陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。     

中国东部夏季雨型的人工神经网络集合预测

在BP(back propagation)人工神经网络方法的基础上,考虑到历史资料的个体差异及其年代际变化会影响到样本均值,由此使得中国东部夏季雨型模拟和预测效果产生差异,故引入交叉检验及集合预报思想,以改进人工神经网络独立预报方法.在利用不同历史样本资料建立人工神经网络模型,并进行交叉检验的同时,对预测年的雨型进行预测,可获得预测年的多次预测结果.该方法在中国东部夏季四类雨型的试验预报中表现出较好效果.     

冬季北大西洋海温年际、年代际变化与中国气温的关系

利用NCEP/NCAR月平均再分析资料(1951~2001年)海洋表面月平均温度资料、500 hPa月平均高度场以及中国160站月平均气温资料,采用旋转方差极大正交旋转法(REOF)和小波变换等方法研究了冬季大西洋中低纬海表温度分布的主要模态及其与中国冬季气温的关系。结果表明,冬季北大西洋中部海表温度异常主要表现为2个基本模态,其中反映冬季大西洋20°~50°N区域海表温度异常的第二特征模态,在年际、年代际变化关系上与中国冬季平均气温关系非常密切。进一步研究表明,冬季北大西洋中部海表温度异常,可激发欧亚EU型环流,致使中国冬季气温异常。     

基于CCM算法的北半球环状模与东北亚冬季 地面气温因果关系的年际变化特征研究

北半球环状模(NorthernHemisphereAnnularMode,NAM)是北半球冬季最主要的环流系统,其变化对北半球的冬季气候变率具有重要的影响.现有研究多采用相关、合成等统计方法对NAM及气候要素进行研究,鲜少从因果关系的角度来进行分析.本文基于收敛交叉映射(Convergent Cross Mapping...