中国夏季降水异常分布的非线性特征

运用基于前馈型人工神经网络的非线性主成分分析方法(NLPCA),对中国近50 a夏季降水异常分布的非线性特征进行了分析。结果表明,中国夏季降水的异常分布具有一定的非线性特征,当夏季降水距平的一维NLPCA近似在非线性主成分取极端相反位相时,对应的空间分布型表现出明显的不对称性;一维NLPCA对夏季原始降水距平场的近似,比传统一维PCA的近似更为逼真。     

近53a中国气温异常分布的非线性特征

运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法（nonlinear principal component analysis,NLP-CA）对中国1951—2003年53 a四季气温距平场（surface air temperature anomaly,SATA）进行分析,NLPCA第一模态结果显示中国四季气温异常具有一定的非线性特征,并且具有显著的季节性差异,即春、夏两季的非线性较强,秋、冬两季较弱。一维NLPCA对原始气温距平场的近似比一维PCA（principal component analysis）更好地反映了气温场的实际分布情况。     

中国春季气温异常变率的非线性特征

运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法(NLPCA)对中国1951-2003年53 a春季气温距平场进行分析,结果表明,春季气温异常变率具有显著的非线性特征,当非线性主元u分别取最大值和最小值时,对应的空间气温异常分布型具有显著的非对称性.     

中国春季气温异常变率的非线性特征

运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法(NLPCA)对中国1951-2003年53 a春季气温距平场进行分析,结果表明,春季气温异常变率具有显著的非线性特征,当非线性主元u分别取最大值和最小值时,对应的空间气温异常分布型具有显著的非对称性。     

不同季节海温与中国夏季降水的时空特征分析

利用季降水异常的典型集合相关降水模式,分析了不同时段和不同区域的海温场与我国夏季（6～8月）降水之间的时空分布特征。结果表明：各大洋区海温存在着明显的季节、年际和年代际变化。与中国夏季降水相联系的印度洋海温的分布特征与季节有关,存在明显的偶极和单极分布形式,这种海温的异常变化对我国夏季纬向或经向雨带有一定的影响,全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子。不同季节海温和中国夏季降水在1970年代末都经历了一次突变,说明海温的季节差异对中国夏季降水的影响明显地受到海洋年代际基本态的制约。     

基于NLCCA的中国夏季降水与东亚夏季风关系的探讨

运用一种基于人工神经网络的非线性典型相关分析方法(NLCCA),对中国夏季降水与东亚夏季风之间的非线性关系进行了分析。结果表明,夏季降水对东亚夏季风的响应具有一定的非线性,当夏季风较强与较弱时,对应的中国夏季降水异常分布呈现明显的不对称性。夏季降水与夏季风之间的关系可分离为线性响应和非线性响应,其中非线性响应部分占总方差贡献的52.1%,说明我国夏季降水异常分布与东亚夏季风相互之间的关系既有线性特征也有非线性特征,非线性响应略显重要。     

不同区域海温异常对中国夏季旱涝影响的诊断研究和预测试验

利用季降水异常的典型集合相关预测模式, 研究了前期和同期不同季节全球海表温度距平场与中国夏季旱涝的遥相关分布特征以及这种相关型随季节的变化, 揭示了全球海温的异常变化在中国夏季旱涝中的信号特征.研究表明, 全球不同区域海温对我国夏季降水的影响存在着明显的季节差异.全球特定的海温分布可以作为中国夏季旱涝预报的信号因子.选取不同区域及不同时段的海温场作为因子场分别对1998、 1999年这两个典型年份的我国夏季降水进行了诊断研究和预测试验, 并通过不同区域海温的影响权重做集成预测.试验结果表明:不同区域海温的集成预测不仅可以有效地提高预测的准确性, 而且可以揭示不同时段不同区域海温的异常变化在夏季旱涝中的强信号现象.     

