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利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。 相似文献
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青藏高原冬、春季植被特征及其对西南地区夏季降水的影响 总被引：8，自引：5，他引：3
本文利用西南地区96个气象台站1982-2001年夏季(6-8月)月平均降水资料和归一化植被指数(GIMMS NDVI)资料,分析了青藏高原冬、春季植被特征及其对西南地区夏季降水的影响,得到以下几点认识:青藏高原冬、春季植被呈现东南部覆盖较好,逐渐向西北部减少的特征.近20 a来,高原冬、春季植被总体呈增加趋势,其高原中西部、南部、北部增加明显,而南部侧边界和中东部呈减少趋势.相关分析和奇异值分解表明:高原冬、春季植被对西南地区夏季降水有较明显影响,且这种影响也存在一定的区域差异.高原前期植被变化可以作为西南地区夏季降水长期预报综合考虑的一个参考因子. 相似文献
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春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响和预测作用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1980-2012年青藏高原中、东部71个站点观测资料、全中国756站的月降水资料、哈得来中心提供的HadISST v1.1海温资料以及ERA-Interim再分析资料,综合青藏高原的感热加热以及全球海温,研究了春季青藏高原感热对中国东部夏季降水的影响,并建立预报方程,探讨了青藏高原春季感热对中国降水的预报作用。结果表明,青藏高原春季感热与中国东部降水关系密切,青藏高原春季感热异常增强伴随着长江流域中下游同期降水增多,后期夏季长江流域整流域降水也持续偏多,华南东部降水偏少。春季青藏高原感热的增强与环北半球中高纬度的罗斯贝波列密切相关,扰动在北太平洋形成的反气旋环流向西南方向延伸至西北太平洋,为长江流域输送大量的水汽,有利于降水的发生。夏季,伴随着前期青藏高原感热的增强,南亚高压位置偏东,西北太平洋副热带高压（西太副高）位置偏西偏南,西太副高北侧为气旋式环流异常。在西太副高的控制下,华南东部降水减少;西太副高西侧的偏南气流为长江流域带来大量水汽,并与来自北部气旋式环流异常西侧的偏北风发生辐合,降水增多。青藏高原春季感热异常是华南和长江流域夏季降水异常的重要前兆信号。加入青藏高原春季感热后,利用海温预报的华南、长江流域夏季降水量与观测值的相关系数有所提高,预报方程对区域降水的解释方差提高约15%。 相似文献
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赵勇 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(2):1-6
基于1961—2015年6—8月新疆塔里木盆地34个站点的逐日降水数据和全球逐月海温数据,分析了塔里木盆地夏季降水和全球海温的关系。结果表明,塔里木盆地夏季降水和冬季及春季的南印度洋中部、赤道东太平洋以及南大西洋西部等区域海温具有良好的正相关关系,当上述区域海温偏暖时,对应塔里木盆地夏季降水偏多。进一步的分析发现,前期海温影响显著的时段主要集中在1月和5月。基于海温和降水数据,通过分析前期不同季节关键区的海温序列与降水序列的相关系数,取了8个关键区的海表温度作为预报因子,得出逐步回归预报方程。预测结果说明该预测方程对塔里木盆地夏季降水具有较好的预测技巧。 相似文献
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我国东部地区NDVI与气温、降水的关系研究 总被引：6，自引：0，他引：6
利用东部地区的1982—2001年归一化植被指数(NDVI)资料以及131个标准气象台站的气温、降水资料,用相关分析、奇异值分析(SVD)方法研究了该地区的植被与气温、降水的相互作用,得到以下几点认识：NDVI的最大值滞后于气温最高值的时间尺度在一个月左右。前期气温与后期NDVI的相关系数在春夏为负值,在秋冬却以正值为主。前期植被与后期气温的相关系数以负值为主。NDVI最大值滞后于降水最大值的时间尺度在两个月左右,同期NDVI与降水的相关系数为负值,而无论降水超前于NDVI或者NDVI超前于降水的时间尺度大于1个月时,二者的相关系数转为正值。由SVD方法得到东部地区7月份的NDVI与8月份的气温、降水有较好的相关关系。河南西南部及东北部区域NDVI与大部分地区的气温为正相关;长江流域NDVI与32 °N以南地区的降水有较好的负相关。因此,前期植被的变化特征可以作为后期气温、降水的预报的一种参考因子。 相似文献
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海表温度和地表温度与中国东部夏季异常降水 总被引：18，自引：2，他引：16
主要研究太平洋与印度洋海表温度和地表温度场与中国东部夏季降水的相关关系,以及异常大降水产生的下垫面条件.研究结果表明:(1)夏季黑潮区海温与同期长江流域的降水存在明显正相关,北方地区夏季降水与靠近非洲东岸的印度洋海域存在明显负相关.(2)夏季海温异常与同期中国降水异常场之间的相关分析(SVDI)表明,20世纪70年代后期当海温由La Nina多发期向El Nino多发期转变后,长江流域向异常多雨转变,而其北方和南方地区则向异常少雨方向发展.(3)中国东部区域降水与陆面温度的明显相关区有:(a)春,夏季热带非洲和夏季亚洲大陆部分地区地表温度与当年长江流域夏季降水存在显著正相关;(b)春季4、5月份部分亚洲大陆地表温度与当年华北地区夏季降水有明显负相关.(4)通过对比分析发现:长江(1954,1998和1999年)或江淮(1991年)流域几次特大异常降水的下垫面条件是黑潮区为海温正距平,同期欧亚大陆主要为正地表温度距平场. 相似文献
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西北太平洋海温变化对贵州夏季降水的影响 总被引：5，自引：1，他引：4
