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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
2.
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
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
4.
不同区域海温异常对中国夏季旱涝影响的诊断研究和预测试验 总被引：3，自引：1，他引：3
利用季降水异常的典型集合相关预测模式, 研究了前期和同期不同季节全球海表温度距平场与中国夏季旱涝的遥相关分布特征以及这种相关型随季节的变化, 揭示了全球海温的异常变化在中国夏季旱涝中的信号特征.研究表明, 全球不同区域海温对我国夏季降水的影响存在着明显的季节差异.全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子.选取不同区域及不同时段的海温场作为因子场分别对1998、 1999年这两个典型年份的我国夏季降水进行了诊断研究和预测试验, 并通过不同区域海温的影响权重做集成预测.试验结果表明:不同区域海温的集成预测不仅可以有效地提高预测的准确性, 而且可以揭示不同时段不同区域海温的异常变化在夏季旱涝中的强信号现象. 相似文献
5.
基于土壤湿度和年际增量方法的我国夏季降水预测试验 总被引：1，自引：0，他引：1
选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980~2004年的资料用于历史预测试验,而2005~2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季降水均表现出一定的预测能力:东欧平原、贝加尔湖以北、我国河套地区及长江以南地区的土壤湿度对华北夏季降水预测效果较好;而巴尔喀什湖以北地区、我国西北地区、河套地区以及长江以南地区的土壤湿度对江淮夏季降水有较好预测效果;东欧平原、巴尔喀什湖以北地区以及我国河套地区的土壤湿度对华南降水预测技巧较高。这三组模型预测出的降水变化趋势与相应区域的观测结果较为一致,且预测评分(PS)均超过70分,距平相关系数(ACC)均为正值。研究表明土壤湿度因子中包含了对我国夏季降水有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季降水的预测业务中。 相似文献
6.
夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。 相似文献
7.
1中国东部地区夏季降水型年代际年际变化机理与预测研究
《军事气象水文》2009年第4期 张庆云
中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室100081
摘要：根据NCEP／NCAP．再分析资料以及英国气象局哈德莱中心全球10×10格点月平均海表温度距平和中国160站月平均降水资料,利用物理量诊断、EOF分析等方法,探讨夏季东亚季风区大气环流年代际、年际变化特征与大气外强迫因子（海温）异常关系及对中国东部地区夏季降水型的影响。研究表明：东亚夏季季风环流及中国东部地区夏季降水型的年代际变化特征与大气外强迫因子北太平洋中纬度海温的年代际变化趋势密切相关; 相似文献
8.
基于1982-2017年NCEP_CFSv2（NCEP Climate Forecast System version 2）模式预测资料对黑龙江省夏季降水进行降尺度预测。通过分析黑龙江省夏季降水与同期环流因子的关系、模式对关键区环流因子的预测,选取模式模拟与再分析资料相关较好、黑龙江降水实况与再分析资料关系较好的环流因子作为预测因子,结合最优子集回归法筛选因子,建立降尺度预测模型,最后采用交叉检验法进行预测效果检验和独立样本预测。结果表明：模式降尺度预测与实况的距平符号-致率为69%,6 a独立样本预测中有5 a预测正确,优于目前的业务预测效果。进-步研究发现,在模式能够准确预测环流因子的情况下,模式降尺度可以较好地预测黑龙江省夏季降水的趋势。此外,模式降尺度在拉尼娜年预测效果较好。 相似文献
9.
利用NCEP/NCAR再分析月平均资料和中国160站降水资料，分析了1951～2000年间5月青藏高原主体、高原东部和高原西部（90°E分界）地表温度的变化特征及其与江淮地区夏季降水的关系。结果发现:在研究高原热力异常对我国江淮地区夏季降水的影响时，要考虑到高原热力状况的空间差异对其的影响。相关分析发现，与高原主体和高原西部相比，高原东部地表温度变化对7月江淮地区的降水有更好的指示性。高原东部和其以北区域的大尺度热力差异比高原本身的热力异常对江淮地区夏季降水有更好的指示意义，可以作为我国江淮地区夏季降水的一个预报因子。 相似文献
10.
基于土壤湿度和年际增量方法的中国夏季气温预测试验 总被引：3，自引：0，他引：3
本文利用中国160站月平均气温资料和欧洲中心ERA-Interim逐月再分析表层土壤湿度资料,通过相关分析选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)的方法建立集合预测模型,对我国东部夏季气温年际增量进行预测,进而预测夏季气温。其中,1980—2004年的资料用于历史拟合试验,而2005—2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且分析预测技巧。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季气温的预测能力不同:勒拿河下游地区、中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、西西伯利亚平原地区以及印度半岛西北部地区的土壤湿度对华北夏季气温预测效果较好;中国黄河以南地区、叶尼塞河下游地区、印度半岛西北部地区、贝加尔湖东北地区以及贝加尔湖以西地区的土壤湿度对江淮夏季气温有较高预测技巧。所建立的两组集合预测模型均显示了较好的实际预测能力:华北气温预测模型预测气温距平的同号率为8/10,平均均方根误差为3.4%;江淮气温预测模型预测气温距平的同号率为7/10,平均均方根误差为2.7%。并且两组模型预测出的华北和江淮气温的预测评分(PS)均超过80分,而国际上通用的距平相关系数(ACC)均在0.3以上。这说明土壤湿度因子中包含对我国夏季气温有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季气温预测业务中。 相似文献
11.
