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1.
利用CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)对中国区域气候的31 a多物理集合模拟试验,分析了该模式对青藏高原气温和降水的模拟效果及其对水平分辨率和物理过程参数化方案的敏感性。结果表明:1)CWRF降尺度全面改善了全球模式对高原气温和降水的模拟,使气温年循环的均方根误差减小近1℃,月降水量年循环的均方根误差减小10~40 mm,同时显著提高了各月气温和降水与实测资料年际变化的相关系数,最高提升0.6;2)模式分辨率对降水模拟有显著影响,不同分辨率模拟降水差异高达60 mm(54%),模拟偏差随分辨率提高先降低后上升,转折在30 km左右;3)物理过程参数化方案对气温和降水模拟影响显著,不同方案模拟的各月平均气温相差1~4℃,夏季各月降水量相差20~100 mm,其中对气温模拟影响最大的是辐射方案,对降水影响最大的是积云方案。本文为CWRF局地优化对物理参数化及水平分辨率等如何选择提供了依据。  相似文献   
2.
为探讨模式产品预报不一致性问题,利用2015年11月—2016年10月业务中常用的GQEC,GQJP及T639模式的12 h降水、2 m温度网格产品,采用跳跃指数定量计算方法,研究了产品在不同区域内跳跃指数变化与预报不一致性问题。结果表明:产品多日平均跳跃指数随预报时效延长而增大;长时效预报比短时效预报跳跃频率大、预报不一致性也大;对比两种要素可知,降水的跳跃指数比温度大,跳跃频率高,预报不一致性大;对比不同模式发现,GQEC不仅跳跃指数值小,且跳跃频率低,预报不一致性小,GQJP虽然跳跃指数值小于T639,但其跳跃频率更高,预报一致性较T639低;产品跳跃频率存在季节差异,夏季降水和温度预报跳跃频率最高而冬季最低,夏季预报不一致性最大。研究还发现:基于跳跃指数的预报不一致性特征与选取的区域大小密切相关,区域越大,跳跃指数和预报不一致性越小;区域内跳跃指数分布特征与地理位置和地形等有关。  相似文献   
3.
定义了一组描述冬季季、月平均1 000 h Pa位势高度上阿留申低压(Aleutian low,AL)状态的新环流指数,包括强度指数P、面积指数S及中心位置指数(λ_c,φ_c)。采用1948/1949—2007/2008年60个冬季的NCEP/NCAR平均高度场资料计算了上述环流指数,并据此分析了AL的气候及异常规律。结果表明:1)AL在1月最强,中心偏南、偏西;12月最弱,中心偏北、偏东;2月居中。2)AL指数P与λ_c之间存在负相关,强年('0)偏东(λ'0)、弱年偏西。AL年代际变化主要表现在自20世纪70年代以来持续偏强、偏东,但近年有反转的迹象。3)AL在强El Nio年偏强、偏东,在强La Nia年相反,该关系自1975年以后尤其明显;AL与中纬太平洋海表温度(SST)存在显著正相关,SST负异常年AL东移加强,反之亦然。4)AL指数P与同期北半球中高纬气温、降水的显著相关区呈现"+-+"大圆波列分布,相关中心分别位于中纬度北太平洋、北美西北部、北美南部,与太平洋—北美遥相关型(PNA)接近。  相似文献   
4.
利用全国175个测站1960—1999年间的日平均气温资料,分别选取1960—1989年(气候态A)、1970—1999年(气候态B)作为气候背景,采用蒙特卡洛显著性检验法检验了这两个气候态背景下我国冬夏两季季节平均气温的差异显著性。并在此基础上利用气候百分位法分别分析了在这两个气候态背景下2000—2010年间我国冬夏两季的极端气温特征。分析结果表明,相对于夏季,冬季气候态A、B背景下季节平均气温的差异更为显著。冬夏两季,我国大部分地区极端低温事件的发生频率相对较低,而极端高温事件的发生频率相对较高。由于气候态B包含了全球变暖特征最为显著的20a,故在气候态B背景下,冬夏两季极端低(高)温事件的发生频率要高(低)于气候态A,这与全球变暖的趋势相吻合。  相似文献   
5.
2022年夏季,中国中东部发生了极端高温干旱气候异常,给经济、农业、人民生活造成了严重影响。本文回顾了此次高温干旱气候异常的时空特征,分析了其主要成因。2022年夏季,中国中东部区域平均的极端高温频次、日最高温度平均值、高温日数等指标均达到了1979年以来的最大值,区域平均降水则达到了1979年以来的最低值。此次气候异常主要是由于夏季中国中东部受强大的高压系统控制,与偏强的西太副高、中纬度的西风带扰动以及热带海温的影响有关。此外,本文探讨了全球增暖趋势对极端高温事件增多的影响,以及未来中国地区高温和干旱事件的可能变化。  相似文献   
6.
