确定天气转折的客观方法

文内提出一个确定天气转折的客观方法,这是一个能够发现时间序列内部变化的简单数学方法。它基于以一个先验确定的典型变化与一定时间间隔的局地记录(如逐日气温)作比较。定义转折量为变化幅度(按最小二乘法计算的)与相应典型的实测变化的均方根之差的比。用这个方法可以计算出每天的转折量。随着时间变化,转折量达到最大值时就是实际的转折。由于转折量是无量纲量,不同的天气要素都可以作直接比较。给出1949～1974年在De Bilt观测的逐日气温、日照和降水的转折分析的结果。日平均气温的转折量最高,而降水很难表现出明显的转折。不同天气要素的转折量之间的相关是很小的。还用这个方法分析了北大西洋上的位势高度场。清楚地看到在大西洋的东北部有一个阻塞占优势的区域。最后,评述了关于统计显著性检验的设计,并指出进一步作转折分析的可能性。     

非正态分布的天气气候序列极值特征诊断方法研究

推广了非正态假设下的交叉理论,且将其用于极值特征的诊断,并从理论上导出了适用性更广的基于Gamma分布和负指数分布的极值特征量诊断公式及其样本估计式.以有关降水要素的时间序列为例,说明了这种方法在天气气候诊断与气候影响研究中的应用前景.     

简析基于GFS集合预报乌海地区雷暴活动特征

文章主要选取2012—2013年NCEP再分析平均资料,运用天气要素合成对比分析方法,分析了乌海近两年雷暴时间分布和对应要素时空变化的基本规律。总结乌海雷暴天气的特点和影响雷暴的天气系统,利用GFS集合预报模式综合性地说明空间天气要素统计划分对2014年7月31日中小尺度天气系统雷暴活动进行预报的方法。运用云物理反演和空间要素分层聚类的方法对雷暴单体在有效的时间内进行跟踪,获取其运动天气要素随时间序列变化的运动机理,为相关雷暴灾害影响分析提供参考性分析方法。     

(0,1)两值时间序列分析及其气象应用

气象时间序列可大致分为两种,一种是以数量观测值组成的数量时间序列,如气温、降水量等:另一种是以天气或气候事件(包括数量分档)组成的特征时间序列,通常多半以两个对立事件或特征组成序列,如晴雨、冷暖、旱涝、某要素正负距平等。这种以事件或数量特征组成的序列如以(0、1)来编码,则时间序列就成为单纯由0与1,两值组成的简单数量序列。数量序列与特征之间是可以互相转化的,即若将数量观测值按某种方式分为两类,就组成了特征序列;而将特征序列按(0,1)来编码则又组成最简单的数量序列——(0,1)序列。     

应用地面要素诊断影响粤西天气系统

大气运动学指出，地面形势变化主要取决于涡度平流、冷暖平流、垂直运动和非绝热变化。局地气象要素的变化率，主要由同一空气质块在运行过程中的个别变化、平流变化和对流变化所决定。因此，从理论上说，单站地面要素的连续演变特征能直观地反映出天气系统和移动。不同的影响天气系统，地面要素具有其不同的演变规律。因此，可以此来诊断天气系统，提供充分的预报判据，进而对未来天气作出较可靠的估量。本文将华南若干常见的天气系统对应地面要素的演变特征及模式作简要介绍。。l天气系统与地面要素特征卜互热带气旋移向大气运动学关于低…     

单站天气阶段的划分及应用

单站多年逐日压、温、湿平均值的变化特点,可以看作是当地大气环流平均演变情况的反映,而单站气候背景划分的不同阶段,反映了大气环流在各个阶段内的平均状况,因此,利用单站多要素分析气候背景,能较客观地反映大气演变的内在规律。在不同阶段,选用不同的,较稳定而持续的要素特征量,或要素显著变化量,作为划分各个天气阶段的标志。这样划分的天气阶段,目的在于分析历年各天气阶段的气候特点和差异,掌握各天气阶段的变化特征及相互间的关系,为气候分析和天气预报提供依据。     

利用单站要素变化判断天气系统

一个站的记录对天气图的贡献是肯定的,它帮助预报员揭示大范围天气变化的特征。那么,一个站的记录揭示小范围天气变化的能力如何,怎样利用单站要素的变化去判断天气系统的影响,来预测未来的天气呢?这是气象站预报员所感兴趣的问题,下面谈谈我站在这方面一些点滴认识。 了解各要素的不同作用 在天气图上,是根据各站的记录来分析天气系统的,所以,各站观测到的要素变化,是天气系统在局地的反映,天气系统不同,单站要素的变化形式也不一样。因此,我们认为,单站要素变化与天气系统的     

第三讲 气候状态变化趋势与突变分析

第三讲气候状态变化趋势与突变分析黄嘉佑（北京大学地球物理系，１００８７１）本讲着重介绍怎样对气象要素时间演变序列作趋势与突变分析。１气侯状态变化的趋势天气过程长期演变趋势是气候变化或变迁研究的重要内容。所谓趋势是指气候要素大体的变化情况，即描述很长时...     

