甘肃省气候主成分分析和区划

本文对甘肃省17个气候要素83个台站组成的气候要素场进行主成分分析,结果是前两个主成分可反映该气候场的主要特征;由各主成分的空间分布可分析各地的气候特征,在此基础上对甘肃省气候进行区划。     

陆,岛气候的主因子分析

本文选取了代表连云港市不同地区气候特征的新浦（站２）和西连岛（站１）两站，应用主因子分析的方法对表征两站气候特征的年平均气压、年平均气温、年平均不汽压年气温最高值１年气温最低值、年总降水量和年平均风速共７个要素进行了分析，分析结果表明；在表征西连岛气候特征的７个要素中，年气温最低值对西岛气候起主要作用；在表征新浦气候特征的７个要素中，年平均气温对新浦气候起主要作用。在此基础上，我们作两站各气候要素     

陕西太阳总辐射的计算及分布特征

文章利用了陕西省延安、西安、安康三站逐月太阳总辐射和98站的1971-2005年月日照百分率资料,建立回归分析方程,推算并分析了全省各地逐月的太阳总辐射分布,进而分析了陕西月、季、年太阳总辐射的空间分布特征为陕北5月或6月最大,关中和陕南7月份最大,并指出了省内太阳能资源的富集区,在陕北长城沿线,渭北高原次之;为陕西省太阳能资源的开发利用及太阳辐射对陕西省气候影响的研究提供了科学依据.     

陕西省气候资料数据库管理系统功能简介

陕西省气候资料数据库管理系统功能简介黄存英（陕西省气候资料室西安·７１００１５）陕西省气候资料数据库管理系统，是对全省９６个站点的基本气候资料实行信息化管理。资料内容包括：气压、气温、降水、日照、风等十二大要素的日值、旬值、年值，共三十七个项目（项目...     

新疆玛纳斯灌区水面蒸发量主成分分析

对新疆玛纳斯灌区水面蒸发气象影响因子进行了主成分分析.第一主成分代表空气冷热状况;第二主成分代表空气动力条件和日照条件;第三主成分代表相对湿度.前3个主成分累计贡献率已达97.7%,故提取3个主成分已能满足要求.经过检验,利用2个主成分建立二元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成.分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b均未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法.     

气候场的主分量逐步回归预测模型及应用

提出一种气候场的主分量逐步回归预测模型,该模型将气候场的预测变成对该场主分量的预测。提取对气候场变化有重要影响的500 hPa高度、太平洋及印度洋海温和全球海平面气压等含不同区域不同季节的因子场的前若干个含高信息量的优质主分量因子。通过相关筛选和双重检验逐步回归,建立气候场的主分量的预测方程,由此就建立气候场与多个因子场之间的联系,但是模型却仍然保持着两个场相关的特点。根据气候场的特征向量的近似不变性,将其与主分量配合进行反算,从而得到气候场的预测。以广东汛期降水预测作为试验例子,计算了它的主分量,分析了它的时空分布特征及分类,对2003—2005年的分布作预测并与实测分布作比较及进行误差检测,发现预测效能显著。有关预测的年限、区域范围、要素和因子的物理背景等问题有待进一步研究。     

近51 a安阳市降水特征分析

利用EOS/MODIS的250 m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主成分反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

海口永庄气候平均差值的订正分析

根据海口、永庄两站2006年1~12月对比观测气象资料进行分析,得出海拔高度和周围环境不同是形成海口与永庄两地气候差异的主要原因。利用两地气候平均差值与有关气象要素存在很好相关关系,应用回归法建立气候平均差值的订正方程。经检验,方程回归效果较好,因此,可利用气候平均差值订正方程将永庄站的气象资料订正到搬迁前等长序列,并求取各气候要素的各个时段历史平均值。     

流行性感冒爆发气象条件主成分分析

文章对1970-1989年北京、天津和石家庄市流行感冒爆发期间温度、湿度、降水量等9个旬平均气象条件进行主成分分析，前3个主成分的方差贡献率占总方差的81.94％。前3个主成分的特征向量表明，利于流行性感冒病毒传播流行的气象条件依次是：①旬平均湿度低、降水和蒸发量小（第一主成分方差贡献率占总方差的37.8％），②旬平均风速和蒸发量小、辐射较弱（第一主成分方差贡献率占总方差的25.37％）；③气压和地表温度升高（第三主成分方差贡献率占总方差的18.77％）。     

新疆地区多时相MODIS-NDVI数据主成分分析

利用EOS／MODIS的250m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主分量反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

陕西省高等级公路大雾的气候规律分析

通过对陕西省17个代表站1991-2000年雾日的统计分析，总结出陕西省高等级公路大雾的气候规律，即遵循一定的季节性、地域性，且省内南北有明显差异。     

环境变化对淖毛湖气象站气候资料的影响

为方便资料用户准确地把握淖毛湖站的气候资料信息，进而揭示真实的气候变化特征与规律，用淖毛湖站和参考站（哈密、库米什两站）1963-2018年观测资料，分析迁站对淖毛湖站气候资料的影响发现，地处极干旱区域的淖毛湖站观测资料完整性好，但气温、降水、湿度和风速4个要素的区域一致性均较差，其中，淖毛湖站年平均气温上升趋势比参考站要大，相对温度和降水量上升趋势比参考站要小，平均风速下降趋势淖毛湖站比参考站大。4个要素的资料均存在不连续点。同期对比观测资料分析结果表明，气温、降水量、风速一致性较好，相对湿度一致性较差。显著性检验结果表明，新址和旧址6个要素基本通过了显著性检验，资料可以连续使用。     

