对大连历年汛期起止日期的客观判定

根据大连市 195 1～ 1998年的逐日降水量资料 ,应用扫描 t检验方法对每年入汛期和出汛期进行了判定和分析 ,并与目前使用的经验方法划定的日期作了比较。结果表明 ,t检验方法能更客观、准确地判定汛期的开始日期和结束日期。     

河南省1961-2012年入汛日期的时空变化特征

根据河南省100站降水和气温资料,利用REOF分析、M-K检验,小波分析等方法,对河南省入汛日期的时空变化特征进行了分析,得到如下结果:1)根据入汛日的不同,将河南省分为5个不同区域,分别为豫北区、豫东区、豫南区、豫西北区和豫西南区.2)平均来看,豫南区入汛最早,豫北区最晚.豫南区入汛日期最稳定,豫西南区入汛日期最不稳定.3)各区入汛时间分别有2～4a、6～8a和8～12 a3个周期,但是3个周期出现的时间段在各个区域不尽相同.4)各区入汛日期均有提前的变化趋势,豫南区和豫西南区变化最明显,其中豫南区和豫西南区分别通过90％和95％的置信度检验.突变点在各个区出现时间也不同.     

大庆市汛期特征分析

通过1971～2000年 6～ 8月大庆市降水量资料统计 ,根据降水量和降水日数均较集中的特点 ,应用候降水突变划分汛期 ,并对汛期特征进行分析。结果表明 :大庆市入汛期逐年滞后 ,出汛期逐年提前 ,汛期缩短 ,与水资源匮乏同步。     

近40年华南汛期旱涝变化及趋势预测

利用１９５１－１９９１年华南（１３个测站平均）汛期（４－９月）降水量资料分析了汛期旱涝变化特征，提出了旱涝等级标准，采用模糊均生函数模型，根据序列本身的演变规律进行拟合外推，预测了９０年代的旱涝趋势，并利用广州近８３年较长降水序列研究了广州汛期降水的长期变化特征。     

广东汛期开始日期的年际和年代际变化研究

用小波分析和相关统计等方法,对近50多年来广东开汛的年际和年代际变化及与副高、PDO指数的关系进行了研究,同时也研究了它与后期天气、前期500 hPa环流场和海温场的关系.结果表明,近50年来广东开汛呈偏早的趋势,具有明显的2～7年左右的年际和34年左右的年代际周期振荡;开汛的年代际振荡与副高、PDO指数是一致的,并与它们存在反向的关系,且突变的时间也均发生在20世纪70年代中后期;广东开汛与后期天气的相关分析表明,它与广东4月降水的相关最好,与5,6月的相关则差;与广东降水集中期初日只有在1986年以后至今才具有显著的正相关,而与降水集中期次数却在1977年之前就具有显著的负相关;广东开汛的早晚与前冬500 hPa高度场存在几个显著的相关中心,与前秋北太平洋西风漂流区的海温异常也有明显的相关.     

呼伦贝尔市汛期短时强降水特征

基于1991-2013年呼伦贝尔市汛期（6-8月）16站逐小时降水资料,分别定义各站点小时降水量的短时强降水阈值,同时利用经验正交函数（EOF）分析方法揭示呼伦贝尔市短时强降水变化特征。分析结果表明：短时强降水阈值、强降水事件以及汛期年平均总降水量和强降水雨强均呈现自西向东部偏南方向递增的空间分布,最强中心位于东南部阿荣旗,其形成与地形关系密切。短时强降水占汛期总降水量百分比低于1/5,短时强降水发生频率最低的地区出现84.2mm/h的强降水事件。短时强降水事件具有明显年代际变化, 21世纪以来,短时强降水事件发生频率表现增加趋势,空间分布表现为自东北向西南方向传播。7月下旬是短时强降水事件频发的时段。短时强降水有明显日变化特征,主峰出现在17时。EOF分析结果显示短时强降水事件在空间上表现出全市强降水具有同步性以及南部和北部地区反相位的特征。     

1920-2000年全球陆地降水气候特征与变化

分析了1920-2000年全球陆地降水场.指出降水量最大的区域主要在季风区,在季风降水区有明显的雨季和旱季之分.全球多年平均降水随纬向分布有着较好的连贯性,即热带地区比较湿润,从赤道向南向北递减,但是在南半球40°～50°S中高纬度降水量还比较多,故南半球降水随纬度分布呈双峰型.文中还分析了全球陆地平均的全年、各季降水序列的周期和趋势特征.指出全球降水序列中有明显的与2～7年ENSO周期相吻合的变化周期,也有年代际变化.在1920-2000年期间,除了冬季降水有一个弱的上升趋势外,其它季节降水量的变化趋势不很明显.分析比较了全球陆地年、各季降水长期趋势的地理分布差异,指出在南半球,赤道～10°S除了在春季降水表现为弱的负趋势外,其他季节都是正趋势,其中冬季最明显,但是并不显著.10°～25°S在冬、秋季是正趋势而夏季是负趋势,趋势都不显著.在20°～40°S夏、秋季的降水量正趋势达到0.01显著性水平.在北半球,25°N以南的热带地区的四季降水都是负趋势,在秋季尤为明显,达到0.01显著性水平.在30°N以北,除了在30°～40°N冬季表现为降水的负趋势外,其它季节降水为正趋势.在45°～55°N地区,降水的正趋势在春季表现的最为明显,在北半球更高的纬度上,冬季降水的正趋势表现的特别明显.     

