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1.
基于REOF方法的江西省6月降水趋势分区预测   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
在经验正交函数分解(EOF)分析的基础上,采用旋转经验正交展开(REOF)方法,对江西省81个气象站6月降水进行客观分区,发现前4个主成分的累积方差达到了76.6%,这4个旋转主分量的高值区(绝对值≥0.5)基本覆盖整个江西省地区,且第1、2、3和4旋转主分量的高值区分别位于赣北南部、赣南、赣中及赣北北部,这表明江西省6月的降水可以划分为赣北北部(Ⅳ区)、赣北南部(Ⅰ区)、赣中(Ⅲ区)及赣南(Ⅱ区)4个区域。分别对各区6月降水与上年9月—5月SST和OLR场进行相关分析,找到了对各区6月降水有预报指示意义的因子(前期SST或OLR),并利用多元逐步回归方法建立了各区6月降水的预报模型。利用这些预报模型对1980—2008年各区6月降水进行了模拟,各区模拟值与观测值的吻合较好,两者的相关系数分别为0.55(I区)、0.43(Ⅱ区)、0.58(Ⅲ区)和0.54(Ⅳ区),这表明了这些模型对各区6月的降水有较好的模拟能力。2009—2013年各区6月降水模拟效果检验结果也显示,4个区模拟效果检验5 a中有4 a符号与实况一致。2014年6月预测结果的检验也显示,Ⅰ区、Ⅲ区、Ⅳ区预测的降水距平百分率与实况非常接近,进一步证明了这些模型的模拟性能。  相似文献   
2.
利用1960—2011年江西省81个台站月平均气温观测资料和NCEP/NCAR北半球逐月500 hPa高度场再分析资料,分析了江西地区冬季(当年12月至次年2月)气温异常的时空特征、冷暖典型年500 hPa高度距平场特征以及气温异常与北半球500 hPa高度场的相关性,并运用奇异值分解(SVD)方法探讨了北半球500 hPa高度场异常与江西地区冬季气温异常之间的耦合关系。结果表明:(1)江西地区省冬季气温以全区一致的变化为主;(2)影响江西地区冬季气温异常的500 hPa高度场关键区为北大西洋(20.0°—42.5°N,10°—70°W)和欧亚地区(25.0°—72.5°N,40°—150°E),影响时段分别为当年7月(前期)和当年冬季(同期);(3)前期7月北大西洋关键区500 hPa高度场与江西地区冬季气温呈显著的正相关关系,其中最显著的区域为赣北地区;冬季欧亚大陆关键区500 hPa高度场与江西地区冬季气温也呈显著的相关关系,其中最显著的区域为赣北、赣中地区。  相似文献   
3.
利用江西省83个站点逐日降水资料,采用滑动平均、小波分析和Mann Kendall检验等方法,分析了1961—2016年江西春季(3—5月)、汛期(5—7月)、秋季(9—11月)不同量级暴雨的时空分布特征。结果表明:不同量级的暴雨在不同季节的变化特征存在明显的差异,降水主要集中在汛期。暴雨量在春季和秋季变化趋势平稳,而汛期在1990年之前呈减少趋势,之后呈增加趋势;其空间分布均呈“南少北多、东多西少”特征;存在准30 a和准10 a两个变化周期。大暴雨量在春季和汛期呈“先下降、后上升”的趋势,空间分布较为平均。特大暴雨发生的概率很小,主要集中在汛期,其降水量变化趋势呈“先下降、后上升”特征,空间分布集中在赣北中部和赣中东部。  相似文献   
4.
5.
