AN OVERVIEW ON THE RESEARCH PROGRESS OF SOME ASPECTS OF ATMOSPHERIC SCIENCES IN CAMS DURING LAST FIVE YEARS

ＡＮＯＶＥＲＶＩＥＷＯＮＴＨＥＲＥＳＥＡＲＣＨＰＲＯＧＲＥＳＳＯＦＳＯＭＥＡＳＰＥＣＴＳＯＦＡＴＭＯＳＰＨＥＲＩＣＳＣＩＥＮＣＥＳＩＮＣＡＭＳＤＵＲＩＮＧＬＡＳＴＦＩＶＥＹＥＡＲＳＣｈｅｎＬｉａｎｓｈｏｕ（陈联寿）ＡＮＯＶＥＲＶＩＥＷＯＮＴＨＥＲＥＳ...     

基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验

引入主成分典型相关分析（ＰＣ－ＣＣＡ）方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列（以长江流域月气温距平场为例）各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达２５年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小     

用于ENSO预测的一种广义典型混合回归模式及其预报试验

提出一种基于主分量典型相关分析（ＰＣ－ＣＣＡ）的广义典型混合回归模式，用于建立ＮＩＮＯ海区ＳＳＴ预报方案．该模式引入ＥＥＯＦ、ＰＲＥＳＳ准则和集成预报等技术思想，在优选物理因子，确定最佳模式参数的基础上，对ＮＩＮＯ海区海温指数所作的超前１—４季度预报试验取得优良效果．试验表明，该模式方案性能稳定，其总体预报技术水平已达到美国ＮＯＡＡ／ＮＷＳ／ＮＣＥＰ／气候诊断公报（ＣＰＣ）所用同类模式水平．而本模式方案预报同类产品所需因子数远少于ＣＰＣ方法。这就有可能为建立我国的ＥＮＳＯ业务监测系统提供有益的基础。     

Obseruation for TOGA-COARE and Relevant Research

ＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮＦＯＲＴＯＧＡ－ＣＯＡＲＥＡＮＤＲＥＬＥＶＡＮＴＲＥＳＥＡＲＣＨＬｉＪｉ（李骥），ＬｕＥｒ（陆尔）ａｎｄＤｉｎｇＹｉｈｕｉ（丁一汇）ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＣｌｉｍａｔｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩ．ＲＥＰＯＲＴＯＮＴＯＧＡＯＢＳＥＲＶＡＴＩ...     

THE VARIATION FEATURES OF AGROCLIMATIC RESOURCES AND CROP YIELD OF CHINA IN RECENT 40 YEARS

ＴＨＥＶＡＲＩＡＴＩＯＮＦＥＡＴＵＲＥＳＯＦＡＧＲＯＣＬＩＭＡＴＩＣＲＥＳＯＵＲＣＥＳＡＮＤＣＲＯＰＹＩＥＬＤＯＦＣＨＩＮＡＩＮＲＥＣＥＮＴ４０ＹＥＡＲＳＧａｏＳｕｈｕａ（高素华）ａｎｄＺｈａｎｇＹｕ（张宇）ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＡｇｒｉ...     

CHARACTERISTICS OF OZONE VARIATION OVER ANTARCTICA

ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＯＦＯＺＯＮＥＶＡＲＩＡＴＩＯＮＯＶＥＲＡＮＴＡＲＣＴＩＣＡ￥ＺｈｏｕＸｉｕｊｉｉ（周秀骥），ＬｕＬｏｎｇｈｕａ（陆龙骅），ＺｈｅｎｇＸｉａｎｇｄｏｎｇ（郑向东）ａｎｄＧｕｏＳｏｎｇ（郭松）ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳ...     

PERSPECTIVES OF TROPICAL CYCLONE UNUSUAL MOTIONS──THE DIFFICULTIES IN CURRENT TROPICAL CYCLONE FORECASTIN

ＰＥＲＳＰＥＣＴＩＶＥＳＯＦＴＲＯＰＩＣＡＬＣＹＣＬＯＮＥＵＮＵＳＵＡＬＭＯＴＩＯＮＳ──ＴＨＥＤＩＦＦＩＣＵＬＴＩＥＳＩＮＣＵＲＲＥＮＴＴＲＯＰＩＣＡＬＣＹＣＬＯＮＥＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧＣｈｅｎＬｉａｎｓｈｏｕ（陈联寿）ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ...     

THE 2－D NUMERICAL STUDY ON THE PRINCIPLES OF RAIN－ENHANCEMENT AND HAIL－SUPPRESSIONIN CONVECTIVE CLOUDS

ＴＨＥ２－ＤＮＵＭＥＲＩＣＡＬＳＴＵＤＹＯＮＴＨＥＰＲＩＮＣＩＰＬＥＳＯＦＲＡＩＮ－ＥＮＨＡＮＣＥＭＥＮＴＡＮＤＨＡＩＬ－ＳＵＰＰＲＥＳＳＩＯＮＩＮＣＯＮＶＥＣＴＩＶＥＣＬＯＵＤＳＭａｏＹｕｈｕａ（毛玉华）ａｎｄＨｕＺｈｉｊｉｎ（胡志晋）ＴＨＥ２－Ｄ...     