宁波市年降水量时空变化特征

应用主分量分析、气候突变检验、“墨西哥帽”小波分析及谱分析等多种方法对宁波市1953~2003年的年降水量进行了时空特征分析。结果表明:宁波市所辖7个气象站年降水量呈现出从西南往北—东北方向递减的趋势,与全市地形走向基本一致,年降水量最大、最小值相差400 mm左右;全市各地年降水量的年际变化趋势是一致的;宁波市区年降水量在20世纪60年代末到70年代初接近突变临界值,近年也有发生转折的趋势;进入21世纪以来,宁波市年降水量处于偏少的气候背景中,2003年变化最为剧烈;宁波市区年降水量有准4年的振荡周期。     

近40年我国降水量年际变化的区域特征

应用方差极大准则下的正交旋转因子分析，对我国近４０年标准化年降水量场序列进行客观区划，结果表明，全国降水量场可明显划分成十大区域，它们各自具有不同的旱涝变化特征。例如，华北区和黄河中上游区变干趋势最为显著；西北地区和淮河、长江中上游地区略有变湿；而长江中下游、东北及珠江流域、华南沿海地区长期趋势呈波动变化。８０年代年降水量略低于５０年代。     

海南省汛期旱涝特征

通过Z指数和经验正交函数(EOF)对海南省汛期(5～10月)降水作旱涝等级划分、型态分布和旱涝时空分布特征研究，发现海南省各地汛期降水具有一致性，1960年代中期以来，汛期旱涝具有由偏旱转为偏涝的趋势，西、北部的部分地区为全省的旱涝多发区。进一步研究表明，汛期严重旱涝年的前期和同期环流的差异场均存在显著差异区，汛期旱涝等级与前期逐月环流场之间都有高相关区，且存在明显的隔季相关。由普查出的前期各月环流场的高相关因子经相关稳定性检验后作逐步回归，结果表明以位势高度场为因子的预报方程具有较好的拟合和预报能力。     

卫星云图和数值产品结合的讯期强降水预警系统

本文采用卫星云图分析和数值产品释用相结合的技术路线，对汛期强降水在红外云图、水汽图、可见光云图上的特征从形态学、统计学等方面进行了研究，获得了汛期强降水云团的特征结构，并结合数值预报产品，建立了汛期强降水云团预警系统。     

2004年汛期(5～9月)主客观降水预报检验

随着气象事业的发展,天气预报的质量越来越依赖于数值预报产品的性能。预报产品检验是评价预报质量和提高预报水平的有效手段。针对2004年汛期（5～9月）中央气象台预报员及T213、HLAFS25、MM5、GRAPES、日本及德国等国内外数值预报模式短期时效的降水预报做了详细的统计学检验。检验结果表明,对于汛期平均而言,各模式与预报员的小雨预报较好,随降水量级的增加TS评分迅速下降,国内外数值预报模式之间降水预报水平差别不大,预报员与模式相比水平略高;但对于过程预报而言,过程不同,各模式和预报员的表现不同,预报员和MM5对河南暴雨预报较好;GRAPES和日本模式对台风暴雨预报略好;T213对于四川东部暴雨的大量级降水预报较好;无论是预报员,还是数值预报模式,北京暴雨的预报是一个典型的失败个例。同时,我们也发现检验系统存在一些问题,有待今后逐步改进。     

THE INTERANNUAL AND DECADAL VARIABILITY OF PRECIPITATION FOR YUNNAN PROVINCE IN RAINY SEASON AND ITS RELATIONSHIP WITH TROPICAL UPPER LAYER HEAT CONTENT

Based on the monthly precipitation data of 126 observation stations from 1961 to 2000 in Yunnan Province, the interannual and decadal variability of precipitation in rainy seasons are studied by using wavelet analysis. It is shownthat there is a 2 - 6 year oscillation at the interannual time scales and a quasi-30 year oscillation at the decadal time scales. These periodic oscillations relate to the distribution of tropical heat content. When the precipitation is much more (less) than normal, the upper seawater is colder (warmer) in almost all the tropical Indian Ocean, and warmer (colder) in the western Pacific as well ascolder (warmer) in the eastern Pacific. The key areas of the anomaly heat content distribution that have significant correlation to the Yunnan precipitation inrainy season are in the southern hemispheric Indian Ocean with a dipole patternin the winter as well as in the deep basin of the South China Sea (SCS) before the Yunnan rainy season begins. Therefore, the anomalous distributions of the heat content in the southern Indian Ocean and the SCS in winter are good indicators for predicting drought or flood in Yunnan Province in the following rainy season.     