国家基准站4次与24次气象要素观测比较

为了获取不同气候区内长久连续的,具有代表性的标准的气候观测资料,满足各方面要求,根据国家气象局的部署,我省第一个国家基准气候站——椒江市洪家站于1987年1月1日正式开展工作,并由每天4次定时观测增至每小时一次,即每天24次观测。但在实际应用中,一般要求得到各种要素的日平均值。从理论上讲,真正的日平均应该是全日各瞬间该要素的平均值,或者是该要素自记曲线和自记线上横坐标之间所包围的面积除以一日的时间所     

大气季节内振荡的活动与El Nino

用广东省４７个测站１９５４－１９９０年各月的平均气温、降水、日照时数的标准化资料分别作按时间点分解的主分量分析,取其前６个主分量作为各测站的气候特征量,用相关系数－重心法作聚类分析,作出各月、全年综合要素的气候分区。结果表明：（１）将广东各月分为有较显著差异的５个区,则冬半年（１０－翌年４月）各月的分区形式较类似且规律性明显,夏半年（５－９月）各月的分区逐月变化明显,且分区形式差别较大。（２）若用６个自然季节的平均气温、降水、日照时数标准化资料分别作主分量分析,各取前３个主分量作为全年气候分区的特征量,则广东全年的气候区可分为东南沿海、西南沿海、西北内陆３个区。     

报表审核中应注意人工站与自动站观测正点记录的"时间差"

自动站的所有正点观测要素是在正点后00分进行数据采样,00-01分完成自动观测项目观测,而人工站正点观测时间为正点前1～15 min,因此,二者存在"时间差".当天气变化剧烈时,自动站和人工站气象要素观测值常存在误差.针对具体事例,分析了某地由于观测"时间差"造成的温度差异,同时指出各种要素均可能存在此种差异.不同地区气候背景不同,由观测"时间差"造成的差异亦不同.     

临桂站极大风速观测值可靠性分析

广西桂林市临桂国家气象观测站2019年3月21日21:13观测到60.3m/s极端大风,数据使用单位对风速观测值的真实性提出了疑问。针对临桂站观测到的极大风速值,对观测场内主用、备用自动站观测资料进行分析,撤换风传感器进行检定,通过综合分析认为:(1)极端大风值出现前后临桂站的主、备自动站观测资料变化趋势一致,观测要素变化符合要素间的逻辑关系,临桂站的观测资料是可信的。(2)检定结果说明风速传感器的频率值与风速仍然存在很好的线性关系,根据新的线性关系订正出的风速值更接近临桂站当时极端大风的真实值。在分析和总结的同时,从数据质量控制、观测数据极值认定和订正应用、设备运维措施等三个方面提出了思考和建议。     

EOF-CCA模型在山东季降水预测中的应用

首先介绍了ＥＯＦ－ＣＣＡ模型的基本原理及建模步骤,阐明了经验正交函数分解（ＥＯＦ）和典型相关分析（ＣＣＡ）两种统计方法在短期气候预测应用中结合的必然性及优越性,并指出该模型可由一个气候场或多个气候场去预报另一个气候场。然后以山东１３站的报隆水量场为预报场,分别以前期整个北半球和东亚区域的５００ｈＰａ月平均们势高场为因子场,建立了位势高度场的前１３个主分量场与季降水场之间的ＥＯＦ－ＣＣＡ模型,最后对     

呼和浩特一氧化碳中毒气象条件主成分分析

对呼和浩特2000年11月至2001年2月一氧化碳中毒事件发生期间的大气稳定度、温度、风速、气压、湿度等气象条件进行了主成分分析，前3个主成分的累计贡献率达83.48%。经分析知，与一氧化碳中毒事件发生相关的重要气象因子为：近地层大气稳定度和相对湿度（即第一主成分，其贡献率为44.74%)、日最高与最低温差和地面风速（即第二主成分，其贡献率为25.69%)、24小时变压(即第三主成分，其贡献率13.3%)。     

陕西省40年雪灾特征分析

采用陕西省78个代表站1961-2000年40a冬季（当年12月-次年2月）逐日降水资料,分析陕西省40a中雪以上等级造成的雪灾特征,并进行评估。结果表明,由于受气候变暖的影响,冬季降雪特征发生明显的变化,大雪、暴雪等极端天气事件的发生概率呈增加趋势,对冬季设施农业生产及公路、铁路、民航等交通运输产生重要影响。     

滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测

利用集合经验模态分解EEMD方法分析了滁州地区汛期雨量的多尺度时间变化特征,以国家气候中心的百余项环流指数作为预报因子并利用主成分分析进行预测因子优化,在此基础上建立基于GA-BP神经网络的汛期雨量气候预测模型,研究结果表明:该地区1961—2017年汛期雨量存在准2 a、4 a的年际尺度及准11 a、16 a的年代际尺度周期变化特征,总体趋势在20世纪80年代之前、20世纪80年代—21世纪及21世纪以来3个时段分别对应增多—减少—增多的趋势;基于GA-BP神经网络的两种方案对滁州地区7个站的预测误差分别为122 mm和144 mm,其中利用主成分分析进行因子优化的方案预测效果更好。