A NEW COMPUTER RETRIEVAL SYSTEM FOR METEOROLOGICAL INFORMATION

ＡＮＥＷＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＴＲＩＥＶＡＬＳＹＳＴＥＭＦＯＲＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ￥ＢｅｉＧａｎｇ（贝刚）ＡＮＥＷＣＯＭＰＵＴＥＲＲＥＴＲＩＥＶＡＬＳＹＳＴＥＭＦＯＲＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＢｅｉ...     

OBSERVATIONAL STUDY ON THE CHARACTERISTICS OF THE RADIATION AND SURFACE ATMOSPHERIC BOUNDARY LAYER OVER ANTARCTICA

ＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮＡＬＳＴＵＤＹＯＮＴＨＥＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＯＦＴＨＥＲＡＤＩＡＴＩＯＮＡＮＤＳＵＲＦＡＣＥＡＴＭＯＳＰＨＥＲＩＣＢＯＵＮＤＡＲＹＬＡＹＥＲＯＶＥＲＡＮＴＡＲＣＴＩＣＡ￥ＢｉａｎＬｉｎｇｅｎ（卞林根）．ＬｕＬｏｎｇｈｕ...     

20世纪全球表面温度场序列的插补试验

利用基于主分量典型相关分析的典型变量回归 (CVR)插补模式 ,在综合分析Jones等 5°× 5°格点温度资料覆盖率的演变情况、缺测场与基本场温度距平相关结构、稳定性的基础上 ,确定合理的插补方案 ,对其陆面格点温度场进行插补延长试验 ,得到了 1 90 0～ 1 998年连续、均一的全球月平均气温场序列。独立样本检验表明插补效果优良 ,总缺测场误差方差与原序列方差之比低于 0 .40。插补前后全球及纬向平均序列的演变特征基本一致 ,原 Jones序列的线性增温率较重建序列高0 .1 1℃ /(1 0 0年 ) ,可能与原 Jones场序列空间分布的不均一性有关     

Principal component analysis of tsunami buoy record: Tide prediction and removal

Principal component or Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis is applied to tsunameter records by treating them as two-dimensional signals, where the second dimension is created by breaking a single time series into cycles and treating the cycle number as a second dimension. Under certain conditions, principal components calculated from different records are shown to determine the same functional space. Signal decomposition into pre-calculated principal components is used to predict or extract the tidal component of a record. This work shows that EOF processing allows for short-term tidal predictions at tsunami buoy locations with the precision of more advanced methods and with minimal a priori knowledge about tidal dynamics. Also shown is that filtering in EOF domain is sensitive to the non-tidal component of a record and therefore presents a tool for early tsunami detection and quantification.     

显著经验正交函数分析及其在淮河流域暴雨研究中的应用

经验正交函数分解（EOF）是气候特征研究中常用的分析方法,但由于方法本身的原因,EOF 主要模态不一定都能有效揭示资料场包含的气候模态。利用中国基本站和基准站1950—2009年逐日降水资料,运用显著经验正交函数分解（Disˉ tinct EOF,DEOF）方法研究了淮河流域暴雨的统计特征。结果表明 DEOF 第1模态呈现了淮河流域暴雨量在南北方向上存在相反的变化,即流域中部、南部偏多（偏少）时,北部则偏少（偏多）,第1主成分具有显著的16—17 a 周期性变化,表明流域南北的旱涝变化存在年代际振荡;第2模态表现了淮河流域中部暴雨量的异常变化,第2主成分有明显的线性趋势,说明近50年来流域中部地区暴雨量有明显的上升趋势,并且在1990年前后由偏少转为偏多。对比 DEOF 和 EOF 的分析结果,发现DEOF 能排除资料场中与随机扩散模型相关性较高的空间特征,能抓住与随机扩散模型有显著差异的分布特征并凸出显示出来,能从较强的背景噪声中凸出物理信号,因而能更好地估计真实的气候模态。     

基于偏最小二乘法的前汛期月降水量预测方法

采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力.     

EOF/PCA诊断气象变量场问题的新探讨

进一步论证了经验正交函数/主分量分析(EOF/PCA)在气象变量场诊断中的物理内涵,证明基于EOF/PCA的R型和Q型展开,可描述为气象变量场主要振荡型分解和主要空间分布型分解两种方案.前者表明,气象变量场的准周期振荡可分解为各主分量的周期振荡,它们各自等价于不同网格点(或站点)以其载荷为权重的迭加周期振荡,因此,气象变量场准周期振荡可视为来自不同周期源(网格点或站点)的准周期振荡逐层叠加的结果;后者表明,气象变量场的水平空间分布可视为各种主要空间分布型的叠加,而Q型展开才是对各种主要空间分布型的正交分解.由此深化了EOF/PCA气象变量场诊断的物理内涵.     