利用1961—2021年汛期(4—6月)江西省83个气象站点的逐日降水序列资料,计算了江西省汛期候尺度降水集中度(PCD)和集中期(PCP),运用合成分析、趋势分析方法分析了江西省汛期降水的不均匀特征。结果表明:江西省PCD的变化区间为0.12—0.43,PCP的变化区间为5月第1候至6月第5候,说明江西省汛期降水较为均匀,但近年来降水有更集中的趋势。在空间分布上,赣南南部和赣北东部降水较为集中,降水集中期自南向北逐渐推迟,主要出现在6月中下旬。从变化趋势来看,PCP在赣南南部和赣中东部为偏早趋势,赣中北部和赣北地区有偏晚的趋势,PCD的趋势并不明显。多雨年PCD大值区主要在赣中地区,最大降水出现在6月;少雨年PCD大值区在赣北中南部和赣南东部地区,最大降水出现在5月。  相似文献   
6.
利用1961—2022年江西74个气象站平均气温、最高气温、最低气温、降水量、相对湿度、平均风速和日照时数资料,对比分析了1991—2020年和1981—2010年新、旧气候态下气象要素差异,探讨气候平均值改变对气候影响评价和预测业务的影响。结果表明:新气候态下,江西省三类气温的年和季节平均值均上升,年降水量总体增加将弱化气温偏高、降水偏多的变化特征。年和季节平均风速距平山区减小而平原地区增大;年日照时数距平总体增加。极端高温年份减少,极端低温年份增多,其中平均气温和最低气温的极端高(低)温年发生概率的降幅(增幅)比最高气温更大。极端强降水年发生概率在赣西北、赣中大部、赣南西北部等地区夏季减少,赣南中南部地区冬季增大。全省历年极端日高温、低温和强降水事件发生站次总体减少。新、旧气候态的更替会对气候业务产生影响,如冬季气温偏冷的年份增加,偏暖的年份减少,需对冷、暖冬事件进行重新评估,夏季降水增多的变化特征减弱,将导致夏季降水预测量级和趋势发生改变。  相似文献   
7.
吴珊珊  章毅之  黄彩婷 《气象科技》2015,43(6):1104-1109
利用配料法,从上升运动、稳定度和水汽含量3个方面选择了非地转湿Q〖DD(-*5〗〖DD)〗矢量散度、湿位涡和整层水汽含量作为“成分”,设计了一个降水指数。对比分析江西地区2010—2013年汛期(4—6月)降水指数(利用NCEP FNL资料计算得到)和实况降水发现,降水指数与实况降水在数值和时间演变上都吻合非常好,这4年汛期逐日降水指数和实况降水的相关系数均超过了0.50,最高达到了0.71(2013年),降水指数较好地反映出了江西汛期的多雨时段和少雨时段。本文利用该降水指数和NCEP CFSv2 2014年4—6月气候预报场资料(2014年3月底起报)对2014年江西地区汛期降水作了预测,并取得了理想的效果。预测结果显示5月降水量最多、6月次之、4月最少,其中强降水时段主要为4月下旬至5月下旬、6月中旬至下旬,这与江西实况降水演变吻合非常好。空间分布上,预测降水的大值区与实况降水大值区也比较一致。可见,配料法在短期气候的预测中有较好的应用效果,可为定点、定量的气候预测提供参考。  相似文献   
8.
利用鄱阳湖流域79个国家气象站逐时降水资料,采用Sen斜率估计、Mann-Kendall检验、小波分析等统计诊断方法,分析了1978—2019年鄱阳湖流域小时强降水的时空变化特征.结果表明:1)鄱阳湖流域小时强降水量及其对总降水贡献率呈现显著的增加趋势,小时强降水时数增加显著而强度则几乎无变化.2)鄱阳湖流域小时强降水量主要呈现准4—5 a短周期变化.3)鄱阳湖流域小时强降水在6月出现次数最多,8月的小时强降水贡献率最大;4—9月小时强降水量和降水时数均呈增加趋势,但3月两者均呈现减少趋势.4)鄱阳湖流域小时强降水日变化分布呈现双峰结构,16—20时是主峰时段,06—09时为次峰时段.5)鄱阳湖流域小时强降水量分布主要呈现"东多西少"特征,且部分强降水量中心呈现增长趋势,需引起足够重视.  相似文献   
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