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将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子,建立基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的非线性预测模型,对中国160个测站夏季降水展开预测研究,并与基于线性奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的预测模型进行效果对比。结果表明:CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数(ACC)分别为74.33和0.12,比SVD高2.15和0.06,说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中,CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显,对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差,订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明,基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。 相似文献
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季节尺度区域气候模拟适应调整时间选取问题的数值试验 总被引:2,自引:0,他引:2
文中利用区域气候模式RegCM3,以1998年夏季中国异常气候事件为例,对季节尺度区域气候模拟适应调整时间的选取问题进行了数值研究。共做了11个试验,每个试验的适应调整时间最短为10 d,最长为6个月,以检验适应调整时间长短对夏季中国异常气候事件模拟结果的影响。结果表明:对于大气变量而言,模式通常在经过4—8 d的适应调整时间后,就进入"气候模态"运行,此后模拟误差主要是由于模式对区域内大气过程描述能力不足造成的,对适应调整时间选取不再敏感,这进一步证实了区域气候模拟是一个边值问题的观点。各气候区平均降水量模拟结果受适应调整时间影响也不大,但不同的适应调整时间对降水分布格局模拟将产生一定影响,降水分布模拟结果随适应调整时间的不同存在一定的不确定性,这种不确定性通常出现在强降水发生区域。总之,对于季节尺度降水模拟,适应调整时间大于2个月效果更好。对降水分布格局模拟误差和东亚夏季风系统进退过程之间关系的进一步分析发现,模式对受夏季风系统影响比较大的区域模拟的降水相关系数变化性也比较大,因此,发展合适的积云对流参数化方案以提高受夏季风系统直接影响区域强降水过程的描述能力是改进区域气候模式对中国区域夏季气候模拟效果的有效途径。 相似文献
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利用中国756个站点观测数据、Nio3区海温指数和74项环流指数等资料,应用EOF分析和相关分析等方法,对中国西部山区夏季(6—8月)降水的时空分布特征及其与ENSO和大尺度环流的相关关系进行分析。结果表明,中国西部山区夏季降水与冬季(上年12月—2月)Nio3区海温具有显著的正相关关系,且两者的相关关系与月份、海拔高度关系密切,并具有年代际变化特征。西部山区降水还与春季(3—5月)西太平洋副热带高压的强度具有显著的正相关关系。将西部山区夏季平均降水作为预测量,前期冬季Nio3区海温和春季西太平洋副热带高压强度作为预测因子,分别对秦岭、巫山山区降水建立预测模型,并利用该预测模型对2009—2018年夏季降水进行独立样本回报检验,发现预测模型对秦岭、巫山山区的预测成功率分别为70%和80%,相对误差绝对值通常小于10%,预测效果良好。 相似文献
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积云参数化方案对夏季东亚季风区海气系统位相关系模拟的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用区域海气耦合模式RegCM-POM,分别选取Grell积云参数化方案和Emanuel积云参数化方案对北半球夏季(5—10月)的东亚气候进行模拟,研究不同积云对流参数化方案(CPS)对东亚夏季季风区海气系统位相关系模拟的影响。结果表明:不同CPS模拟的陆地降水具有一定的不确定性,而海洋降水和海温的模拟受CPS选择的影响更大。其中,Emanuel方案对海洋降水和海温的分布形势模拟总体上要好于Grell方案,且可以更好的模拟中国近海各海区的海气系统位相关系,特别是大气对海温的负反馈过程。原因在于Emanuel方案模拟的对流降水与海温的位相关系更接近观测总降水与海温的位相关系;而Grell方案对南海和孟加拉湾的对流降水模拟偏少,对黑潮对流降水的模拟偏多,错误地模拟了这几个海区积云对流过程发挥的作用,故其模拟的海气系统位相关系不如Emanuel方案。 相似文献
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WRF模式对中国夏季降水的动力降尺度模拟研究 总被引:4,自引:3,他引:1