利用1952-2001年贵州15个测站夏季降水和前期太平洋海温场资料,及3因子最佳子集回归求最大复相关系数的方法,把前期不同时间步长、不同时段的海温场作为预报因子与夏季降水求相关。结果发现：用前期海温场作为预报因子对贵州夏季降水进行预报,其预报因子的最佳时间尺度为单月滑动,并且存在着较好的“隔多季度相关”现象。预报因子具有实际预报意义的最佳时段为上1年的8～11月。影响贵州夏季降水的最佳预报因子主要集中分布在海温场具有重要天气气候意义的关键区域。2002、2003、2004年的回报试验结果与实况进行对比分析发现,根据上述理论和预报思路得到的预测试验,具有一定效果,并且对指导贵州夏季降水预测具有一定的参考价值。 相似文献
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春季海温对中国夏季降水影响的诊断研究和预测试验 总被引：9，自引：2，他引：9
文中利用季降水异常集合的典型相关预测模式 ,以全球春季 (3～ 5月 )海温场作为因子场 ,对中国夏季降水场进行了诊断研究 ,并对 1998,1999及 2 0 0 0年这几个典型的中国夏季降水进行了回报试验。结果表明 ,春季海温与中国夏季降水之间存在较好的关系 ,春季海温在较大程度上决定了中国夏季降水雨带及其分布类型。考虑面积因子的集合典型相关预测方案对中国夏季降水具有较强的回报能力 ,此模式不仅能诊断出降水场和海温场中一些比较典型的空间模态和时间变化规律 ,而且可以再现 1998和 2 0 0 0年中国大部分地区的旱涝灾害。揭示了全球春季海温的异常变化在中国夏季 (6～ 8月 )降水异常中的作用。 相似文献
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南海海温和西南地区土壤湿度异常与中国东部夏季降水的可能联系 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1958—2001年NOAA海温资料、欧洲中心(ECMWF)ERA40土壤湿度再分析资料和中国100 °E以东444站的降水资料,探讨了南海海温和土壤湿度异常与我国东部夏季降水之间的可能联系,并初步讨论其可能的物理过程。结果表明,春季南海海温与西南地区东部土壤湿度的异常变化之间存在显著的负相关关系,而土壤湿度的异常与我国东部夏季降水之间也存在密切的联系。当春季南海海温异常偏高(低)时,我国西南地区东部的土壤通常出现异常偏干(湿),而夏季长江流域降水偏多(少)、东南沿海地区降水偏少(多)。进一步分析表明,春季南海海温异常偏高(低),有利于我国南部区域低层西南风减弱(偏强),西南地区东部水汽输送减少(增加),导致该地区春季的降水异常减少(增加)、土壤偏干(湿);通过蒸发反馈机制使得夏季西南地区东部地表温度偏高(低),引起副高西伸(东退)发展,最终导致我国东部地区夏季降水的异常。 相似文献
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Chaofan LI Riyu LU Nick DUNSTONE Adam A.SCAIFE Philip E.BETT Fei ZHENG 《大气科学进展》2021,38(12):2055-2066
During June and July of 2020, the Yangtze River basin suffered from extreme mei-yu rainfall and catastrophic flooding. This study explores the seasonal predictability and associated dynamical causes for this extreme Yangtze River rainfall event, based on forecasts from the Met Office GloSea5 operational forecast system. The forecasts successfully predicted above-average rainfall over the Yangtze River basin, which arose from the successful reproduction of the anomalous western North Pacific subtropical high (WNPSH). Our results indicate that both the Indian Ocean warm sea surface temperature (SST) and local WNP SST gradient were responsible for the westward extension of the WNPSH, and the forecasts captured these tropical signals well. We explore extratropical drivers but find a large model spread among the forecast members regarding the meridional displacements of the East Asian mid-latitude westerly jet (EAJ). The forecast members with an evident southward displacement of the EAJ favored more extreme Yangtze River rainfall. However, the forecast Yangtze River rainfall anomaly was weaker compared to that was observed and no member showed such strong rainfall. In observations, the EAJ displayed an evident acceleration in summer 2020, which could lead to a significant wind convergence in the lower troposphere around the Yangtze River basin, and favor more mei-yu rainfall. The model forecast failed to satisfactorily reproduce these processes. This difference implies that the observed enhancement of the EAJ intensity gave a large boost to the Yangtze River rainfall, hindering a better forecast of the intensity of the event and disaster mitigation. 相似文献
