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101.
多普勒雷达数据在海南省人工增雨效果评估中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用地面降水资料、多普勒雷达数据、探空资料等,利用自主开发的系统软件对实测资料进行增雨效果统计检验,通过目标区作业前后雷达参量的演变或目标区与对比区的回波参量的差异,来完整的分析2010年8月11日海南西部多点作业情况的催化效果。物理统计分析结果显示,催化一般在作业后半小时内起到效果并达到最强,目标区的最大强度、强回波区面积、液态水含量、回波顶高的增大率大于对比区的值,催化作业确实延长了目标云的寿命。  相似文献   
102.
中国日降水量与其占有面积的函数关系   总被引:3,自引:0,他引:3  
根据中国近40年逐日降水观测资料,分析了大范围空间域上不同等级日降水量与其占有面积的函数关系。研究表明,几乎每一年任何一天中国区域的不同等级日降水量场的统计分布都呈明显的左偏态型。利用负指数分布和Weibull分布的概率密度函数(PDF)拟合实测降水资料的结果表明,后者拟合效果优于前者。负指数分布型可能仅适用于同一天气系统控制下的一次降水过程或较小的区域范围,在更大的区域内(如中国区域),由于构成降水的多种天气系统在同一日相互叠加,可能用Weibull分布更适合。  相似文献   
103.
用于非均匀地表通量估计的一种积分算子   总被引:3,自引:2,他引:1  
在文献[1]的基础上,将Giorgi(1996)提出的通量计算方案进一步推广为非对称分布的简化形式,求得非均匀地表区域平均通量。以土壤水分饱和度为例,求解出土壤水分通量区域值的数学解析解形式,用随机仿真数据和实测资料对该方案进行数值模拟试验,验证其适用性。  相似文献   
104.
极值统计理论的进展及其在气候变化研究中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
着重论述极值统计分布在极端天气气候事件和重大工程设计中的重要意义,综述该领域国内外研究进展。例如,基于超门限峰值法(POT)的广义帕累托分布(GPD)和基于单元极大值法(BM)的广义极值分布(GEV)及其参数间的理论关系;采用极值分布模型与多状态一阶Markov链相结合构建降尺度模型模拟局地极端降水事件,推算一定重现期的极端降水量的分位数;探讨极值分布模型分位数估计误差问题,多维极值分布理论及其应用等问题。  相似文献   
105.
引入主成分典型相关分析(PC-CCA)方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列(以长江流域月气温距平场为例)各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达25年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小。  相似文献   
106.
107.
利用Voronoi\Delaunay图模型影响范围和局部动态的特性,提出一种基于动态边界定量提取强降水过程空间非均匀分布特征的新方法,根据1959-2002年中国740站逐日降水资料,构建5日、10日两种时间尺度区域持续性年极端强降水过程序列,用以检验该方法的应用效果,并应用该方法分析了5日(10日)区域持续性年极端强降水过程空间非均匀分布特征及其演变规律.结果表明:与传统的数量统计方法和区域插值方法相比,该方法在强降水空间分布中心、过程内不同强度降水覆盖区域、降水集中区等的定量度量方面具有更高的分辨力和较好实际应用价值;气候趋势分析中在1959-2002年间,5日区域持续性年极端强降水过程出现日期有明显提前趋势.  相似文献   
108.
中国降水场QBO分布型态及其长期变率特征   总被引:13,自引:4,他引:13  
采用带通滤波法,奇异谱分析(SSA)和小波分析(WTA)综合研究了近50年中国降水场的准两年周期振荡(QBO)的分布型态及其长期变率特征。结果表明,QBO分量在中国降水场年际振荡中举足轻重,具有显著而稳定的特征:50年代到60年代初期,QBO分量振幅较大,频率较小;60年代中后期到70年代初,振幅有所衰减,频率有所加大;70年代中后期到80年代直至90年代初,频率再次减小,振幅也相对较小;90年代中期,振幅和频率都有增大的趋势。准两年振荡在不同季节主型态中表现有所不同,在冬、夏季表现较强、秋季次之,春季最弱。  相似文献   
109.
台风路径预报集成方法的一个试验   总被引:5,自引:0,他引:5  
应用集成预报方法改造台风路径预报,取得明显效果。对常用的台风路径预报相似模式(TSF)及Markov型相似模式(MTSF)所做预报试验表明,经集成方法改进后的MTSF,TSF,其预报能力有明显提高。  相似文献   
110.
EOF/PCA诊断气象变量场问题的新探讨   总被引:13,自引:3,他引:10  
进一步论证了经验正交函数/主分量分析(EOF/PCA)在气象变量场诊断中的物理内涵,证明基于EOF/PCA的R型和Q型展开,可描述为气象变量场主要振荡型分解和主要空间分布型分解两种方案.前者表明,气象变量场的准周期振荡可分解为各主分量的周期振荡,它们各自等价于不同网格点(或站点)以其载荷为权重的迭加周期振荡,因此,气象变量场准周期振荡可视为来自不同周期源(网格点或站点)的准周期振荡逐层叠加的结果;后者表明,气象变量场的水平空间分布可视为各种主要空间分布型的叠加,而Q型展开才是对各种主要空间分布型的正交分解.由此深化了EOF/PCA气象变量场诊断的物理内涵.  相似文献   
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