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11.
The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction. 相似文献
12.
该文利用1961—2020年贵州省84个气象台站5月20日—7月10日的降水资料与NCEP/NCAR再分析资料,分析了贵州省初夏降水异常时空分布特征及其与海洋、大气环流的联系,以及对比2020年与历史相似年影响因子的异同。对比历史相似年,当初夏降水偏多时,大气环流纬向分布呈“两槽一脊”分布型,低压槽稳定维持在东亚中高纬附近。西太平洋副热带高压西伸脊点明显偏西,面积偏大,强度偏强。850 hPa水汽输送场上通过西北太平洋异常反气旋产生的异常西南风,向长江及其以南地区输送水汽,低层水汽输送偏强且辐合带位置相对稳定。前期春季热带印度洋偏暖和太平洋西暖东冷的异常海温加强了菲律宾反气旋,使西太副高稳定维持在西太平洋和东南亚地区,导致贵州省初夏降水偏多。 相似文献
13.
利用地面降水观测资料、国家气象信息中心研发的4种降水融合产品(FAST_5 km、FRT_5 km、RT_1 km、NRT_1 km),采用误差分析、偏差分析、正确率、TS评分等方法,对其在四川盆地西部的适用性进行分析,并选取2020年8月10—11日一次极端暴雨过程进行详细评估。结果表明:融合格点降水资料与实况较为一致,且1 km产品更接近实况。极端暴雨过程中,对于过程累积雨量,4种融合格点降水资料均能很好地反映此次降水过程,降水落区、走向和雨带形态均与实况较为一致。1 km产品的强度和落区都更接近实况,其中以NRT_1 km与实况的匹配度最高,偏差更小。融合格点降水资料存在24 h雨量极大值比实况偏小的情况,1 km产品的极值较5 km产品有很大提升。融合格点降水资料的小时最大降水量低于实况,存在一定的偏差量。强降水时段,融合降水资料与实况偏差不大,能够反映降水的大值区。总体上看,三源融合实况格点产品效果优于二源融合实况格点产品,其中融合了CMORPH和FY 2种卫星资料的近实时三源融合实况格点产品最优。 相似文献
14.
小冰期时中国南方地区降水模式的差异研究 总被引:1,自引:0,他引:1
小冰期是过去一千年中全球气候变化的重要事件之一。关于小冰期时中国季风区和西风影响区气候变化的对比研究众多,但是缺乏中国南方地区降水模式时空差异的研究,难以了解中国南方地区降水变化规律。为了系统地了解小冰期时中国南方地区降水的复杂性,本文将中国南方地区划分为东南—华南沿海地区、中部地区以及西南地区三个区域,总共选取了19条高分辨率的古气候记录进行对比研究,主要有以下几点认识:(1)相对于中世纪暖期而言,小冰期期间中国南方东南—华南沿海地区的气候偏湿,这可能与雨带在中国南方的滞留时间延长和沿海地区受台风的影响增强有关。(2)中国中部地区秦岭南麓和神农架高山林区在小冰期时期主要呈"冷湿"的模式,差异在于秦岭南麓区域主要在小冰期中后期偏湿,这与中部其他区域偏"冷干"的模式不同。这种区域差异可能是由于地形地势和大气环流的复杂性导致。(3)中国西南地区受印度夏季风和东亚夏季风的共同影响,且该区域地形复杂,其气候变化在小冰期时期存在更加明显的空间差异,没有呈现出比较一致的降水模式。与小冰期期间的降水变化不同的是,近30年东南—华南沿海地区除了台湾和雷州半岛,其他区域降水明显减少,可能受气温和人类活动等因素的影响。通过结合高分辨率的古气候记录,我们系统分析了中国南方小冰期的干湿模式在时空上的差异及其可能的影响因子,这对于认识小冰期时中国南方不同区域降水的复杂性及未来旱涝灾害的防控具有一定意义。 相似文献
15.
为了解雅鲁藏布江流域汛期极端降水的变化规律,推算一定重现期的极端降水量分位数,通过百分位法、Hill图法、年交叉率法选取阈值,借助广义帕累托分布函数(GPD)对流域极端降水频率进行了分析。结果表明:99百分位时的阈值为流域内各站点的最佳阈值,且各站点超阈值序列通过了M-K的平稳性检验,无明显突变。拟合效果通过K-S检验,各站点拟合的极端降水理论频数和实测频数基本相符。尺度参数的大值区位于流域下游,表明该地区的极值波动大;形状参数正值区位于流域中上游地区,说明发生破纪录降水事件的概率较大,拟合结果与实际观测一致。从5年一遇和10年一遇的极端降水值来看,雅江流域除拉孜站外,其他地区降水极值均超过30 mm,日喀则地区的降水极值达50 mm;各地区20年一遇和30年一遇的降水极值增长的非常缓慢。通过与实际极端降水值对比分析得出,GPD拟合计算出的重现期水平基本符合实际,即具有一定的合理性。 相似文献
16.
利用1960—2017年日降水量资料,采用线性倾向趋势分析、滑动分析和泰森多边形法等,对河西地区多年降水时空变化特征及不同量级降水日数及降水强度的变化趋势进行了研究。结果表明:河西地区年均降水量为99.0 mm,呈现明显的逐年上升趋势,平均倾向率为8.72 mm?(10a)-1,月降水量为单峰分布,5—10月夏秋汛期降水量占年降水量的89.2%,各季节降水量均呈现显著上升趋势;年均降水日数为36.7天,呈现明显的上升趋势,增幅为3.18 d?(10a)-1,降水日数主要分布在夏季,约占总降水日数的54.6%;平均降水强度为2.70 mm?d-1,呈现减弱趋势,变化速率为-0.04 mm?d-1?(10a)-1;零星小雨和小雨降水日数均呈现增加趋势,而二者平均降水强度均为下降趋势,小到中雨降水日数和降水强度呈现增加趋势,中雨及以上的降水变化趋势不明显。 相似文献
17.
18.
19.
2010—2016年江西省暖季短时强降水特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用江西省2010—2016年5—9月1597个观测站逐小时降水资料对江西省短时强降水进行统计分析。采用REOF将降水场划分为5个区域:赣北南部(Ⅰ区),抚州市及赣州中部(Ⅱ区),赣北北部(Ⅲ区),赣南南部、北部(Ⅳ区)以及赣中西部(Ⅴ区)。短时强降水高频区主要分布在山地及河谷附近,分别为湘赣交界罗霄山脉东侧、武夷山西侧、信江河谷、乐安河谷和昌江河谷。河谷附近短时强降水频次以昌江河谷最高(16.9次/a),山地附近最高在罗霄山脉东侧(12.6次/a),极端短时强降水分别位于上饶市东北部山区(3.7次/a)及九岭山南侧的锦江河谷(3.3次/a)。短时强降水主要发生在5月第3候,6、7月第3~4候以及8月第2~3候。Ⅳ、Ⅴ区具有单峰型的日变化特征;Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ区具有双峰型的日变化特征。主峰基本集中在下午17时;次峰在上午08—10时。短时强降水对暴雨贡献率基本在40%以上,Ⅰ、Ⅱ区的暴雨天气过程将近一半是由短时强降水贡献的。信江河谷是暴雨雨量中心,但并不是短时强降水雨量中心;昌江河谷与武夷山西麓既是暴雨中心也是短时强降水中心。 相似文献
20.
利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。 相似文献