西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流传播路径特征

【目的】本文探讨中国西南地区汛期（5~9月）降水次季节变化的主模态,以及中高纬和热带次季节波动如何影响该地区持续性异常低频降水,以期能为了解和预测西南地区汛期降水的次季节变化提供参考。【方法】利用西南地区111个地面气象站1961~2015年逐日降水资料和JRA-55再分析环流场资料,采用EOF经验证交分解方法,分析西南地区汛期降水次季节变化主模态的低频环流特征和传播路径。【结果】西南地区汛期逐日降水主模态的空间分布为南北纬向型分布,空间特征向量高值区域分布在西南地区的南部和东南部,其高值区对应的SWDR与PC1的相关系数达0.991（通过0.05信度检验）,PC1气候平均值的显著周期为12.9 d,且逐年PC1的显著周期主要集中在10~20 d时段,占比为60.0%;在PC1的典型低频年中,汛期季节内及其各分月的PC1均能较好地表征对应降水异常分布型的时间演变特征,且二者低频分量的正相关性更高（通过0.05信度检验）,即PC1低频分量均能更好地把握SWDPI低频分量的准双周振荡特征,尤其在6、7和8月,这可能与影响主模态降水异常分布型的同期大气低频环流信号更为稳定有关;PC1的季节内变化不仅与中国东南部和南海形成的对流异常偶极子有关,还与在西南地区对流层高层形成的位势高度异常偶极子息息相关,该对流异常偶极子的形成与前期菲律宾以东OLR正异常的西北向传播和巴尔喀什湖东南部OLR负异常的东南向传播有关,并且菲律宾以东被抑制的对流向西北方向传播总是伴随着低层的局部反气旋,而西南地区的西南部对流的增强（抑制）总是伴随着高层北部的负（正）位势高度异常,同时,西南地区对流层高层的位势高度异常偶极子的形成,与中高纬对流层高层类似Rossby低频波列东南向传播过程中在青藏高原东侧顺时针转向有关。【讨论】从气候背景看,影响PC1季节内变化的低频波列传播主要与两个方面的因子有关,一方面为对流层高层西风急流轴主体位置的南压和强度的增强,通过影响中高纬类似Rossby低频波列的东传南下,从而影响在西南地区对流层高层形成位势高度异常偶极子型分布,另一方面为印度季风槽的北抬加强了南海至菲律宾海域异常反气旋西北侧的西南气流,促使了西南地区低层异常气旋的形成,同时东亚季风槽的增强也利于热带西太平洋低频对流发展并向西北传播,从而影响在中国东南部和南海的形成的对流异常偶极子型分布。     

北半球冬季大气环流遥相关型的非线性特征

利用NCEP/NCAR再分析500 hPa高度场资料,采用EOF和非线性主成分分析(NLPCA,Nonlinear Principal Component Analysis),研究了北半球冬季大气环流遥相关型的非线性特征,并将两种分析的结果与实际观测相比较,结果表明:NLPCA在提取资料场序列的低维非线性相关结构方面比传统EOF有明显的优越性.北半球冬季大气环流的遥相关型有明显的非线性结构特征,特别是EU型和PNA型,当非线性主成分NLPC取正负极值时,EU和PNA型并不是呈现完全的反位相结构.NLPC取负极值时,EU型的活动中心位置比NLPC取正极值时位置偏西,特别是欧亚大陆中部的距平中心,负中心比正中心偏西,强度更强;PNA型的4个距平中心在NLPC取正极值时比负极值时更集中,副热带太平洋的正中心、北太平洋的负中心比NLPC取负极值时的反符号中心偏东,强度更强.     

中国南方夏季低频雨型特征及其年代际变化研究

为了揭示南方低频降水的季节内及年代际变化规律,利用1961—2011年夏季中国南方逐日降水资料和大气环流再分析资料,运用经验正交函数分解(EOF)与聚类分析相结合方法,将南方地区10 d以上的低频尺度降水划分为5个异常雨型.分析表明,各雨型具有较好的持续性,与同期的环流场有很好的对应关系,彼此间水汽异常输送特征有明显差别.通过对雨型的统计特征进行分析,指出不同于以往的季节平均雨型,低频雨型可在季节内交替出现,反映了大尺度异常降水的低频演变特征.进一步研究发现,近50年来各低频雨型的多项统计特征存在显著的年代际变化:20世纪80—90年代各多雨型均相继出现峰值,进入21世纪偏旱型的各项统计特征存在明显上升趋势,而大部分低频多雨型出现次数减少,这可能预示着中国南方地区正在进入一个季节内尺度降水减少的阶段.