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We study the impact of three ocean state estimates (GECCO, SODA, [ECMWF]-ORA-S3) on decadal predictability in one particular forecast system, the Earth system model from the Max Planck Institute for Meteorology in Hamburg. The forecast procedure follows two steps. First, anomalies of temperature and salinity of the observational estimates are assimilated into our coupled model. Second, the assimilation runs are then used to initialize 10-year-long hindcasts/forecasts starting from each year between 1960 and 2001. The impact of the individual ocean state estimates is evaluated both by the extent to which climate variations from the ocean state estimates are adopted by the forecast system (‘fidelity’) and by the prediction skill of the corresponding hindcast experiments. The evaluation focuses on North Atlantic (NA) sea surface temperature (SST), upper-level (0–700?m) NA ocean heat content (OHC) and the Atlantic meridional overturning circulation (MOC). Regarding fidelity, correlations between observations and the assimilation runs are generally high for NA SST and NA OHC, except for NA OHC in the GECCO assimilation. MOC variations experience strong modifications when GECCO and SODA are assimilated, much less so when assimilating ORA-S3. Regarding prediction skill, when initializing with ORA-S3 and SODA, correlations with observations are high for NA OHC and moderate for NA SST. Correlations in case of GECCO, on the other hand, are high for NA SST and moderate for NA OHC. Relatively high MOC correlations between hindcasts and respective assimilation run appear in the first five years in GECCO in the tropics and subtropics and in ORA-S3 north of 50N. Correlations are largely reduced when the MOC signals are detrended. The trends in the assimilation runs are to some extent artifacts of the assimilation procedure. Hence, our potential predictabilities of the MOC are optimistic estimates of the upper limits of predictability. However, the ORA-S3 reanalysis gives the best results for our forecast system as measured by both overall fidelity of the assimilation procedure and predictions of upper-level OHC in the North Atlantic. 相似文献
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基于偏相关的强迫因子选取方法,以长江中下游6—7月降水为例,进行了降水变率的归因分析,并建立了相应的统计降尺度模型。结果表明,影响长江中下游6—7月降水的强迫因子主要有两个:西太平洋850 h Pa的位势高度(W_(PH8))和黑潮延伸区的海表温度(K_(SST))。W_(PH8)反映的是西太平洋副热带高压对长江中下游降水的影响;K_(SST)反映了黑潮延伸区的变率。基于这两个因子的线性降尺度模型能较好地拟合长江中下游6—7月的降水,在独立检验和模式检验阶段,模型体现出了可靠性,因而可用于长江中下游降水的季节预测。 相似文献
14.
