广西暴雨的区域性和连续性研究

利用广西1961～2010年90个气象观测站的逐日降水资料,使用相关分析等方法研究广西暴雨的区域性和连续性,结果表明：前汛期存在三个大的暴雨高相关区：以桂林市、柳州北部形成一个暴雨区;一个以南宁市南部、崇左市北部地区、玉林部分地区为暴雨区;另外一个以梧州市西南部、玉林、北海、钦州三市为暴雨区。后汛期同样存在三个大的暴雨高相关区：以桂林、柳州二市、河池市南部形成一个暴雨区;一个以南宁、玉林二市南部、崇左市大部及沿海地区为暴雨区;另外一个以梧州、贵港、玉林及钦州、北海二市北部、南宁市中东部为暴雨区。总之,广西后汛期期暴雨相关显著区面积均比前汛期大。广西存在两个高的暴雨同时发生区域：一个由桂林市、柳州市北部组成的区域．该区域同一天发生暴雨的频率达到40％以上;另一个区域为桂南沿海地区,同一天发生暴雨的频率达到30％以上。     

广西2002年夏季多雨成因分析

广西 2 0 0 2年夏季 (6 - 8月 )大部地区降水偏多 ,究其成因 ,与前期气候异常、气候背景条件、前期及同期环流特征及系统、西太平洋副高位置及强弱 ,海温、纬向风指数及振幅、位相等物理因子变化有关     

广西季气温、降水量异常频次的时空分布特征

根据世界气象组织二倍标准差和降水量距平百分率±60%标准,统计分析了广西88站1960年以来春季(2~4月)、前汛期(4~6月)、夏季(6~8月)、秋季(9~12月)和冬季(12~2月)的平均气温和降水量表明,近二十多年来,异常气候增加了,从季节看,冬季,不仅是发生异常高温和异常低温最多的季节,也是发生异常多雨和异常少雨最多的季节,更是异常气候空间分布范围最大的季节。     

青藏高原积雪对广西气候影响的过程和物理机制分析

利用1967～1997年500hPa高度场及同期副热带高压资料,分别将年、春、夏、秋、冬季的青藏高原积雪与这两者之间的联系进行分析,并"借用"他人通过数值模拟所得结果来印证由统计分析而得到的相关关系,从而揭示青藏高原积雪对广西气候影响的过程和物理机制。结果表明:青藏高原积雪多、少雪年时,在高原主体所处的范围以及我国以北以贝加尔湖为中心的区域范围内,500hPa高度场的距平符号呈反向变化形式,高原多雪时,高原主体上层500hPa高度场为负距平,高原少雪时,则为正距平。而青藏高原多雪时,太平洋副热带高压脊线要比少雪年位置偏南。     

动力延伸预报产品在广西月尺度降水滚动预测中的释用

对广西88个站全年各旬月尺度降水距平百分率作自然正交展开(EOF分解),选取累积方差贡献接近75%的前几个主成分为预报量.利用1982年至今的国家气候中心月动力延伸集合预报资料或回算实验资料,从月尺度平均500hPa位势高度、700hPaU、V向水平风速延伸预报场中选取初选预报因子,并运用EOF分解构建成综合预报因子,分别选取其中与各个预报分量相关程度高的主成分建立预报方程,滚动制作广西月尺度降水量预报.91个独立样本试验和实际应用证明,预报效果较好.     

青藏高原积雪与广西降水的相关关系

利用青藏高原资料序列长度均在30年以上的54个台站(1967～1997年)的积雪日数和积雪深度资料，与广西降水进行相关统计和分析研究，找出两者之间的相关统计事实及存在的联系：不管是上一年还是当年的青藏高原积雪与广西当年降水都有一定的相关，但大多是分散的个别显著相关，少数属于区域显著相关，没有全区性的显著相关。     

广西寒潮天气统计特征及环流形势分析

根据修订后的寒潮标准,对广西近46a的寒潮天气进行统计,并对典型寒潮年进行环流形势分析。结果表明:广西近46a出现了61次寒潮天气过程,其中全区性21次,桂北区域29次,桂南区域22次;广西寒潮最早出现在11月份,最迟出现在3月份,1月是寒潮出现的高峰月;出现寒潮频率的地域分布为东高西低;历年出现寒潮的总站数略呈下降趋势,并具有2年及11年左右的明显周期振荡特征。典型寒潮年环流分析表明当极涡南掉,东亚大槽加深,乌拉尔山脊维持,冬季风的加强及中纬度西风气流是导致冷空气堆积并爆发寒潮的主要环流形势。     

广西春播期降水量预报方法研究

对广西春播期降水量序列利用3种时间序列分析法,通过相关系数与符号相关结合选取因子,建立了6种回归方程,试报结果表明:多因子场序相关相似法有较可信的结果;在逐步回归预测方法中,多因子逐步回归优于单因子场逐步回归;集成预报的结果明显好于单一方法的结果.而在组合计算预报因子中,用500hPa高度场、海平面气压场的滑动块状平均场作为基本因子,不仅符合降水发生所应具有的天气形势的系统性和稳定性,给自动化编程也带来方便.     

基于多时间尺度的回归集成预测模型

引入能够将非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理的EMD方法,对广东降水的时间序列进行时间尺度分离,从复杂的非平稳信号中提取相对简单以不同时间尺度振荡的准周期信号,选取能较好描述降水周期特征的IMF分量作为建模备选因子,然后以均生回归、均生相关、韵律拟合误差和拟合误差4种方法构建预测模型,结果得到采用多尺度因子构建的4种单预测模型近10年Ps评分和降水距平符号同号率平均分在68~73分和50%~58%之间,而采用4种模型构建的回归集成模型两种评分方法的平均分分别高达79.8和68.8%,较单一预测模型评分分别提高了近10分和10%以上。将具有降水指示信号的前冬赤道东太平洋海温因子耦合到回归集成预测模型,其Ps评分结果与纯降水集成模型相当,但同号率评分略高3.1%。从而,提取要素序列的多种时间尺度特征,并采用多模型的集成预报,均能有效提高短期气候预测水平。     

基于BP神经网络模型的广西月降水量降尺度预报

应用1961～1998年的山东省40个代表站夏季降水资料及NCAR/NCEP再分析月平均资料,分析了山东夏季降水的气候特征,并对旱涝年的大气环流异常进行了合成对比分析。结果表明:山东夏季降水整体表现为旱涝同步,降水分布呈现由东南向西北递减的趋势。涝年与旱年的环流形势存在明显的差异:涝年,贝加尔湖及其以西地区的位势高度降低,我国东部到日本海的位势高度明显升高。东亚大槽、乌拉尔山阻高、副热带高压位置及强度的变化对山东夏季降水有重要影响。有三支暖湿气流在山东上空交汇,为降水提供了充沛的水汽来源;而在旱年,上述环流特征呈现相反的形势。