SVD相空间分析方法及其在海气耦合关系中的初步应用

利用非线性动力学中的相空间概念和场诊断分析中的SVD技术,提出了一种SVD相空间分析方法.应用该方法研究了热带太平洋E1 Nino区SST与东亚500 hPa环流场的关系.结果表明这种SVD相空间分析,优于EOF相空间分析,它不仅能在两个场耦合联系的基础上分析两场自身的变化过程和状态特征,而且能够揭示两场之间的内在相互联系;前期冬半年东亚冬季风异常偏强(弱)时,将导致未来El Nino(La Nina)事件的发生;前期El Nino(La Nina)事件,将导致未来冬半年东亚冬季风异常弱(强);由此建立了东亚冬季风与El Nino(La Nina)事件相互作用的概念模型,指出了东亚冬季风异常变化与El Nino(La Nina)事件互为双方发生发展的重要机制.     

青藏高原东侧地区夏季气温变化及其可能成因

应用奇异值分解(SVD)和相关分析方法,研究了青藏高原东侧川渝地区气温变化及其原因.结果表明夏季川渝地区气温与云量之间主要呈反位相关系,其第一模态代表了它们最主要的耦合特征;热带西太平洋海温偏暖(冷),引起副热带高压系统位置偏北(南),使川渝地区总云量偏少(多),造成川渝地区气温偏高(低).最后建立了川渝地区夏季气温变化的概念模型,指出热带西太平洋海温异常变化,也是造成青藏高原东侧川渝地区气温变冷的主要原因之一.     

从德国乌帕塔尔气候环境与能源研究院看德国气候变化与可持续发展研究及其应用

通过参加德国气候变化与可持续发展的专业培训,看到德国气候变化与可持续发展研究与应用的基本状况,由此获得了许多有益的启示.     

四川盆地夏季水汽输送特征及其对旱涝的影响

利用1981—2000年夏季观测资料,分析了四川盆地夏季平均的水汽输送状况及四川盆地典型旱涝年的水汽输送差异特征,并在此基础上,初步分析了四川盆地旱涝异常的大气环流背景。结果表明:四川盆地的夏季水汽主要来源于青藏高原、孟加拉湾及南海地区。当西太平洋副热带高压偏北偏西时,其外侧东南风可以把南海水汽带到盆地西部,孟加拉湾及青藏高原水汽受到阻挡被迫停留在盆地西部,形成了盆地西部异常的水汽辐合,东部异常的水汽辐散,由此导致四川盆地西涝东旱。反之,当西太平洋副热带高压偏南偏东时,其西南侧的南海水汽不能到达盆地西部,只能到达盆地东南部,而孟加拉湾及青藏高原水汽则可以进入盆地东部,在盆地东部形成异常的水汽辐合,在西部形成异常的水汽辐散,造成四川盆地西旱东涝。     

伏旱灾害影响中期预评估方法

介绍盛夏降水的EOF预测技术、盛夏旱涝预测方法和伏旱强度与太阳活动关系及预测三种伏旱中期预测方法，这对达州伏旱灾害影响的预评估将会起到补充订正的作用。     

青藏高原东侧地区夏季气温变化及其可能成因

应用奇异值分解(SVD)和相关分析方法，研究了青藏高原东侧川渝地区气温变化及其原因。结果表明：夏季川渝地区气温与云量之间主要呈反位相关系，其第一模态代表了它们最主要的耦合特征；热带西太平洋海温偏暖(冷)，引起副热带高压系统位置偏北(南)，使川渝地区总云量偏少(多)，造成川渝地区气温偏高(低)。最后建立了川渝地区夏季气温变化的概念模型，指出热带西太平洋海温异常变化，也是造成青藏高原东侧川渝地区气温变冷的主要原因之一。     

基于SVD技术的短期气候信号提取和预测方法

在预报因子场与预报对象场物理联系的基础上，我们提出了一种基于SVD诊断分析的气象信号提取技术和预测方法。并应用于高原东侧地区降水场预测，通过前期高原地面加热场、高原上空100hPa高度场的SVD分析，成功提取了高原东侧地区降水场的前期预测信号。     

成都边界层风场演变天气意义的检验

应用１９９３年４月２５日￣５白４日四川盆地加密观测探空资料，分析了四川盆地边界层风场变化规律及其与４月３０日￣５月１日盆地初夏少见的大范围大风、冰雹、暴雨天气过程的关系。通过分析进一步证实：西邻青藏高原的成都是四川盆地天气变化的关键信息点；在高原盆地特定地形的影响下，成都边界层风场呈规律性变化，其全息图像是：当成都边界层为东北风时，四川盆地边界层维持气旋式偏东流场，处于辐合、正涡度、上升运动区中，     

基于ERA-interim再分析资料的近30年九龙低涡气候特征

利用ERA-interim再分析资料,统计分析了1986年1月1日—2015年12月31日不同生命史九龙涡的时空分布特征和活动规律。结果表明:持续1—2个时次的九龙涡（T_1-2JLV）和3—4个时次的九龙涡（T_3-4JLV）初生高频中心位于27°—28.5°N,100°—101.5°E,持续5—6个时次的九龙涡（T_5-6JLV）初生高频中心位于29°—30.5°N,102°—103.5°E,持续时间大于7个时次的九龙涡（T_≥7JLV）初生高频中心位于28°—29.5°N,101.5°—103.5°E,生命史越长越易生成于四川盆地的西南部;九龙涡生成频数30年呈增长趋势,但近几年呈下降趋势;九龙涡生成频数随月份大致呈先增加后减少的变化趋势,1—5月随月份增加,5—12月随月份减少,5月最大,9月最小,3月T_1-2JLV生成最多,9月最少,4月T_3-4JLV生成最多,12月最少,6月T_5-6JLV、T_≥7JLV生成最多,1—4月无T_5-6JLV生成,12月T_≥7JLV生成最少,夏季九龙涡频数虽不是最高,但最易生成长生命史九龙涡,且最易移出源地;生命史低于24 h的九龙涡（T_1-2JLV、T_3-4JLV）夜发性不突出,生命史超过24 h的九龙涡（T_5-6JLV、T_≥7JLV）具有显著的夜发性特征;移出源地的九龙涡频数随月份表现出先增加后减少的变化趋势,1—6月随月份增加,6—12月随月份减少,6月移出源地的频数最多。T_≥7JLV的移动路径以偏东路径为主,6月后有东南路径和东北路径,T_5-6JLV移出路径只有偏东路径和东北路径,生命史小于24 h的九龙涡由于靠近统计区边缘地区也有可能移出源地。      

青藏高原热源与天气系统影响灾害性天气的研究进展

青藏高原热源与天气系统对我国灾害性天气的影响一直是高原气象学的重点和难点。本文从高原热源与天气系统影响灾害性天气关键区与强信号、高原涡与西南涡基本结构和演变特征及其东移机制、高原热源与天气系统关系及其对暴雨天气影响、基于高原影响的灾害性天气分析诊断预报技术等4个方面,综述了其近10年内的最新进展;并针对高原地-气过程影响、天气系统分布演变特征、高原影响灾害性天气机理和高原气象观测试验布局等研究指出了存在的主要问题;最后,围绕高原气象综合观测系统、高原天气变化理论和高原天气预报技术展望了青藏高原影响灾害性天气未来的主要发展趋势。