利用卫星云图定量分析副热带高压活动的方法及应用

利用数字图像处理方法，设计了一种多重处理的算法，从卫星云图提取定量信息，定量描述副高强度和演变趋势，并应用于预报业务。应用实践表明，这些方法具有客观、定量、自动等优点，在实际使用中可客观定量地跟踪和预报副高演变，对做好广西前汛期暴雨预报有较大的帮助。     

副高与陕西夏季旱涝的关系

本文应用北半球500毫巴平均图,分析了早涝年同期副高特征及副高特征量(如副高面积指数、副高综合指数等)长期过程演变特征,又分析了西风带系统,副高和旱涝相互关系,在这基础上寻找了夏季旱涝的预报指标,建立了预报方程。     

小波分解与SOFM-BP网络结合的西太平洋副高数值预报产品优化技术

基于1995～1997年夏季（5～8月）T106数值预报场资料,研究讨论了夏季西太平洋副热带高压面积指数的预报误差修正与预报优化问题。首先通过小波分解对预报目标进行频域分解和高频滤波,随后引入了人工神经网络BP模型与自组织特征映射网络（SOFM）相结合的方法,对副高指数的数值预报结果进行了预报优化与误差修正的训练建模。试验结果表明,所建模型能够较为客观、有效地修正副高指数的数值预报误差,优化和改进副高预报效果。     

双流机场副高西部雷暴起止时间初探

分析了双流机场副高西部雷暴开掘形势，结合能量指数，并利用数值预报产品作500hpa、700hpa垂直速度演变预告图，为副高西部雷暴的定位和定时预报提供了一个有用的指标。     

江西暴雨期间T639模式的短期预报效果检验

选取2010年江西汛期(4-6月)11次暴雨天气过程,对T639模式的短期预报效果进行检验.结果表明,T639模式能准确反映亚洲中、高纬度大尺度环流的演变趋势和调整,对蕈大天气过程有较强的预报能力.模式对副高脊线位置预报误差较小.对副高强度和西脊点位置的预报随着季节转变存在系统性误差,4-5月预报的副高强度较实况明显偏...     

六月份粤台天气周期下的短期降水预报

本文对我省主要依据副高进退划分的副高天气周期,进行了统计检验,认为它对我县六月份短期降水预报与气候预报差异显著,说明天气周期的划分,客观反映了江苏省的各种天气类型,具有预报价值。又重点探讨了六月份粤台天气周期下,结合700mb槽线、切变线和本站要素,采用逐级分辨,作次日降水预报方法。经历史反查和1981—1984年实际使用效果较好。     

2003 年陕西暴雨与西太平洋副热带高压的关系

利用实时资料和中央气象台提供的副热带高压资料,对2003年汛期陕西暴雨和500hPa副热带高压的活动特征关系统计分析,并对ECMWF、T213数值预报产品对副高的预报能力作了客观分析。结果表明,汛期7、8、9月副高偏强,副高脊线在25～28°N、西脊点在104～112°E进退,是陕西关中陕南多阴雨、暴雨频繁的主要原因;陕西连续暴雨产生于副高脊线沿25～28°N持续西伸、持续东移经过105°E时段。ECMWF对副高的进退、热带气旋路径预报准确率较高。     

双流机场副高西部雷暴起止时间初探

分析了双流机场副高西部雷暴天气形势,结合能量指数,并利用数值预报产品作500hPa、700hPa垂直速度演变预告图,为副高西部雷暴的定性和定时预报提供了一个有用的指标.     

一个强对流天气预报模式的修正方案

根据因子与预报量间的相互关系特征,研制了一套引入因子预选处理技术,设计并采用了多层递推平稳模型.建模中有对副高的动态描述,较好地解决了客观预报模式在副高控制下预报效果差,空报率高的问题.     

一次梅雨期副高短期变化的数值预报试验

本文利用5层原始方程模式对1980年6月23—26日梅雨期暴雨期间副高位置的短期演变、副高结构的短期变化作了一次数值预报试验。结果与实际情况比较一致。     

7月西太平洋副高相关分析及预报

对7月500hPa西太平洋副高的高度场格点历史资料进行EOF分解,在相关普查的基础上,分别建立前5个特征向量所对应的时间系数的预报方程,然后用预报的主成分求得7月西太平洋副高500hPa高度场的预报值,对2003年7月西太平洋副高形势进行试报,并对2003年7月西太平洋副高异常的成因进行了探讨。     

支持向量机与卡尔曼滤波集合的西太平洋副热带高压数值预报误差修正

基于T106数值预报产品资料,提出了支持向量机和卡尔曼滤波相结合的方法来进行夏季西太平洋副热带高压数值预报的误差修正与预报优化。首先采用支持向量机方法建立了西太平洋副热带高压面积指数的误差修正模型。基于支持向量机预报优化模型尽管有比较好的拟合精度和预报效果,但与实际副热带高压指数尚有一定的差异。究其原因,除预报对象(副热带高压)本身比较复杂、模型优化因子不够充分以及数值预报误差自身的随机性以外,优化模型的输入、输出基本上是一个静态映射结构,因此前一时刻的预测误差难以得到有效的反馈、调整和修正。为考虑前一时刻预报误差的反馈信息,动态跟踪副高的变化趋势,随后引入卡尔曼滤波方法建立支持向量机-卡尔曼滤波模型,对支持向量机模型的输出结果作进一步的调整和优化。试验结果表明,该方法模型的预报优化效果优于T106数值预报产品以及单纯的神经网络修正模型和卡尔曼滤波修正模型的优化效果,能够较为客观、有效地修正西太平洋副热带高压指数的数值预报误差,改进和优化西太平洋副热带高压的数值预报效果。该方法为副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路,表现出较好的应用前景。     