THE INTERANNUAL AND DECADAL VARIABILITY OF PRECIPITATION FOR YUNNAN PROVINCE IN RAINY SEASON AND ITS RELATIONSHIP WITH TROPICAL UPPER LAYER TEAT CONTENT

~~THE INTERANNUAL AND DECADAL VARIABILITY OF PRECIPITATION FOR YUNNAN PROVINCE IN RAINY SEASON AND ITS RELATIONSHIP WITH TROPICAL UPPER LAYER TEAT CONTENT@郑春怡$Meteorological Observatory of Yunnan Province, Kunming 650034 China @黄菲$Department of Marine Meteorology, Ocean University of China, Qingdao 266003 China @普贵明$Meteorological Observatory of Yunnan Province, Kunming 650034 China~~…     

云南省雨季降水的年际年代际变化特征及其与热带上层海洋热含量分布的关系

利用云南省126个站1961～2000年的月平均降水资料，基于小波分析方法，研究了云南省雨季降水异常2～6年的年际变化特征和准30年的年代际变化特征，这种准周期振荡与热带海洋上层热含量的异常分布相关，在云南雨季降水偏多(少)的年份，整个印度洋异常偏冷(暖)，西太暖池区异常偏暖(冷)而东太异常偏冷(暖)。而云南雨季前期冬季的印度洋上层热含量的异常，特别是南印度洋东西向偶极子型的热异常变化，以及中国南海深水海盆区上层海洋热状况的异常，都与未来云南雨季的降水异常有很好的相关关系，因此冬季南印度洋和南海海域的热状况对于未来云南雨季的旱涝有着很好的指示意义。     

EAA相关链与中国汛期降水

该文讨论了 EAA 相关链在南、北半球结构,分析了 EAA 相关链与中国汛期旱涝的关系.进而探讨了它们与前期环流以及北太平洋海温的关系.     

近百年广州汛期降水变化特征及其影响因子

利用1908～2000年广州市逐月降水资料、Hadisst海温资料和NCEP再分析资料,讨论了广州前汛期(4～6月)和后汛期(7～9月)降水的旱涝等级分布特征、长期变化趋势以及影响因子.结果表明,近百年来广州前汛期旱涝事件出现的连续性和间歇性比后汛期明显.前、后汛期降水分别经历4个偏湿时期、3个偏干时期和2个偏湿时期、2个偏干时期变化.前汛期年降水量呈上升趋势,后汛期年降水量呈下降趋势,但两者均没有达到0.1显著性检验标准,所以年降水量仍处在自然振动变化范围之内.机制分析表明,前期春季(3～5月)西太平洋暖池海温异常通过海气相互作用影响后期(4～6月)的大气环流,导致广州前汛期的降水异常.南海夏季风则通过与北半球500hPa位势高度场的遥相关来影响广州后汛期的降水异常.     

厄尔尼诺与我国汛期降水

本文详细地讨论了厄尔尼诺与我国汛期大尺度降水的关系。指出,厄尔尼诺东部型,北太平洋海温的三个主要正负距平区的结构具有PNA遥相关型;厄尔尼诺中部型,北太平洋海温的三个主要正负距平区分布在赤道东太平洋到千岛群岛一线上。进而指出,厄尔尼诺东部型峰期过后,我国汛期降水的大尺度特征是长江流域降水偏少,江南和华北地区降水偏多。在厄尔尼诺中部型峰期过后则相反,长江流域降水偏多,江南和华北降水偏少。     

PREDICTION OF FLOOD SEASON PRECIPITATION IN SOUTHWEST CHINA BASED ON IMPROVED PSO-PLS

In order to achieve the best predictive effect of the Partial Least Squares (PLS) regression model, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to automatically filter the optimal subset of a set of candidate factors of PLS regression model in this study. An improved version of the Particle Swarm Optimization-Partial Least Squares (PSO-PLS) regression model is applied to the station data of precipitation in Southwest China during flood season. Using the PSO-PLS regression method, the prediction of flood season precipitation in Southwest China has been studied. By introducing the precipitation period series of the mean generating function (MGF) extension as an alternative factor, the MGF improved PSO-PLS regression model was also build up to improve the prediction results. Randomly selected 10%, 20%, 30% of the modeling samples were used as a test trial; random cross validation was conducted on the MGF improved PSO-PLS regression model. The results show that the accuracy of PSO-PLS regression model and the MGF improved PSO-PLS regression model are better than that of the traditional PLS regression model. The training results of the three prediction models with regard to the regional and single station precipitation are considerable, whereas the forecast results indicate that the PSO-PLS regression method and the MGF improved PSO-PLS regression method are much better than the traditional PLS regression method. The MGF improved PSO-PLS regression model has the best forecast performance on precipitation anomaly during the flood season in the southwest of China among three models. The average precipitation (PS score) of 36 stations is 74.7. With the increase of the number of modeling samples, the PS score remained stable. This shows that the PSO algorithm is objective and stable. The MGF improved PSO-PLS regression prediction model is also showed to have good prediction stability and ability.