20世纪全球表面温度场序列的插补试验

利用基于主分量典型相关分析的典型变量回归 (CVR)插补模式 ,在综合分析Jones等 5°× 5°格点温度资料覆盖率的演变情况、缺测场与基本场温度距平相关结构、稳定性的基础上 ,确定合理的插补方案 ,对其陆面格点温度场进行插补延长试验 ,得到了 1 90 0～ 1 998年连续、均一的全球月平均气温场序列。独立样本检验表明插补效果优良 ,总缺测场误差方差与原序列方差之比低于 0 .40。插补前后全球及纬向平均序列的演变特征基本一致 ,原 Jones序列的线性增温率较重建序列高0 .1 1℃ /(1 0 0年 ) ,可能与原 Jones场序列空间分布的不均一性有关     

具有门限的一种非线性随机-动力模式

提出一种附加门限控制的具有非线性反馈作用的随机-动力模式,从而对具有线性反馈的随机-动力气候模式加以改进。从理论上说,这种具有门限的随机气候模式可使气候系统内部反馈机制中的非线性特征更为明显,以便更加客观地模拟和预报短期的气候变化。     

近35年江苏沿海气温变化对北半球增暖的响应

采用主分量分析与回归估计相结合的方法,研究近３５年来江苏沿海气温变化对半球增暖的响应状况。根据北半球平均增暖的条件,推求未来气候情景下该区各地增暖的可能幅度及其可靠性。结果表明（１）北半球增暖背景下,本区夏季气温变化趋势和年际振动的响应,具有很大的不确定性;     

我国日平均气温概率分布的初步研究

利用分布在华北、华东、华中、华南的５个代表站１９７８－１９８７年的温度资料，运用气候统计特征量研究、分析了我国日平均气温的概率分布。结果表明：多数站点气温的概率分布呈正态分布，少数站点个别月份为负偏态分布。     

STUDY ON CANONICAL AUTOREGRESSION PREDICTION OF METEOROLOGICAL ELEMENT FIELDS

Through extension of canonical correlation to the analysis of meteorological element fields(MEF), a concept from combination of canonical autocorrelation with canonical autoregression(CAR) is developed for short-term climatic prediction of MEFs with a formulated scheme. Experi-mental results suggest that the scheme is of encouraging usefulness to a weak persistence MEF,i.e., rainfall field and, in particular, to a strong persistance one like a SST field.     

中国近百年气温场变化成因的统计诊断分析

利用BP-CCA方法，诊断中国近百年（1881～1992年）气温场变化之成因。结果表明:（1）CO2浓度增加所导致的温室效应的加剧，与中国近百年增暖趋势的关系最为密切；（2）80年代后，温室效应加剧所起的主导作用更加明显，相应敏感区位于华北北部、东北、西北西部及长江中下游地区；（3）火山活动对气温变化的长期趋势所叠加的波动变化起主要作用，敏感区主要在35°N以南，中心位于西南地区；（4）20年代至40年代增暖可能是温室效应、火山活动和太阳活动多种因素综合作用的结果。而70年代以来的增暖则主要与温室效应的加剧有关。     

西北区东部夏季极端降水事件同太平洋SSTA的遥相关

利用近50年月平均NCEP再分析高度场、风场、NOAA重构海表温度以及中国西北区东部38个台站逐日降水资料,运用SVD及合成分析等方法,研究了太平洋SSTA对我国西北区东部夏季极端降水事件的可能影响。结果表明,冬季太平洋海表温度对后期西北区东部夏季极端降水事件的影响最显著,并且赤道中东太平洋是影响西北区东部夏季极端降水事件的关键区,当赤道中东太平洋海表温度发生异常时,首先引起纬向和经向垂直环流圈发生异常,进而强迫大气环流发生调整,先后通过PNA和WP遥相关使得西太平洋副热带高压发生异常,最终使得西北区东部夏季极端降水事件发生异常。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析北大核心CSCD

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

Erratum to: Responses of the leading mode of coldwave intensity in China to a warming climate

正Erratum to:Acta Meteor Sinica DOI 10.1007/sl3351-013-0503-l The original version of this article unfortunately contained a mistake.The presentation of DOI number was incorrect.The corrected DOI number is 10.1007/sl3351-013-0103-1     

基于CMORPH资料的长三角城市化 对降水分布特征影响的观测研究

利用CMORPH卫星降水资料和NCEP风场资料,综合分析了长江三角洲地区南京、杭州、上海、苏州等主要城市的降水分布特征,结果表明：长三角城市效应主要表现在对夏半年降水强度空间分布的影响,具体表现为在700 hPa平均引导气流控制下,城市中心和下风向地区的夏半年降水强度比上风向地区增加5%~15%,最大值通常位于城市中心下游20～70 km。冬半年主要城市周围的降水量、降水时间和降水强度的空间变化都比较小,城市效应对降水分布特征没有明显的影响。长三角城市因地理位置的差异,不同城市降水的下游效应存在差别。夏半年南京、杭州、无锡、苏州、常州等城市的下风向地区比上风向地区降水强度明显增加,城市效应显著。上海和宁波受到海洋影响明显,夏半年低层海风侵入范围较广,夏季降水强度的高值中心偏向海风的下游方位,可能是受到海风环流和城市热岛环流的共同影响。距离上风城市较近的镇江等城市,降水强度的分布受到上风城市降水强度下游效应的影响。