利用一维时间序列重建动力系统的初步研究

通过对月平均气温一维时间序列作相空间拓展,和假定相空间状态变量随时间的演化方程含有线性和非线性二次项,再根据拓展后的资料进行拟合,利用最小二乘法求出各项系数,保留其方差贡献大的项,以重建动力系统.实际计算结果表明,重建的低阶动力系统有可能对月平均气温所表征的短期气候演化过程的非线性特性作出描写.     

利用一维时间序列重建动力系统的进一步研究

对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。     

利用─维时间序列重建动力系统的进一步研究

对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。     

重建动力系统方法制作月降水量预报的试验

利用时间滞后延拓相空间的方法，将南京地区一维月降水量资料序列拓展成高维相空间，计算得到降水系统的分维数为３．６，表明该系统是一混沌系统，其自由度最小取４。在具有二次非线性项的假设下求解设定的动力系统程数，建立降水预报方程。预报检验结果表明，利用该方法作局地降水气候预报具有一定的准确度。     

从一维气候时间序列直接提取K熵及其可预报时间的估计

对广州１９０８－１９８０年的月平均气温资料，在延拓的ｎ维相空间中直接提取Ｋ熵，得到该序列的Ｋ熵值为０．１８１９，由此得到，月平均气温的平均可预报时间Ｔ－１／Ｋ，约为６个月。     

在EOF分解开拓的相空间中建立动力系统

用自正交函数分解的方法开拓相空间，在正交基下利用最小二乘法求解具有二次非线性项的状态溶化方程中的各项系数，从而建立起能反映有限区域天气气候系统演化特征的动力系统，并与用时间序列漂移拓展相空间的方法作了比较。     

一维气候时间序列的拓展及其相空间中浑沌吸引子维数的确定

本文利用上海和广州近百年(1873—1980)月平均气温时间序列资料,将一维气候时间序列拓展到多维相空间上去。计算结果表明,月平均气温所表示的我国季风区短期气候演化,在相空间中存在吸引子,具有分维结构,其维数分别是d=3.4和d=2.3,为奇怪吸引子。由此推论,就我国季风区气候短期变化而言,为了能在多维相空间支撑起上述奇怪吸引子,最好选取四个变量或者建立最低为四阶的动力学模式来进行描述。      

用时间序列方法预测阿克苏市气温的年际变化

利用时间序列方法阿克苏市１９５４～１９９７年月、季、年平均气温序列进行分析,建立各气温序列的时间序列预报方程,并对阿克苏市平均气温的年际变化进行预测,预测值与实况值相关较好,其中１月、９月、冬季与年４个气温预报方程的效果最为显著,信度可达９９．９％。     

近50年青藏高原地面气温变化的区域特征分析

青藏高原地面气温与其上空500hPa温度有着密切的关系，基于这种关系，重建得到青藏高原19502000年连续、可靠的台站地面月平均气温序列。利用重建后的地面月平均气温资料，对青藏高原年及各季节平均气温的变化进行区域划分，分析了近50年青藏高原全年及各季节气温变化的区域特征。结果表明，青藏高原的年、春、夏、秋季与冬季平均气温变化区域分别可以划分为4个区、2个区、4个区、5个区和4个区。青藏高原近50年气温总体上升，但同时存在明显的区域性和季节性差异，大部分区域的平均气温变化和高原总体升温相似，春季和冬季升温明显，特别是春季和冬季的Ⅰ区。夏、秋季升温趋势不明显，夏季Ⅰ区与秋季Ⅲ区还表现出较小的降温趋势，降温幅度分别为-0．26℃和-0．11℃。     

提高方差分析预报效果的一些体会

方差分析是分析时间序列周期性变化的一种方法，在水文气象的中长期预报中一直为台站广泛应用。怎样提高方差分析的预报效果？我们在制作月平均气温和月降水量预报工作中有一些作会，提出来供大家参考。三样本时段的选取方差分析的结果和样本时段的选取有很大关系，同一个要素的时间序列取不同时段的样本作方差分析会出现不同的结果。例如我们运用历年《月乎均气温资料，对不同的样本作方差分析，作1996年4月平均气温的预报，结果见表1。表中定性拟合准确率是指预报误差在全0．st内的次数与预报次数之比。从表1可见，1、2、5三个样本预报结…     

淮河流域冬春季土壤温湿度异常对夏季降水的影响及其应用的研究

夏季降水异常与前期环流、下垫面异常有密切的关系 ,文中重点研究了淮河流域前期下垫土壤温、湿度异常对夏季降水的影响。提出了一种动力与统计相结合寻找影响降水的因子的方法 ,通过将大气中的热量、水汽收支方程与一个简化的两层土壤温度、湿度方程相结合 ,并依据月尺度大气环流的演变特征 ,推导出月降水距平与 5 0 0hPa月平均高度距平场、土壤深浅两层温、湿度的关系 ;并利用台站观测资料 ,使用统计反演方法确定方程中各项的系数和量级 ,从而找出影响降水的主要土壤温、湿度因子 ;利用统计方法建立这些因子与淮河流域夏季降水异常之间的简单线性预报方程 ,并对 1982～ 2 0 0 0年淮河流域夏季降水趋势进行回报 ,结果表明 :对淮河流域夏季降水趋势的预测有很好的效果 ,且更加明确了土壤温、湿度因子与降水异常之间的动力学联系。     

一个诊断极区平流层温度变化的近似方程的检验及应用

根据一个诊断极区平流层温度变化的近似方程及其滑动累加计算方案,采用1980—2000年的MERRA-2再分析日资料计算了北半球极区低平流层100 hPa逐月的温度增量项、动力加热项和非绝热加热项,以及各项的线性趋势。结果表明,各月温度增量项与累积的动力和非绝热加热之和在气候平均的年循环意义上接近平衡,而且它们的趋势也近似平衡。进一步通过多元回归,得到了动力和非绝热加热作用对当前月温度趋势的分别贡献,动力作用是北极低平流层冬季温度趋势的主导因素并且在冬季内不一致,而非绝热作用在其他季节是主导因素。     

