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1.
Using the output data of 20 coupled climate models used in IPCC AR4 and observational data from NCEP, the capability of the models to simulate the boreal winter climatology of the East Asian sea level pressure, 850-hPa wind, and surface air temperature; the decadal variations of the East Asian winter monsoon (EAWM) intensity and EAWM-related circulation, and the interdecadal variations of EAWM-related circulation are systematically evaluated. The results indicate that 16 models can weakly simulate the declining trend of the EAWM in the 1980s. More than half of the models produce relatively reasonable decadal variations of the EAWM-related circulation and the interdecadal differences of EAWM-related circulation between the boreal winters of 1960-1985 and 1986-1998, including the weakened Siberian high, Aleutian low, and East Asian trough, the enhanced Arctic oscillation and North Pacific oscillation, and a deepened polar vortex. It is found that the performance of the multi-selected-model ensemble in reproducing the spatial distribution of the variations is encouraging, although the variational amplitudes are generally smaller than the observations. In addition, it is found that BCCR-BCM2.0, CGCM3.1-T63, CNRM-CM3, CSIRO-MK3.0, GISS-ER, INM-CM3.0, and MRI-CGCM2.3.2 perform well in every aspect.  相似文献   
2.
东亚冬季风综合指数及其表达的东亚冬季风年际变化特征   总被引:19,自引:4,他引:15  
贺圣平  王会军 《大气科学》2012,36(3):523-538
本文通过多变量经验正交函数展开 (multivariate EOF, 简称 MV-EOF) 研究了东亚冬季风各系统成员的协同关系, 再运用单变量EOF定义单个系统的强度系数。从而给出能够反映东亚冬季风各主要特征及其年际变化、同时包含西伯利亚高压、东亚大槽和纬向风经向切变信息的强度指数 (EAWMII)。分析表明, 这个新指数EAWMII能够很好地反映东亚冬季风在20世纪80年代中期的减弱信号, 并且与大气环流场以及东亚冬季表面温度的变化均显著相关, 能够在很大程度上表征东亚冬季风的综合特征。此外, EAWMII与北极涛动 (Arctic Oscillation, 简称AO) 指数、北太平洋涛动 (North Pacific Oscillation, 简称NPO) 指数和Nio3.4指数相关显著。分析还表明AO和NPO影响东亚冬季气候的区域有所不同: AO主要影响欧亚大陆中、高纬、我国东北以及日本北部等地区, NPO则主要影响华南、华东、朝鲜、韩国以及日本中南部及其附近海域。并且, AO很可能可以通过影响NPO进而影响东亚冬季风。  相似文献   
3.
利用1980—2016年美国国家海洋与大气管理局气候预测中心的ENSO指数和NCEP/NCAR再分析资料,研究了2015/2016年冬季北极增暖和超级厄尔尼诺对东亚气候的影响。2015/2016年冬季热带中东太平洋爆发了超级厄尔尼诺事件,尽管大气环流出现了对ENSO的响应特征(如西北太平洋反气旋异常,东亚南部南风异常),但东亚(尤其是我国东北、华北地区)1月的气温却明显偏低。分析表明,此次东亚气温偏低现象可能与2016年1月北极显著增暖有关。1980—2016年1月再分析资料的统计诊断分析结果显示,巴伦支海—喀拉海气温的升高会引起局地大气的上升运动异常,之后在下游(70~90°E附近)向南运动,并在西伯利亚地区(60~100°E,50~70°N)下沉,使得西伯利亚高压增强,其东侧的北风异常导致东亚气温偏低。基于Nio3.4指数、北极温度指数,采用多元线性拟合所得到的2016年1月东亚气温的回报结果与观测气温之间的空间系数为0.71,表明2016年1月北极增暖以及热带中东太平洋的厄尔尼诺事件能够从一定程度上解释东亚气温偏低的现象。  相似文献   
4.
经历了两次“人工智能寒冬”之后,机器学习于近十年再次进入大众视野,且有腾飞发展之势,已在图像识别和语音识别系统等实际应用方面取得了巨大成功。从已知数据集中总结关键信息和主要特征,从而对新数据做出准确的识别和预测,分别是机器学习的主要任务和主要目标之一。从这个角度看,将机器学习整合到气候预测的思路切实可行。本文,首先以线性拟合参数(即斜率和截距)调整为例,介绍了机器学习通过梯度下降算法优化参数并最终得到线性拟合函数的过程。其次,本文介绍了神经网络的构建思路以及如何应用神经网络拟合非线性函数的过程。最后,阐述了深度学习之卷积神经网络的框架原理,并将卷积神经网络应用到东亚冬季逐月气温的回报试验,并与气候动力模式的回报结果相比较。本文将有助于理解机器学习的基本原理,为机器学习应用于气候预测提供一定的参考思路。  相似文献   
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