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541.
本文基于NOAA再分析逐日降水数据和22个CMIP6模式的降水模拟数据,选取了6个极端降水指数,从气候态和相对变率两个角度对CMIP6模式在中亚地区极端降水方面的模拟能力开展了评估。结果表明,在气候态方面,中亚地区降水的空间分布表现为由西南向东北递增,其东南部山地迎风侧降水偏多;多模式集合对SDII(简单降水强度)和CDD(最大无雨期)模拟的平均误差分别为-5.43%和0.45%,对PRCPTOT(年总降水量)、R1mm(有雨日数)、Rx5day(最大连续五日降水)和CWD(最大雨期)的模拟结果存在明显高估,且在中亚东南部高海拔地区误差偏高。在相对变率方面,多模式集合模拟的中亚极端降水的相对变率偏小,其中对CWD的模拟效果相对较好,平均误差为-4.78%;对R1mm的模拟效果最差,平均误差为-36.16%。模式间进行比较,TaiESM1、EC-Earth3-Veg-LR和GFDL-ESM为22个CMIP6模式中模拟能力最好的前3个模式。 相似文献
542.
雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。 相似文献
543.
利用海表温度再分析资料、NCEP/NCAR大气环流再分析资料以及MPI-ESM1-2-LR气候模式PI-Control试验输出数据等,通过对不同强度的厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation, ENSO)事件所对应的印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole, IOD)事件的分析,探讨了ENSO对IOD偏度的调制作用。结果表明,伴随着赤道中东太平洋明显的正海温偏度,秋季印度洋海表温度存在西正东负的偏度。IOD与ENSO之间呈现出较强的非线性关系,且大部分强的正IOD事件对应着强El Nino事件。强El Nino位相下,IOD事件相关的海温与风场表现出很强的响应,强于La Nina事件产生的响应,表现为强的非对称性;相比较而言,弱El Nino事件与La Nina事件下引起的印度洋海温和风场的强度相当,并没有显著的非对称性。因此,ENSO可通过激发非对称的大气遥相关对IOD强度非对称性产生调制作用,印度洋海表温度偏度很大程度上是由强El Nino事件导致的强正IOD事件所贡献。 相似文献