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
12.
利用季降水异常的典型集合相关降水模式，分析了不同时段和不同区域的海温场与我国夏季（6～8月）降水之间的时空分布特征。结果表明：各大洋区海温存在着明显的季节、年际和年代际变化。与中国夏季降水相联系的印度洋海温的分布特征与季节有关，存在明显的偶极和单极分布形式，这种海温的异常变化对我国夏季纬向或经向雨带有一定的影响，全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子。不同季节海温和中国夏季降水在1970年代末都经历了一次突变，说明海温的季节差异对中国夏季降水的影响明显地受到海洋年代际基本态的制约。 相似文献
13.
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
14.
区域海气耦合模式对中国夏季降水的模拟 总被引：8，自引：0，他引：8
以区域气候模式RegCM3和普林斯顿海洋模式POM为基础,建立了一个区域海气耦合模式,对1963-2002年中国夏季气候进行模拟,重点分析该耦合模式对中国夏季降水的模拟性能以及降水模拟改进的可能原因.结果表明:耦合模式对中国夏季雨带分布的模拟明显优于控制试验(单独的大气模式),对长江流域以及华南降水的模拟性能改进尤为明显,同时耦合模式能够更为真实地刻画中国东部地区汛期雨带的移动.对降水的年际变化分析发现,耦合模式模拟的1963-2002年中国夏季降水年际变率与观测吻合,模拟的夏季长江流域降水与观测降水相关系数达到0.48,模拟的华南夏季降水与观测的相关系数达到0.61,而控制试验结果与观测降水的相关系数均较小.对中国东部长江流域夏季降水与近海海温的相关分析表明,用给定海温驱动的大气模式,并不能正确模拟出中国东部夏季降水与海温的关系,而耦合模式能够较好地模拟出长江流域与孟加拉湾、南海以及黑潮区海温的关系,与GISST(全球海冰和海表温度)和观测降水相关关系一致.对水汽输送通量的分析发现,控制试验模拟的水汽输送路径与NCEP/NCAR再分析资料相比差别较大,耦合模式模拟的来自海洋上的水汽输送强度和路径与NCEP/NCAR再分析资料一致,提高了耦合模式对水汽输送的模拟能力,从而改善了模式对华南以及长江流域降水的模拟. 相似文献
15.
利用国家气象信息中心提供的降水资料、NCEP/NCAR再分析月平均资料以及Hadley中心提供的海温资料,基于可预报模态分析(PMA)方法,从观测数据中提取青藏高原东部夏季降水具有物理意义的可预报模态,根据已有研究选取合适的预报因子并建立了物理-经验(P-E)模型,从而对青藏高原东部夏季降水进行统计预测。结果表明:南北反向型、一致型、中部型和东北型这4个主导模态反映了降水的异常变化,具有一定的物理意义,为可预报模态;超前0个月和超前1个月的区域平均的预报技巧分别为0.44和0.36,其中青藏高原东南部地区的预报技巧较高;超前0个月和超前1个月的模态相关系数分别为0.46和0.42,预报最好的年份都是1998年,预报最差的年份分别是1980年和2009年。 相似文献
16.
利用1951—2011年广西夏季降水站点资料和NCEP/NACR等多种再分析资料,通过相关分析、经验模态分解、统计检验分析了广西夏季降水的多时间尺度特征及其影响因子,利用多元线性回归方法对夏季降水进行拟合和预测试验。结果显示:广西夏季降水具有多时间尺度特征,不同时间尺度对应着环流因子不同时间尺度的分量;在准2年尺度上,主要影响因子为季风槽、低空急流、高空急流、贝加尔湖高度场、南印度洋东部海温。利用对广西夏季降水影响显著的环流因子本征模态函数分量和多元线性回归方法拟合夏季降水,相关系数为0.73,表明广西夏季降水是环流因子多时间尺度共同作用的结果。利用前期冬季南印度洋东部海温异常本征模态函数作为前兆因子预报广西夏季降水,6个独立样本检验显示预测与实况趋势一致,该工作可供利用多时间尺度信息进行区域气候预测参考。 相似文献
17.
观测发现,西北太平洋区域夏季降水—SST存在显著的负相关,主要是由于El Ni?o衰减年西北太平洋异常反气旋持续至夏季,该过程是检验耦合模式性能的重要参照标准。本文利用中国科学院大气物理研究所近期气候预测系统IAP-DecPreS,通过海洋同化试验、大气模式AMIP试验与观测结果的比较,评估海洋同化试验对西北太平洋夏季局地海气相互作用特征的模拟影响。结果表明,海洋同化试验能够模拟出西北太平洋区域夏季降水—SST负相关,但负相关区域范围偏小。其与观测之间的最大差异出现在8月,西北太平洋负降水异常及异常反气旋位置偏东,强度偏弱。这是由于其模拟的El Ni?o衰减年夏季赤道东印度洋正降水异常偏弱且移动至赤道南侧,对流层增温偏弱,对西太平洋的遥相关作用偏弱。AMIP试验未考虑大气对海洋的反馈作用,不能再现西北太平洋降水—SST负相关,无法模拟出El Ni?o衰减年夏季西北太平洋异常反气旋。研究表明,海洋同化试验对西北太平洋区域局地海气相互作用特征的模拟能力较AMIP试验有所提升,其对8月西北太平洋降水与环流场的模拟偏差与东赤道印度洋降水模拟偏差有关。 相似文献