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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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用前期大气环流指数预测新疆北部夏季降水的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
用1961-2007年新疆北部29站夏季(6-8月)降水资料,计算得到北疆夏季降水指数.以前期的月环流指数为因子,考虑相关系数的不稳定性,用滑动相关法初选因子,采用两级逐步回归的集合方案,尝试对北疆夏季降水指数进行预测.总样本数为47时,北疆夏季降水指数的拟合(预测)序列与原始序列之间的相关系数为0.7248.另外建立了10种不同总样本数的预测模型.经综合分析比较,以最终的统计集合预测效果最好,预测2008年北疆夏季降水将偏少,降水指数为106.9.结果表明:(1)滑动相关-逐步回归-集合预测方法以及在此基础上建立的统计集合预测模型具有一定的预测能力;(2)相关分析与时间序列分析相结合的思路和方法,可在季节、月等不同时间尺度的短期气候预测业务中应用. 相似文献
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因子的持续和转折对我国盛夏降水预测效果的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
由于影响我国盛夏（7—8月）降水异常的主要因子前期（或从冬季到夏季）不同的月际演变特征对其后降水异常的影响不同,所以针对影响因子的月际“持续异常”和“转折变化”对盛夏降水异常的预测方法也应该是不同的。本文以国家气候中心整理的78项月环流特征量指数和CPC/NOAA的30项指数为因子,设计了能够反映影响因子的月指数特征量“持续异常”和“转折变化”的两套影响因子库,用“滑动相关—逐步回归—集合分析”方法分别建立预测模型,改进预测方案,这样建立的统计预测模型重点考虑了前期影响因子不同的变化特征。用距平符号一致率（PSS）与空间距平相关系数（ACC）为指标,对比分析不同因子处理方案对我国160站盛夏（7—8月）降水预测效果的影响,结果显示：两种因子选择方案均具有一定的预测能力;相比之下,“转折变化”因子选取方案的预测效果更好;用单站交叉建模序列与实测序列的相关系数为指标,挑选其中相关系数更高的因子选取方案结果作为集合方案预测结果,集合方案的预测效果有进一步提高的潜力。 相似文献
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降雨型滑坡的集合预报模型及其初步应用的试验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
滑坡的实时预警系统GRAPES-Landslide是将数值天气预报模式GRAPES (Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)与滑坡预测模型TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slopestability)进行单向耦合建立起来的动力数值预报预警系统。由于滑坡预测模型TRIGRS中的关键水土参数具有空间分布很不均的特性,很难获取准确的数据加以描述,使得滑坡事件的激发、预测存在很大的不确定性,同时数值天气预报模式本身具有不确定性,因而用于诱发滑坡灾害的估测降水存在不确定性,进而使得滑坡的预报存在偏差。本研究基于预测降水和水土参数分布不确定性的考虑,提出了GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。滑坡集合预报模型中有5个不同的预报降水成员,分别是(1) GRAPES_MESO业务模式、(2)"暖-潜热加热纳近方法、(3)基于九点平滑滤波的"暖-潜热加热纳近"方法、(4)对(1)~(3)的降水成员进行简单平均、(5)对(1)~(3)的降水成员进行概率匹配的集合。根据水土参数呈正态分布的特点,通过Monte-Carlo方法随机生成100组扰动参数值。将5个预报降水与100组扰动水土参数结合,组成GRAPES-Landslide滑坡集合预报模型。选择2013年7月18日00时到7月19日12时(协调世界时)福建省"西马仑"台风降雨引发闽三角地区发生大量滑坡灾害为例,进行实际预报试验。初步研究结果表明本文建立的GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统所预测的滑坡频发区与观测区域有很好的吻合度,与目前的滑坡业务预报结果相比有明显改进,落区更精细化。因此,GRAPES-Landslide滑坡集合预报系统综合考虑了降水预报的不确定性和非均匀分布的水土参数的不确定性,为区域滑坡预测提供了一种新的可能方法。 相似文献
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对山西沙尘天气与蒙古国的降水、我国北方积雪日数、青藏高原积雪日数和表征气候异常变化信号的大气-海洋环流因子SOI指数的关系进行了分析,揭示了全球准周期性变化对沙尘天气趋势的主导性作用.得出蒙古国西部前一年降水对山西省的沙尘天气具有较好的指示性;青藏高原前一年冬季积雪日数和山西省的年沙尘日数呈较好的负相关性;当前冬青藏高原积雪日数多时,山西省少沙尘,反之,多沙尘.就我国北方特别是山西省上游地区的积雪日数而言,指示性比较强的区域分布在内蒙古、甘肃、新疆.这些区域内某些站点前一年冬季的平均积雪日数多时,山西省少沙尘,反之,多沙尘.此外,山西沙尘还与SOI指数有显著的滞后2 a的正响应关系,与SOI有滞后两年正相关的站点主要分布在中东部和东北部.在要素相关分析的基础上,综合各类因子制作了山西省沙尘预测模型,以期为沙尘天气的短期预测工作提供一些参考依据. 相似文献
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降尺度方法在中国不同区域夏季降水预测中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
在中国降水气候分区的基础上,利用降尺度方法进行区域夏季降水预测(RSPP),预测模型建立的基础是寻找影响区域气候的关键因子。降尺度预测模型中使用的资料有国家气候中心海-气耦合模式(CGCM/NCC)回报资料、NCEP/NCAR再分析资料和台站观测资料。为了避免年代际变化特征对季节尺度降水预测的影响,首先对CGCM/NCC模式输出资料、NCEP/NCAR再分析资料、区域平均降水资料去除年代际线性变化趋势,即去除所有预报因子场和预报对象场的长期变化趋势。然后分别计算预报对象和模式资料的预报因子场以及再分析资料的预报因子场的相关系数,把相关系数值同时达到0.05显著性检验水平的区域平均环流特征作为预测因子,保证挑选出的预测因子既能反映实际大气中预测因子与预报对象的关系,同时又是海-气耦合模式预测的高技巧信息。利用最优子集回归作为转换函数的降尺度方法建立区域夏季降水预测模型。交叉检验和独立样本检验结果表明,文中设计的区域夏季降水预测模型对中国大部分地区的夏季降水趋势预测的准确率较高且比较稳定,其预测效果远高于CGCM/NCC直接输出降水结果。进一步对具有较高预测技巧的代表性区域的可预报性来源分析发现,物理意义明确且独立性强的预测因子有助于提高预测准确率。 相似文献
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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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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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青藏高原冬春积雪变化具有显著的年际变化特征,其对中国东部夏季降水预测具有一定指示意义。由于特殊的复杂地形,青藏高原气象站点分布稀疏且不均匀,再分析数据和卫星数据提供的高原积雪资料的不确定性是影响和制约积雪变化及其天气气候效应研究中的一个关键问题。本文基于青藏高原台站观测、再分析（ERA5和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）的多源积雪资料,采用偏差分析、均方根误差以及相关分析等多元统计方法重点检验了多源高原积雪数据在描述积雪年际变化特征方面的不确定性。通过比较不同积雪资料的时空分布和变化特征,以期提升多源高原积雪资料适用性的认知,并为相关研究提供有意义的参考。分析结果表明：（1）就再分析数据给出的积雪资料而言,ERA5雪深资料相较NOAA-V3雪深,对高原站点观测雪深的描述效果更好。除了高原中东部分站点外,ERA5雪深数据的平均偏差和平均均方根误差均较小,而NOAA-V3雪深数据的平均偏差和均方根误差在整个高原范围内均存在一定程度的高估;（2）再分析（ERA5和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）积雪数据和高原站点雪深均在年际变化特征上具有较... 相似文献