采用NCEP的FNL再分析资料驱动WRF模式,对中国10 a(2000—2009年)夏季降水进行双重动力降尺度(双重嵌套)模拟,将子、母区域模拟结果和观测进行对比,以检验双重动力降尺度对中国夏季降水模拟的"增值"能力。结果表明:单重动力降尺度(单重嵌套)方法能较好模拟出中国10 a夏季平均降水的空间分布,对季风雨带"北跳"特征模拟较好,但模拟降水具有系统性正偏差。在母区域的强迫下,双重动力降尺度模拟的降水分布与单重动力降尺度相比,没有发生根本性变化。但由于子区域的分辨率要高于母区域,双重动力降尺度比单重动力降尺度能提供更多有价值的降水细节。双重动力降尺度的这种"增值"能力存在地域依赖性,在华南地区和江淮地区,双重动力降尺度模拟出的降水分布、量值和逐日演变都要好于单重动力降尺度。但在华北地区,双重动力降尺度没有表现出明显的"增值"。 相似文献
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利用区域气候模式RegCM3对1998年夏季东亚区域气候进行了季节尺度模拟,并通过小波分解方法对长江中下游地区观测和模拟的气象要素进行多尺度分析,旨在研究区域气候模式对长江中下游地区夏季大气多尺度振荡的模拟能力。结果表明:模式对降水低频振荡的模拟要优于对其它振荡周期的模拟,而对降水高频振荡和天气尺度周期振荡的描述能力相对较弱。模式对整个对流层温度模拟偏低,且主要表现在对低频温度模拟偏低。对流层下层温度模拟误差主要是由对高频温度振荡的模拟误差造成的,对流层上层温度模拟误差主要是低频温度振荡的模拟误差造成的。由于高频温度所占方差贡献很小,因此,提高模式对整层大气低频温度变化的模拟能力显得更为重要,但总体上各种时间尺度温度振荡和梅雨期降水振荡之间并不存在对应关系。除涡度的8天周期振荡外,涡度的其它周期振荡和降水振荡之间具有较好的对应关系,梅雨降水集中期主要与16天以上涡度低频振荡和4天以下涡度高频振荡相对应,涡度天气尺度周期振荡对梅雨期降水的贡献不大。涡度振荡分量周期越长,其模拟与观测之间相关系数的垂直变化就越大,且不论周期长短,涡度各周期分量方差贡献的大小都基本相同。 相似文献
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以2019年6月为例,采用统计和诊断分析方法研究了夏季西太平洋副热带高压脊线位置的变化特征,并分析了其位置较6月气候平均状态偏南的可能机制。结果表明:虽然2019年6月西太平洋副热带高压脊线位置总体偏南,但其经向位置异常存在纬向差异,在150°E以西区域,西太平洋副热带高压脊线平均位置偏南,而在150°~160°E区域内,脊线位置反而偏北。西太平洋副热带高压脊线位置变化与其附近异常涡度的经向分布有很好的对应关系,2019年6月西太平洋副热带高压脊线位置出现异常的原因在于其附近出现的异常扰动引起的异常涡度,而由于异常涡度分布存在纬向差异,造成西太平洋副热带高压脊线经向位置异常也出现了纬向差异。经过尺度分析简化的全型涡度方程的诊断发现,异常非绝热加热在导致2019年6月西太平洋副热带高压位置总体偏南的过程中起到了关键作用,而动力因子则对150°E以东的西太平洋副热带高压脊线向北偏移的贡献更大。 相似文献
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本文利用中尺度数值模式WRF,分别采用YSU和MYJ两种边界层参数化方案对2010年超强台风Megi的移动路径进行了模拟,研究了热带气旋(TC)路径模拟对边界层方案的敏感性,并从模拟TC尺度差异所造成的影响角度揭示了模式边界层方案影响TC路径的机理.结果表明:由于两种方案对边界层垂直混合作用过程的描述不同,两个试验模拟的低层水汽垂直输送存在差异.相对于能很好模拟出Megi路径的MYJ方案,YSU方案模拟的TC外围螺旋雨带更活跃,造成TC尺度增大,引起TC中心北侧外围气压梯度和径向风速增加,使得由副高向TC中心输送更多的质量,造成副高异常减弱,从而导致由副高主导的引导气流发生改变,最终使得采用YSU方案模拟的Megi路径出现提前转向. 相似文献
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利用1951-2000年中国160个气象站的降水资料和美国GFDL-CM2.1模式输出的500 hPa位势高度资料,建立了一个统计降尺度模型,并利用该模型对中国2011-2100年的降水进行了降尺度预估,分析了CO2浓度变化对中国未来降水变化的可能影响.结果表明,在未来A1B和A2情景下,中国各气候区各季节的降水都发生了变化,两种情景下的降水变化格局和变化幅度非常相似,但由于A2情景下的2011-2100年平均CO2浓度比A1B情景高,故其降水变化的幅度更为剧烈.CO2浓度的增加是中国未来降水变化的主要贡献因子,但它不会从根本上改变中国未来降水的分布格局,只会增强降水本身的自然变化幅度,是降水自然变率的放大器,且放大的幅度远远大于自然变率本身.CO2浓度变化引起的降水变化一般比CO2浓度变化滞后20~30年.CO2浓度增加引起的气温升高会导致中国大部分地区500 hPa等压面的抬升和环流形势的改变,从而对未来降水产生影响. 相似文献
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利用区域气候模式RegCM3,选择Kuo-Anthes积云对流参数化方案和基于FC80假设的Grell积云对流参数化方案,对1998年东亚气候分别进行年尺度模拟,模拟结果对比分析表明:在春、夏季转换时期, 两者模拟的降水形势差别较大, 对江淮、中南和华南地区的夏季降水量模拟差别最为明显。对流层上层模式变量和模式大气质量对积云对流参数化方案的选择不敏感, 而对流层中、下层模式变量对积云对流参数化方案比较敏感。不同积云对流参数化方案对8天时间尺度的天气系统模拟差别比较大。在积云对流比较活跃的夏季,不同参数化方案会导致模式大气出现不同的系统性偏差。由于模式在陡峭地形处动力过程计算方案存在缺陷,在高原与盆地的交界处,模式误差会产生明显的突变。 相似文献