Seasonal Prediction of the Yangtze River Runoff Using a Partial Least Squares Regression Model 总被引：1，自引：0，他引：1
As the longest river in Asia and the third-longest river in the world, the Yangtze River drains a large land area of the Eurasian continent. Seasonal prediction of the Yangtze River runoff is of crucial importance yet is a challenging issue. In this study, observed monthly runoff data are used to develop a new Yangtze River runoff index (YRI) for the 1950–2016 period. The YRI is not only able to quantify the runoff state of the Yangtze River but is also able to evaluate the intensity of the East Asian summer monsoon (EASM). The YRI is highly correlated with summer precipitation in the Yangtze River basin. It can also capture the principal components of the EASM circulation system.
To predict the Yangtze River summer runoff, we employed a partial least squares (PLS) regression method to seek sea surface temperature (SST) modes in the previous winter associated with the YRI time series. The findings indicate that the first SST mode exhibits a strong link with the decaying phase of El Niño (or La Niña), while the second SST mode is related to a persistant mega-La Niña (or mega-El Niño). These suggest that an El Niño–Southern Oscillation (ENSO) or mega-ENSO may be an essential source of predictability for the Yangtze River summer runoff. After a 47-year training period (1950–1996), a physical-empirical PLS model is built then a 3-month-lead forecast is used to validate the model from 1997 to 2016. The PLS model exhibits promising predictive skill that is better than some state-of-the-art reanalysis data systems. 相似文献
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PREDICTABILITY LEVELS OF MONTHLY FORECAST BASED ON TIME-AVERAGED OCEAN/ATMOSPHERE VARIABLES —A NATURALLY OCCURRING ANALOGUE STUDY 
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下载免费PDF全文 Naturally occurring analogues between the monthly averaged data of 1000,500 and 100 hPa geopotential height and the sea surface temperature (SST) in the Pacific,Atlantic and Indian Oceans during the period January 1956-December 1972 are used to study the potential predictability levels of forecasting the monthly mean ocean/atmosphere variables.It is found