与实况基本相符。 相似文献