Index of direction change of zonally averaged wind and change of season

In this paper, a Wind Direction Change Index (WI), which can describe four-dimensional spatiotemporal changes of the atmospheric circulation objectively and quantitatively, is defined to study its evolution and seasonal variation. The first four modes can be obtained by EOF expansion of the zonally averaged WI. The first mode reveals the basic spatial distribution of the annually averaged WI. The second mode reflects the quasi-harmonic parts of the WI deviations. Tropical, subtropical and extratropical monsoon areas can be clearly reflected by this mode. The third mode reflects the non-harmonic parts of the WI deviations. It shows the so-called February reverse in stratospheric atmosphere as well as the asymmetric seasonal changes from spring to fall and from fall to spring due to both the land-sea distribution contrast between the Northern and Southern Hemispheres and the nonlinear effect of atmospheric and ocean fluids. The fourth mode reveals the northward advancing of the global reversed wind fields from spring to summer and their southward withdrawal from summer to autumn.     

副热带高压强度变化的模糊聚类诊断预测

采用模糊C均值聚类 (FCM)、遗传算法 (GA) 和模糊减法聚类 (FSC) 交叉融合、优势互补思想进行副热带高压影响因子的综合聚类分析和副热带高压指数的诊断预测。在统计分析的基础上, 通过选择若干与副热带高压指数关系密切的影响因子构成了高维特征空间, 进行了综合聚类分析, 实现了副热带高压指数的聚类判别和诊断预测。该文提出的综合聚类方法既可克服FCM/GA算法全局/局部寻优的不足, 又可客观确定聚类数目。试验结果表明, 该方法具有良好的分类效果, 判别结果与实况基本相符。     

用遗传算法重构副热带高压特征指数的非线性动力模型

用遗传算法从离散时间序列资料中反演重构了非线性动力模型。首先, 用Lorenz系统的时间积分数据进行模型重构试验，随后，对十年平均的副热带高压形态指数时间序列进行动力模型参数反演和仿真预报试验。结果表明，遗传算法具有的全局搜索和并行计算优势能够较为准确地描述和刻画副热带高压活动，能对副高活动进行较为准确的描述与建模，是诊断和预测副热带高压等复杂天气系统活动的一条有效途径。     

全球变暖背景下西太平洋副热带高压变化的探讨

为去除全球变暖等压面抬升的影响、客观地反映西太平洋副热带高压的真实变化,本研究使用了1951~2017年NCEP/NCAR的月平均500hPa高度场再分析资料以及国家气候中心提供6~8月的大气环流指数,基于去除全球变暖影响的西太平洋副热带高压表征线,研究探讨了全球变暖背景下西太平洋副热带高压的变化。研究表明,去除全球变暖影响前(后)西太平洋副热带高压有面积指数增大(减小)、强度指数增强(减弱)和西伸脊点指数西伸(东退)的演变特征。可见,全球变暖可能是西太平洋副热带高压面积、强度和东西位置发生变化的原因之一。     

CORRELATION ANALYSIS OF THE WESTERN PACIFIC SUBTROPICAL HIGH AND EASTERN ASIAN SUMMER MONSOON SYSTEM BASED ON FUZZY SYSTEMS AND DYNAMICAL MODEL INVERSION FORECAST

Based on the adaptive network fuzzy inference system (ANFIS), methods to filter out the noise of impact factors from the main signal are discussed. Focusing on the abnormal weather conditions in 2010, we use the delay-relevant method to analyze the five members of the summer monsoon system that had the largest effect on the subtropical high anomalies from the observational data. ANFIS is suitable for research and simulation of subtropical highs that are difficult to describe accurately with dynamics, allowing the effect of five factors on the subtropical high anomalies to be examined. Our results show that the Mascarene cold high, the Indian monsoon latent heat flux, and the South China Sea monsoon trough had the largest effect on the subtropical high anomalies. Diagnostic analysis, with genetic algorithms (GA) and dynamical reconstruction theory, reconstructed the nonlinear dynamical model of the subtropical high and its main factors objectively and accurately from the sequence of observations in 2010. Furthermore, a dynamically extended forecast experiment is performed. The forecasts for the subtropical high area index, the Mascarene cold high index, the Indian monsoon latent heat flux, and the South China Sea monsoon trough index all show a strong short-term effect over less than 25 days. The forecasting trend is accurate, and the error rate is no more than 7%. Our results provide new insight and methods for research on the association between the western Pacific subtropical high and the East Asian summer monsoon system, and for the prediction of the western Pacific subtropical high index.     

多家数值产品沿海大暴雨预报性能检验

2010年8月4-5日和2010年8月21-22日两次天气过程都是在副热带高压外围产生的沿海大暴雨天气,利用多种资料,重点针对基层气象台(站)常用的几家数值模式产品,对两次暴雨过程从环流形势、影响系统、降水量要素等方面进行检验分析.结果表明:各家数值模式产品对暴雨定量预报有一定的预报能力,但降雨量级普遍偏小,对强降水中心的预报稳定性较差;在降水量级上,EC模式预报较准确,具有较高的参考价值.对产生暴雨天气影响系统位置和强度的预报,不同的数值模式有所差异;对西太平洋副热带高压的预报,T639模式和EC模式各时效预报脊点位置跟实况场一致,但强度较实况偏弱;但对高空槽和切变线的预报跟实况都有一定的偏差.因此在暴雨预报中需要在参考数值预报的基础上,结合强对流工具、实况加密资料、物理量场、相似个例和经验外推等其他辅助手段提高暴雨站点预报准确率,从而提升灾害性天气服务的效果.