基于EEMD的黄河中上游夏季降水预报方法的研究

传统的统计方法难以很好的对气候系统这一集非线性、非平稳性为一身的多层次系统进行处理。因此集层次化处理和平稳化处理的集合正交经验模态分解技术(EEMD)的提出,为解决上述问题提供了有效的途径。本文选取黄河中上游24个气象观测站的逐月降水资料,结合组合预报和集合预报思路,基于EEMD建立了统计预报模型。其中对降水序列中的高频部分进行了二次平稳化处理,实现对2008—2013年6—8月的降水预报,并用预报评分检测预报效果。结果表明:EEMD模型对黄河中上游夏季降水有着较强的预报能力,在该区域与气候模式和传统的统计方法相比具有更高的精度和更好的应用前景。     

长江中下游地区1988—2010年遥感土壤湿度的时空变化

利用农业气象站观测资料对长江中下游地区1988-2010年遥感土壤湿度进行了验证,并与NCEP和ERA-Interim土壤湿度做了对比分析。研究表明,ECV遥感土壤湿度冬季平均土壤湿度最高,春季和秋季次之,夏季平均土壤湿度最低;这种季节性干湿变化与农业气象站观测资料一致。但是,NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料,则夏季平均土壤湿度高,春季和秋季次之,而冬季平均土壤湿度最低;这种季节性变化与ECV遥感土壤湿度和农业气象站观测资料呈反位相。就年际变化而言,ECV遥感土壤湿度与农业气象站观测资料和两套再分析资料均有较高的一致性,并在春季和秋季最高,尤其是在长江以北地区和长江以南洞庭湖、鄱阳湖两大湖区,相关系数达到0.7~0.9;而夏季一致性最低,相关系数仅为0.4左右。在研究时段,ECV土壤湿度在冬季明显增加,在夏季则有明显下降趋势。     

夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配

基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。     

基于GODAS数据的西太平洋暖池热状态特征及其对ENSO事件的影响

利用1981—2011年共31 a美国GODAS月平均次表层海温资料,以5~366 m次表层垂直平均海温表征上层海洋热含量(HC),运用合成、相关等统计学方法,分析了西太平洋暖池(以下简称暖池)热状态气候特征及其对ENSO事件的影响。结果表明:暖池区HC异常变化最大,异常变化最大的区域与其高值中心区域并不重合,而是在经向上向其两侧偏离;暖池区HC季节变化与SST季节变化高度一致,年际变率大于SST的年际变率;暖池热状态与ENSO事件有密切联系,最大冷(暖)异常恰好对应于ENSO循环过程中的El Ni1o(La Ni1a)事件,并且ENSO事件前期暖池HC存在明显东传信号。