T63 月延伸预报在西南区域短期气候预测中的应用研究

利用国家气候中心1996、1997年1~12月T63模式所作的500 hPa　70次月延伸预报产品和1966~1996年ECMWF的500 hPa旬平均高度场以及西南区域月气温和月雨量场资料,建立了用T63动力产品预测西南区域月要素场的一种完全预报（PP）的动力-统计关系。并对西南区域1996年2月至1998年1月逐月气温和降水进行了预报试验。结果表明,这种利用动力延伸集合预报产品制作西南区域月要素场预报的动力与统计相结合的释用方法具有明显的预报能力。     

MOS方法在西北地区东部春季干旱预警中的应用与检验

应用西北地区东部40个气象站1982—2005年3—5月逐月气象干旱综合指数(C_i指数)以及同期国家气候中心动力延伸预报1～30天的500 hPa平均高度场,利用MOS方法在数值预报产品释用方面作了应用及检验。结果表明:预报方程预测C_i指数的平均预测准确率仅为66%,但经过订正后,按40个站的序列分析,春季平均预测准确率上升为77%,平均准确率提高11%,3月幅度最大提高15%,5月幅度最小提高了8%,尤其是最小值提高的幅度最大,平均提高25%。     

上海地区最高气温资料的恢复试验

对上海最高气温1924～2001年期间的缺测资料进行了恢复试验,以期通过该个例的研究,探讨我国台站历史资料集中缺测或中断序列的恢复、插补的一般方法.选取使用上海气象观测站的相邻若干台站的最高气温资料,分别用回归分析法、判别分析法和偏最小二乘法,对上海站相应期间缺测资料进行逐年逐月的恢复,并利用交叉检验的均方误差作为恢复效果的评判.结果发现对缺测资料恢复的总效果以偏最小二乘法为最好,因此选用该方法作为资料恢复的主要方法.恢复过程为每次仅恢复某月份、某测站、某年份的缺测资料,恢复后的估计值作为观测值使用,再进行其它缺测资料恢复的新资料集,如此反复地进行,以近期资料开始,逐步向前期资料延拓.这样做的目的是为了使得和后续的观测资料直接连接.     

月动力延伸预报产品在三峡工程建设服务中的应用

用3种客观评分方法对国家气候中心为三峡库区提供的月动力延伸预报产品（500hPa位势高度场）进行了全面评估，结果表明，延伸预报月平均环流场预报准确率明显高于持续性预报和气候预报，有一定的预报技巧，对三峡工程气象服务有参考价值，从动力统计相结合的角度出发，利用推导的月降水距平与月环流场的关系，建立了三峡库区代表站点月降水距平预报议程，利用月动力延伸预报的500hPa高度场和实际降水场资料反演出月降水距平预报方程的系数，经过1999年降水预报试验，证明效果较好。     

赤道东太平洋地区海温的随机模拟

本文对描述海气相互作用的随机模型作进一步的解释,考虑周期性外力对海气系统的影响,并用这一改进随机进随机动力模型对赤道东太平洋地区的海温作随机模拟,模拟序列的解释方差达到70%。试验表明,考虑周期性外力对海气系统的作用是明显的,它能进一步提高模拟效果,使随机模型更接近实际。      

动力延伸预报产品释用方法的改进试验

依据动力延伸预报产品释用方法中所建立的月降水距平百分率预报方程，将方程系数看成是动态系数，采用与预报月高度场相似月份的资料作为样本资料，通过改善方程系数的计算来提高月降水预报。1998～2004年的历史实况资料在安徽省的回报实验证明:在目前T63／NCC月动力延伸预报产品的准确率不能快速提高的情况下，该方法具有实际应用价值。利用T63／NCC月动力延伸产品进行安徽省月降水预报应用亦取得较好的效果。     

Daily Air Temperature and Pressure Series for Uppsala (1722–1998)

Daily meteorological observations have been made in Uppsala, Sweden, since 1722, and complete series of air temperature and sea level air pressure have been reconstructed and homogenised for the period 1722–1998. The reconstruction work was based on the hand written registers and printed monthly bulletins before 1985, after which data was directly stored on computers. Methods to determine daily average temperatures from the typically available 2–3 observations per day were developed. Thesemethods take into account observation times and cloud amount. Pressure reductions back to 1840 involved only routine calculations, while earlier pressure data needed major homogenisations. All data were searched for errors by comparisons with previously determined monthly averages and by different plotting techniques, mainly comparing with independently reconstructed data from Stockholm, 65 km south of Uppsala. This comparison also shows that the quality of the data is generally good, although the reliability is lower before the mid-19th century. Results are given illustrating changes in the daily average temperature and pressure climate on a200–250 year time scale.     

动力延伸预报产品释用方法的研究

目前以数值形势预报为基础的动力产品释用方法主要有模式输出统计法（ＭＯＳ）和完全预报方法（ＰＰＭ）。由这两种方法建立的预报方程缺乏明确的物理意义,所以文中提出了一种动力与统计相结合的方法。该方法从大尺度大气动力学方程组出发,推导出月降水距平百分率与月环流场的关系,从而建立了月降水距平百分率预报方程,随后利用月动力延伸预报的５００ｈＰａ高度场和实际降水场资料反演出月降水距平百分率预报方程的系数。该方程经过独立样本检验,表明这种方法对利用动力延伸集合预报的环流形势作月降水距平预报具有一定的能力。