that in the ocean-atmosphere system the forecast of geopotential height may be more difficult than SST,and that the predictability level of monthly mean geopotential height anomaly calculated from the corresponding monthly mean SST appears relatively poor,but it can be improved by using the past observational data of monthly mean SST/geopotential fields. 相似文献
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以2008年6月9—10日江淮地区的锋面暴雨和2008年6月6—7日华南地区的暖区暴雨为例,采用模式试验的方法,研究了这2个不同地域不同类型的暴雨的模式可预报性的差异．控制试验的结果表明,2个地区的暴雨都可以用WRF模式得到较好的模拟再现．通过在控制试验的初始场上对温度场和风场添加高斯随机扰动误差构造敏感性集合成员,结果表明初始场的微小误差在24 h内使得华南暴雨与江淮暴雨的模拟结果都发生较大改变,但华南暴雨的误差增长快于江淮暴雨,导致华南暴雨模拟结果发生更大的改变．通过对集合离散度的分析表明,华南暴雨与江淮暴雨的离散度都随积分时间延长而不断增大,但华南暴雨的集合离散度增长更快,华南暴雨的集合离散度在模式各层上都远大于江淮暴雨．从误差增长和集合预报的角度讲,华南暴雨的模式可预报性比江淮暴雨的模式可预报性差 相似文献
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长江梅雨的长期变率与海洋的关系及其可预报性研究 总被引：4，自引：0，他引：4
采用最新发布的梅雨国家标准资料,以长江区域梅雨为代表,在分析区域梅雨的多时间尺度变化特征的基础上,从海洋外强迫影响因子角度探讨了梅雨的可预报性来源,进一步综合海洋背景变率和预测模型回报试验讨论梅雨异常的可预报性。结果表明:（1）长江梅雨呈现周期为3-4、6-8、12-16、32、64 a的多时间尺度变化分量和长期减少趋势。其中,3-4 a准周期变化是梅雨异常变化的主要分量。梅雨的干湿位相转变受12-16 a的准周期变化调制,极端涝年易出现在12-16 a准周期变化湿位相和3-4 a变化分量峰值位相叠加的情况。（2）长江梅雨的各准周期变化分量有不同的海洋外强迫背景,是梅雨可预报性的重要来源。与时间尺度较短的年际变化分量相关联的海温关键区主要分布于热带,而与时间尺度较长的年代际或多年代际变化分量相联系的海温关键区则来自中高纬度。3-4 a准周期变化分量的海洋外强迫强信号随季节变化由前冬的ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）转为春末夏初的印度洋偶极子（IOD）。6-8和12-16 a年准周期变化分量的海洋强迫关键区主要位于太平洋。准32和准64 a周期振荡则受北太平洋多年代际变化（PDO）和北大西洋多年代际变化（AMO）的共同影响。梅雨的长期变化趋势则与全球变暖背景及以PDO为代表的年代际海洋外强迫因子相联系。（3）尽管梅雨异常与ENSO的正相关关系呈现减弱趋势,但20世纪70年代以后的梅雨异常年际变化分量的可预报性有所增大。（4）将梅雨各变化分量作为预测对象分别建模,进一步构建梅雨异常预测统计模型。采用该模型对近5年梅雨预测进行独立样本检验,有较好的回报效果,验证了梅雨异常年际分量可预报性的稳定性以及基于多时间尺度分离建立梅雨预测模型的优越性。 相似文献
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使用统计诊断的方法,探讨了近百年全球海表温度年代际尺度的空间分布结构与长江中下游梅雨异常变化的可能联系.采用三次样条函数拟合的方法将1885～2000-全球海表温度场和长江中下游梅雨雨量百分比序列的年代际变化分量分离出来,在分析各自年代际变化特征基础上,研究了全球海表温度的年代际尺度分布结构对长江中下游梅雨异常变化的影响.结果表明(1) 全球海表温度年代际尺度变化分量清晰地表征出气候背景的分布状态,其中太平洋年代际振荡(PDO)型态表现突出,特别是1976年以后太平洋的气候背景呈现暖事件增强的趋势.同时,印度洋及大西洋中部海域的海表温度也表现出明显的升温趋势.(2) 长江中下游梅雨年代际尺度变化趋势与全球海表温度的年代际变化趋势基本一致,特别是与PDO典型分布型态的变化趋势有很好的对应,当PDO暖事件趋势处于较强时期时,长江中下游梅雨为偏多的趋势,反之亦然.其中20世纪70胩代中期PDO出现暖位相增强的突变,长江中下游梅雨也在此时期转入增多的趋势.同时,印度洋、大西洋部分地区的海表温度的年代际变化与梅雨的年代际变化之间也有一定的关联.(3) PDO指数与西太平洋副热带高压面积指数的年代际变化趋势一致的统计事实,从一个侧面说明海洋的-代际变化最终通过副热带高压的变动影响梅雨的异常变化的可能性. 相似文献