试用方差分析法作单站月雨量预报

气象要素的变化以及天气的发生、发展、消亡的过程都是随时间变化的,其取值可呈时间序列。而时间序列是呈周期性变化的。本文试用方差分析来确定周期的方法,制作4～10月月雨量的逐年变化趋势预报,收到了比较好的效果。     

凌云县大风天气特征分析

利用凌云国家气象观测站1970～2009年40a的逐日气象观测资料,对凌云县大风灾害天气出现时间、季节分布、强度特征和年际变化等要素进行分析,找出凌云县大风的天气特征。     

年际变量自相关法在长期天气预报中的应用及效果分析

在长期天气预报中,为了保存控制该类天气的主要波动,常采取统计滤波的办法对气象观测数据进行处理,分析气象要素气候序列的历史变化,揭露各种非随机性的潜在形式,从中提取有效的信息,达到外推预报量的目的。 我们使用的距平要素序列年际变量自相关法,则是将一个序列的数据进行数学处理后变为多个序列,并统计分析新序列与原序列的相关,利用周期分析和阶段分析两者之长的综合分析方法,建立预报方程进行预报。     

单站要素特征量在冰雹天气预报中的应用

对常规探空资料进行加工处理,形成多个单站要素物理特征量,利用郑州辖区7个观测站1990~2000年实况资料,寻找各要素特征量与冰雹天气的关联,选取相关性好的因子,建立冰雹天气单站物理特征量预报方程。经历史回代,方程拟合率均在70%以上。     

单站要素特征量在冰雹天气预报中的应用

对常规探空资料进行加工处理,形成多个单站要素物理特征量,利用郑州辖区7个观测站1990～2000年实况资料,寻找各要素特征量与冰雹天气的关联,选取相关性好的因子,建立冰雹天气单站物理特征量预报方程.经历史回代,方程拟合率均在70%以上.     

天津春季沙尘天气日数变化规律及小波变换特征

根据沙尘天气标准确定了1961～2003年天津逐年的春季沙尘天气日数且形成序列，分析了春季沙尘天气的演变规律，并应用小波分析方法分析了其多时间尺度的变化特征。结果表明：天津地区春季的沙尘天气以每10年-5.9天的变化速率呈显著的下降趋势；20世纪60-70年代处于沙尘多发期，90年代最少；春季沙尘天气具有40年、4～6年和16年的明显周期。t检验结果显示，气候突变大约发生在1980年前后。     

杭州地区梅汛期暴雨地县结合预报方法初探

本文以大范围的形势场和天气尺度的影响系统与单站要素随时间的变化进行有机结合,建立预报工具,加强上下信息传送,这是提高暴雨的预报准确率的一个途径。     

强天气过程中近地面层风速的非线性动力学特征

强天气过程中大气边界层不同尺度运动之间存在强烈的相互作用,这种相互作用使得近地层风速的变化表现出很强的非线性,风速的非线性特征可以用近代非线性物理中奇异性、大偏差和多重分形等特征量来刻划.作者研究了两次沙尘暴和一次冷锋时期超声风温仪观测资料的这些特征.4组资料奇异指数的概率分布基本一致,只有最强的奇异性存在差异.但最大风速的奇异性并不是最强的.风速的大偏差特征表明,不同时间长度相同的风速时间序列中出现某种极值的概率几乎不变,而大偏差谱能反映不同天气系统影响的差异,天气系统越强,越能维持涡旋运动规律不变.     

华南区域短期气候预测模式的初步试验

本文介绍一个中尺度区域气候模式,并通过个例预报分析该模式的预报性能。结果表明,模式能对大尺度系统作出良好的预报,同时能细致描述华南弯曲冷锋、中尺度地形山谷气流、过山气流、海峡强风等现象,能有效预报出局地降水、温度、气压等要素时间变化的主要特征,并可对这些要素的中期变化趋势作出预报,对中期意义的系统生消也有较强的预报能力。模式能有效保证天气系统从边界流入和移出,满足区域气候模式的基本要求。但对对流性降水的估计过强,对局地要素时间变化的一些细节还不能很好反映。１　引　言　　所谓短期气候数值预测是指用…     

广州中尺度模式局地要素预报性能分析

该文简要介绍了华南中尺度模式的地表要素的预报诊断方案, 站点要素时间序列预报情况.用适合站点要素时间序列预报的检验方法, 检验并分析了各要素时间序列预报的性能.表明该中尺度模式的地表要素时间序列预报方案是有效的, 预报具有较高的准确性和应用价值.     

敦煌地区沙尘天气特征分析

根据敦煌国家基准气候站1951年1月至2009年2月地面观测资料,利用要素时间演变序列分析了近60 a来敦煌沙尘天气的时间演变特征。分析表明,敦煌地区沙尘天气呈明显的递减趋势,20世纪50年代呈高发期,季、月差异显著,呈"单峰型"分布,春季最多,秋季最少。年大风日数减少,平均风速减小是敦煌沙尘天气减少的主要气象原因。并对形成敦煌沙尘天气的天气系统进行了环流分型。丰富的沙尘源和地域效应为敦煌沙尘天气的形成提供了必要的物质条件。     

随机天气模型参数化方案的研究及其模拟能力评估

文中介绍了随机天气模型 WGEN的基本结构及其模拟原理 ,并针对其中随机过程的统计结构特征和 GCMs输出要素的不同时空尺度特点 ,利用动态数据的参数化分析方法等统计学技术 ,确定了该模型参数的估计方法。同时基于蒙特卡罗数值计算原理 ,给出了 WGEN的随机试验方法 ,并通过模拟基准气候 ,从时间分布和空间场两方面对模型在中国东北地区的模拟效果及其能力进行了评估。结果表明 ,模型对于最高气温、最低气温、降水和辐射等要素均具有较好的模拟效果 ,模拟序列与观测序列的取值分布有较一致的概率特性。由此可以结合 GCMs大尺度网格上输出的月和年要素值 ,通过调控随机过程的参数 ,生成具有不同气候变率的 2× CO2 逐日气候变化情景 ,实现气候预测模式与气候影响模式的嵌套 ,进一步研究气候变率变化的可能影响。