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本文基于1961~2016年淮河流域四省(江苏、安徽、河南、山东)逐日降水观测资料及全球大气再分析资料,利用K均值聚类、旋转经验正交函数分解对淮河流域夏季极端降水频次分布进行了客观分类,利用统计诊断和数值模拟的手段讨论了其相关环流异常和形成机理。结果表明:(1)淮河流域夏季极端降水频次的空间分布可客观分为以极端降水主要发生在淮河流域33°N以南地区的南部型,主要发生在32°~36°N之间的中部型,和主要发生在34°N以北的北部型这三种分布类型;(2)南部型极端降水频次分布与西北太平洋副热带高压异常偏西偏南有关,西北太平洋异常反气旋北侧的异常气旋性环流使得水汽输送停留在淮河流域南部,导致南部极端降水频次偏多。中部型对应淮河流域受鞍型场环流结构控制,导致中部极端降水频次偏多。北部型极端降水频次分布时,淮河流域处于反气旋性环流异常西南侧,偏南风将水汽输送至淮河流域北部,导致北部极端降水频次偏多;(3)南部型和北部型的极端降水频次分布相关环流异常分别受厄尔尼诺和拉尼娜相关海表温度异常所影响,而中部型极端降水频次分布的相关环流异常是巴伦支海/喀拉海海冰异常在欧亚大陆上空激发的自西北向东南传播的准定常罗斯贝波所导致的。 相似文献
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基于最佳路径(IBTrACS)数据集和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析(ERA-Interim)数据,建立了西北太平洋上(Western North Pacific, WNP)热带气旋(Tropical Cyclone, TC)的七级风圈(R17)变化的最佳子集多元线性回归(bs-MLR)模型。首先根据2001~2014年6~11月TC初始半径(R17_0)的第1~25、26~50、51~75、76~100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6~11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17(R17_12)进行预报时,当R17_0小于92.6 km及R17_0 在111.1~138.9 km范围内时,模型对于 R17_12的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17(R17_24)进行预报时,当R17_0在111.1~138.9 km范围内时,模式对R17_24的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R17_12的预报准确性高于对R17_24。 相似文献
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华北地区冬季降水时空分布特征分析 总被引:3,自引:2,他引:1
利用华北地区29个测站,57年冬季降水量资料,采用EOF,REOF,小波分析等方法,对华北地区冬季降水量的空间分布特征和时间演变规律进行了诊断分析研究.结果表明:华北地区冬季降水的空间分布在整体一致的基础上,即存在南北分布差异,又有着环渤海湾地区与其它地区的差异;冬季整个华北地区可以划分为五个主要的降水异常区:黄河中下游区、京津唐区、呼伦贝东盟区、黄河河套区、冀北山地区;整个华北在70年代末期有明显的降水减少趋势;各区域冬季降水有不同尺度的年际和年代际周期变化,但基本上都存在着准12~14年、准3~5年的周期振荡. 相似文献
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基于南极半岛周边海域表层沉积物调查以及收集的资料,并通过分析表层沉积物粒度数据研究沉积物类型和分布特征,探讨沉积物的变化规律。南极半岛周边海域的沉积物类型比较丰富,主要分为四大类:砾质、砂质、粉砂质以及泥质沉积物;根据不同的水深和地貌单元可分为陆架(或岛架)碎屑沉积物、陆坡(或岛坡)沉积物和深海沉积物。研究区沉积物属于冰海沉积物,并可划分为残副冰碛物和混合副冰碛物。沉积物的搬运介质以冰川、冰筏为主,海流对沉积物的影响较为明显,沉积物类型随地形变化而呈有规律的分布。 相似文献
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随着数值天气预报技术和季节动力预报系统的发展,短期天气预报及长期气候预测的能力持续提高,然而介于两者之间的次季节至季节(S2S,两周至三个月)预测技巧偏低,成为当今气象学界和业务服务的难题。南京信息工程大学国家特聘专家李天明教授团队于2012年研发了基于时空投影技术的统计预报模型(STPM),成功地对中国大陆降水和气温距平,以及区域极端降水、夏季高温、冬季低温和西太平洋台风群发事件等高影响天气进行提前10~30 d的预报,并在国家气候中心及多个省份开展了业务应用。STPM也成功应用于台湾春雨预报、南海季风爆发和ENSO预测等季节至年际变化的预测。本文对S2S预测的理论基础、STPM的发展和应用进行了完整的介绍,并讨论了S2S预测业务中所面临的挑战和未来展望。 相似文献
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延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式(BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式)的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段(2014年12月—2019年8月)的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季(夏季)华南沿海地区(长江以北地区)的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。 相似文献
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基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°~123°E,27°~33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。 相似文献
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本文利用中国东部1078个测站1961~2003年逐日云量数据资料,揭示了中国东部冬季阴天频次主模态的时空分布特征,探讨了其形成的两条独立影响途径,并根据影响机理建立了季节预测模型。结果表明:(1)中国东部冬季阴天频次的经验正交函数分解第一模态独立且显著,解释了其59%的总方差。该模态基本呈现空间一致型的分布,表现出显著的年际变率特征。当该模态为正位相时,北太平洋对流层低层存在显著的大尺度反气旋环流异常,其西侧异常偏南风能够将热带海洋的水汽输送至中国东部地区,导致该地区阴天频次增多。(2)前期8月和9月北太平洋副热带持续性海温异常的纬向偶极型分布(NPD)和副热带北大西洋海平面气压9至11月的短期变化(LPA)是该模态的两个主要驱动因子。当NPD中的西极为冷异常时,在局地低层气旋性异常环流的作用下冷海温异常向南平流,发展至热带西太平洋。而当热带西太平洋冷海温异常形成后,皮耶克里斯反馈作用能够发展和维持太平洋“西冷东暖”海表温度异常分布。“西冷东暖”的海表温度异常导致的热带纬向偶极型对流异常能够进一步激发北太平洋“北正南负”的偶极型高度场异常。北部反气旋异常西侧的偏南风有利于水汽输送至中... 相似文献