秦岭及周边地区夏季降水的主模态分析

基于秦岭及周边地区394站气象观测资料、欧洲中期数值预报中心(ECMWF)再分析ERA-Interim数据,利用小波和回归等分析方法,讨论了秦岭及周边地区夏季降水年际变化的主模态以及与其相联系的大气环流异常。结果表明:1)在年际变化的时间尺度上,秦岭及周边地区夏季降水主要表现为秦岭南北降水的气候差异性变化(EOF1)、黄土高原第二地形抬升带与其两侧降水的反位相振荡(EOF2)、秦岭西南部降水正异常和其东北部降水负异常变化(EOF3)和关中平原的地形降水贡献(EOF4)4个模态,其解释方差总贡献为73%,并且具有显著的2~4 a周期,其中EOF3和EOF4还具有4~8 a左右的年际变化周期。2)回归分析表明,EOF1正位相环流特征表现为200 hPa急流偏弱,中纬度槽填塞,西太平洋副热带高压强度偏弱,有来源于东海的水汽输送,使得秦岭北部降水偏多;EOF2和EOF3分别具有显著的蒙古低压和东北冷涡环流特征;EOF4的500 hPa环流异常不显著。3)根据新定义的秦岭季风指数回归分析表明,回归场的季风指数和降水模态的时间系数显著相关,秦岭北部降水偏多(少),南部降水偏少(多),反映了强(弱)季风年的年际转换。反之则具有多态性,不同年份强(弱)秦岭回归季风指数的环流形势存在较大的差异,可能触发多种降水模态和位相振荡。     

近46年辽宁省降水集中程度研究

利用辽宁省25个台站1960—2005年逐候的降水资料，运用降水集中度和集中期分别讨论了辽宁省降水时空分布特征和变化规律，同时对多水年和少水年的集中度进行了比较。结果表明降水集中度和集中期能够定量地表征降水量在时空场上的非均一性，降水集中度平均为0．655，最大为0．749，最小为0．509；集中期平均为40．953候，最大值为45．221候，最小值为37．697候。年降水集中度和汛期降水集中度均呈减小趋势，汛期降水集中度减小的趋势明显。降水集中度的EOF分析显示取前3个特征值对应的特征向量可解释70％以上的方差。第一特征向量表现为全省一致性，而第二特征向量表征为东南与西北地区的反相，第三特征向量表征为东部山区与西部和沿海地区的反相。多水年的降水集中度明显比少水年的偏大且多水年的降水集中度分布较少水年复杂。     

Reconstructing missing hourly real-time precipitation data using a novel intermittent sliding window period technique for automatic weather station data

Precipitation is the most discontinuous atmospheric parameter because of its temporal and spatial variability. Precipitation observations at automatic weather stations (AWSs) show different patterns over different time periods. This paper aims to reconstruct missing data by finding the time periods when precipitation patterns are similar, with a method called the intermittent sliding window period (ISWP) technique—a novel approach to reconstructing the majority of non-continuous missing real-time precipitation data. The ISWP technique is applied to a 1-yr precipitation dataset (January 2015 to January 2016), with a temporal resolution of 1 h, collected at 11 AWSs run by the Indian Meteorological Department in the capital region of Delhi. The acquired dataset has missing precipitation data amounting to 13.66%, of which 90.6% are reconstructed successfully. Furthermore, some traditional estimation algorithms are applied to the reconstructed dataset to estimate the remaining missing values on an hourly basis. The results show that the interpolation of the reconstructed dataset using the ISWP technique exhibits high quality compared with interpolation of the raw dataset. By adopting the ISWP technique, the root-mean-square errors (RMSEs) in the estimation of missing rainfall data—based on the arithmetic mean, multiple linear regression, linear regression, and moving average methods—are reduced by 4.2%, 55.47%, 19.44%, and 9.64%, respectively. However, adopting the ISWP technique with the inverse distance weighted method increases the RMSE by 0.07%, due to the fact that the reconstructed data add a more diverse relation to its neighboring AWSs.     

多普勒雷达资料格点化方案的比较研究

利用高阶多项式拟合实际雷达速度观测的方法生成模拟资料。据此比较了3种雷达资料格点化的插值方案。它们是先锥面后垂直内插方案(CVI)。3维Barnes插值方案(3D—Branes)和变分分析方案(VAR)。结果表明。3D-Barnes方案明显优于其它两种,特别是在中层;CVI方案的误差略高于前者,但是光滑性较差。在高层和低层空缺区较大;VAR方案的误差最大。