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利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPES-MESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。 相似文献
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基于SWCWARMS模式9km×9km分辨率逐小时降水预报,通过时间滞后集合预报方法构建多个集合成员,使用SAL评分值计算相应集合成员的权重系数,进行不等权集合平均,从而得到新的逐小时降水预报。利用SAL、TS和BIAS检验方法对四川省2019年8月的逐小时降水量时间滞后集合预报及相应的SWCWARMS模式最新时次预报进行对比分析,结果表明:(1)时间滞后集合预报SAL检验的L值和A值都较模式预报更接近于0,较好地改善了降水位置和强度的整体预报水平;(2)时间滞后集合预报对逐小时降水晴雨TS评分提升明显,评分提高百分率在10%左右,有效地减小了模式在晴雨方面的空报;(3)临近预报时效,时间滞后集合预报方法对于大量级降水预报也有较好的订正效果。 相似文献
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为了更好的了解江门市年最大风速的变化特征,利用欧洲中尺度天气预测中心(ECWMF)提供的1979-2012年每天8个时次地面(10m高度)阵风后处理资料,通过Mann-Kendall突变检验和经验正交函数(EOF)分解等方法,统计分析了江门市年最大风速的变化趋势及时空分布特征。结果表明:(1)该地区年最大风速一般介于20-30m/s,呈线性上升趋势,并在2003年左右发生了突变。(2)江门市年最大风速出现的季节主要是在夏季和秋季。(3)江门市年最大风速的时空变化存在两种主模态,他们分别可以解释总方差的76.0%和9.0%。第1模态在空间上表现为全区一致性,从21世纪初至今呈现显著的2~4年的变化周期;第2模态在空间上呈现出东北-西南反向型,同样在21世纪初期存在明显的2年和4年年际变化信号。 相似文献
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我国西南地区干湿季降水的主模态分析 总被引：3，自引：2，他引：1
利用我国西南地区26个台站降水资料,通过经验正交函数（EOF）分解的方法,分析了1980～2009年该地区干季（10～4月）和湿季（5～9月）降水的主模态。我国西南地区干季降水的时空变化存在两种主模态,它们分别可以解释总方差的22.4%和15.6%。第1主模态为全区一致型,具有准两年周期振荡的年际变化特征;第2主模态为东南—西北反向型,从20世纪90年代中期至21世纪初呈现2～3年的变化周期。我国西南地区湿季降水的时空变化存在三种主模态,它们分别可以解释总方差的17.1%,13.8%和11.1%。第1主模态为全区一致型,20世纪90年代初期具有较强的2～4年周期;第2主模态为经向偶极子型分布,并具有显著的4年周期;第3主模态为纬向偶极子型分布,具有2～4年的年际变化信号。进一步利用NCEP/NCAR再分析资料以及美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的海表面温度（SST）资料,通过合成分析和回归分析的方法探讨了与干湿季降水各主模态对应的大尺度大气环流和海温状况。我国西南地区干季降水第1主模态与北极涛动（AO）有明显的正相关关系,对应的大气环流和海温状况表现为高纬北冰洋与中纬度地区上空高度场的反向异常分布,北大西洋和北太平洋海温低纬与中高纬的偶极子型异常分布;第2主模态与中高纬欧亚大陆上空高度场经向偶极子型异常分布有关,中纬度北太平洋的海温异常与该模态具有紧密的联系。我国西南地区湿季降水第1主模态与北大西洋涛动（NAO）显著负相关,对应的大气环流和海温状况表现为北大西洋上,高纬度与中纬度地区上空高度场的偶极子型异常分布,海温从低纬到中高纬的三极子型异常分布;第2主模态受欧亚大陆上空高度场经向三极子型异常分布影响,并与北太平洋海温异常的一致型分布有关;第3主模态可能与El Ni?o Modoki有关,同时受到南亚高压的影响,赤道太平洋海温的纬向三极子型异常分布对该模态具有一定的潜在预报意义。 相似文献
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CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估 总被引：6，自引：1，他引：5
利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。 相似文献
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基于EC（0.25°×0.25°）模式预报资料和闪电定位资料，结合雷暴三要素形成条件，分别从水汽、能量、热力、动力等几个方面挑选预报因子，利用主成分分析方法配料权重系数，并根据海拔高度将四川划分为四川盆地、攀西地区、川西高原3个不同的区域分别建立预报模型，研发了四川省闪电格点概率预报产品。检验结果表明：四川盆地在概率预报值为70%以上时，预报效果较好，TS评分为0.294；攀西地区和川西高原在概率预报值为60%以上时，预报效果较好，TS评分分别为0.302和0.299。 相似文献
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