基于中国气象局(China Meterological Administration,CMA)高分辨率数值预报产品、欧洲中期数值预报中心(the European Center for Medium-range Weather Forecast,ECMWF)精细化数值预报产品和国家级地面观测站数据,采用小波分析方法及滑动训练、最优融合等技术对模式误差序列进行时频处理,实现了对模式系统误差和局地误差的订正,发展了西北区智能网格气温客观预报方法(northwest intelligent grid temperature objective prediction method,NWTM)。以2017年3月—2018年2月数据作为训练样本,对2018年3月—2019年1月西北区239个国家基本站进行检验。结果表明:1)NWTM对CMA和ECMWF两种模式产品的气温预报能力有显著的提升;随着预报时效增长,两种模式订正产品的误差增大。2)NWTM对ECMWF西北区最高气温的订正效果要明显优于CMA,但就最低气温而言,NWTM对CMA的订正效果更为显著。其中,就24 h最高气温而言,ECMWF在宁夏的订正效果最好,CMA在青海的订正效果最好;而对于24 h最低气温的预报,CMA在西北4省的订正效果相差不大,ECMWF在陕西的订正效果最好。3)空间误差检验表明:针对最高气温的预报,ECMWF订正产品的订正能力明显优于CMA,特别是在甘肃河西走廊和中东部、陕西北部和南部、宁夏中南部及青海大部。就最低气温的预报而言,ECMWF和CMA对甘肃河东和陕西南部的订正能力较好;ECMWF订正产品在宁夏中南部及青海南部的订正能力高于CMA,而CMA订正产品在陕西中部的订正能力更优。  相似文献   
7.
“一带一路”区域气候变化事实、影响及可能风险   总被引:1,自引:0,他引:1  
“一带一路”区域国家经济、政治发展极不平衡,随着全球气候变暖,区域内的自然环境、气候资源、水资源等都将面临着显著而复杂的变化,并且干旱、洪涝等多种气候灾害是“一带一路”区域可持续发展和重大基础设施建设面临的重大威胁之一。目前,“一带一路”倡议已经进入实质性建设阶段,沿线地区的气候变化及其灾害风险关乎“一带一路”倡议能否顺利实施及亚投行的投资安全。在此背景下,2016—2018年中国科学院地球科学学部实施了“‘一带一路’区域气候变化问题”咨询评议项目,项目针对该区域气候变化的事实、未来变化预估、气候变化的可能影响以及带来的潜在风险等问题进行了系统的调研,并开展了若干分析和研究。经过两年的努力,项目组完成了有关进展报告四份,包括一份总报告和三份分报告。本文扼要地概括和介绍了项目取得的主要成果。  相似文献   
8.
外强迫随时间的变化对于非平稳系统的影响十分重要,如何从该系统中重构或提取外强迫信息则成为研究其中动力学特征的关键所在。本文基于慢特征分析方法(Slow Feature Analysis,SFA)以连续系统(改变的Lorenz系统)为参考模型,分别讨论在周期型强迫、减弱的周期型强迫、指数衰减型强迫、伴随指数衰减的周期型强迫等条件下,SFA方法对模型中不同强迫信号的提取能力。结果显示,SFA方法能够提取作用于连续系统中的外强迫信息,其提取效果与外强迫的强度、噪声以及嵌入维数m有关:对于越弱的外强迫或者存在越强的噪声干扰,提取效果越差,提取信号中将出现虚假的高频波动;嵌入维数m的增大能在一定程度上提高外强迫信号的提取效果。试验还表明,作用在单一变量上的外强迫会将其驱动信息嵌入于系统中,因此,可以通过SFA分析方法从其他变量中提取其外强迫信号。  相似文献   
9.
NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述   总被引:4,自引:0,他引:4  
总结了目前最具代表性的3个全球集合预报系统(global ensemble forecast system,GEFS)——美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和加拿大气象中心(Canadian Meteoro-logical Centre,CMC)建成至今的发展概况。由于计算资源的不断扩展,各中心集合预报系统的模式分辨率、集合成员数也随之增加。同时各中心都在不断地致力于发展和完善初始和模式扰动方法,来更好地估计与初值和模式有关的不确定性,促进预报技巧的提高。其中初始扰动方法从最初的奇异向量法(ECMWF)、增殖向量法(NCEP)和观测扰动法(CMC)更新为现在的集合资料同化—奇异向量法(ECMWF)、重新尺度化集合转换法(NCEP)和集合卡尔曼滤波(CMC)。在估计模式不确定性方面,ECMWF和CMC都修订了各自的随机参数化方案和多参数化方案,NCEP最近也在模式中加入了随机全倾向扰动。为提高全球高影响天气预报的准确率,TIGGE计划(the THORPEX interactive grand global ensemble)的提出增进了国际间对多模式、多中心集合预报的合作研究,北美集合预报系统(North American ensemble forecast system,NAEFS)为建立全球多模式集合预报系统提供了业务框架,这都将有助于未来全球交互式业务预报系统的构建  相似文献   
10.
将霾日数年际增量作为预测对象、前期外强迫因子作为自变量,分别运用多元线性回归方法和广义相加模型建立长三角地区冬季霾日数预测模型。综合考察"去一法"交叉验证和循环独立样本实验的结果,选出适用于各个模型较优的建模方法,并对比长三角地区冬季霾日数预测模型(MODEL1)和长三角地区冬季霾日数分月预测模型(MODEL2)。MODEL1、MODEL2的均方根误差(解释方差)分别为2.69(80.01%)、2.76(79.04%),两类模型均能成功捕捉霾日数的年际-年代际趋势和极值。MODEL2预测的霾日数距平同号率(97.3%)优于MODEL1(86.49%),具有良好的距平符号捕捉能力。MODEL1采用11月之前的外强迫因子,可提前一个季度预测冬季霾日数;MODEL2采用更新的外强迫因子,可不断预测每月霾污染状况。通过两类模型组合使用,可更准确预测长三角地区冬季霾日数,为霾污染治理提供可靠的科技支撑。  相似文献   
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