莱芜月降水量和平均气温的谱分析

对一个时间序列,从时间域上研究序列中的周期振动的方法是谐波分析。但是长度为N的序列的谐波分析只能得到谐波长度为N/k(k=1,2,……,N)的各个谐波分量。而实际序列存在的主要波动周期并不一定包括在上述的周期之内。也就是说,容易漏掉主要周期,而只是采用了一些次要的周期。这也是谐波分析的局限性。而谱分析则从整个序列的频率域上考察其周期振动,分析各频率的贡献如何,借以确定哪些是主要振动频率。从而分析整个序列的周期振动。     

陕西省年、月降水量的理论频数分布

本文对陕西省年、月降水量频数进行了统计检验。检验结果表明:(1)年降水量遵从正态分布;(2)月降水量在做了立方根变换后,有83％的站月遵从正态分布;(3)月降水量中有58％的站遵从γ(Gamma)分布;(4)建议在估算月降水概率时,采用正态分布模型。     

根据月平均气温、月降水量推算蒸散量

因为从月平均气温、月平均降水量推算蒸散量的桑斯威特(Thornth-waite)公式适用范围比较小,假定降水量、蒸散量和最大水汽压成比例,可以求得适用于更大范围的经验公式。为了检验这些经验公式的精度,把从这些公式计算的蒸散量,P-E比与实测的蒸散量,气候状况等进行比较。     

贵州年降水量和年最大月降水量多年一遇的极值计算

根据贵州省84个气象站1961-2007年的月降水资料,用耿贝尔极值I型分布分别对贵州省年降水量和年最大月降水量2种变量进行拟合,进而计算它们在不同重现期下的极值.结果表明:贵州省的降水量集中分布在东南部地区,其中贵州的安顺及黔东南地区降水量较为突出,晴隆15、30、50a一遇的年最大月、年降水量分别为559.8mm、617.1mm、658.9mm和2 019.6mm、2 177.9mm、2 293.2mm,都匀15、30、50a一遇的年最大月、年降水量分别为557mm、626.6mm、677.3mm和1 892.8mm、2 044.9mm、2 155.8mm,对拟合结果的评判采用相对均方根误差进行检验,其年降水量平均相对均方根误差为6%,年最大月降水量平均相对均方根误差为9%,可见拟合良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信.     

广东年最大月降水量的重现期计算

广东地处华南南部,是全国雨量最丰沛的地区。全省各地的年平均降水量在１３７８～２５２６ｍｍ之间,最多的年降水量曾超过３６００ｍｍ,有些地方一个月的降水量就超过１２００ｍｍ。降水的季节性明显,雨季为４～９月,暴雨量占年降水量的３０％左右［１］。本文利用现有年最大月降水量资料,根据极值分布理论,计算Ｋ年一遇的年最大月降水量分布。１　计算方法　　本文采用指数分布法,形式为：Ｉ∧＝ａｌｇＴ＋ｂ（１）………………………其中Ｉ∧为降水强度（ｍｍ／日）,Ｔ为重现期（年）,ａ、ｂ为待定系数。把ｌｇＴ看成变数,则上…     

月降水量的持续性分析

根据1951—1990年全国160站月降水量资料,通过计算相关系数、相关概率和持续性比,统计分析降水量的月际持续性特点.其结果可为月尺度降水的长期预报提供有关信息和相应的气候概况.     

西北地区1961～1990年月降水量的诊断分析

用我国西北五省（区）８９个测站１９６１—１９９０年月降水量资料，通过ＥＯＦ分解等方法，将该地区降水按年际变化分为６个区：陕西区、青藏高原东部边缘区、青海高原区、河西走廊区、南疆区和北疆区，与实况较吻合；分析了月降水量年际变化特征。     

河南省月和年降水量正态性分析

利用1957～2008年(共52年)河南省48个气象站月、年降水量资料,利用标准偏态系数和峰度系数检验方法,对降水量的正态性进行了分析。结果表明,河南省大多数气象站的月和年降水量不服从正态分布,但对降水量序列进行开平方或开立方处理后,降水量序列的正态性得到明显的改善。半数台站的年降水量原始序列服从正态分布。对各站偏态系数进行平均,可以发现,所有站月序列的偏态系数均为原序列的最大,立方根序列的偏态系数最小。原序列均为正偏,平方根序列以正偏为主,立方根序列则以负偏为主。所有站月原序列的峰度系数均为正数,平方根或立方根的峰度系数则正负相间。     

中国汛期月降水量年际异常型的相关性分析

用1958～2000年中国160站月降水量通过经验正交函数分解方法研究了中国汛期4～9月相邻及相隔月份降水量年际变化异常型的相关性。结果表明,就相邻月份而言,当5月份中国东南部地区降水偏多（少）,则6月份长江中下游至江南地区的降水也偏多（少）;7月长江流域的降水量异常与8月长江和黄河之间地区的降水量异常有很好的同号性;8月沿江西-湖南-广西一带的降水偏多（少）,则9月在华南中、东部的降水也偏多（少）。另外,对相隔月份,6月南方的降水量与8月广西北部-湖南-江西一带的降水量有显著的反相关系;而7月广西北部-湖南-江西一带的降水量则与9月华南中东部降水量有显著反相关。     

基于年际增量法的广西6月月降水量预测

利用广西87个气象站6月月平均降水量及NCEP/NCAR再分析资料,通过普查1960—2021年广西6月月降水量年际增量与前期500 hPa位势高度场的相关性,选取影响广西6月降水异常相关性较高的前期预测因子,研究其主要影响机制,并采用模糊神经网络与熵度量相结合的方法构建月降水年际增量的集合预报模型,对预测模型进行1960—2013年的拟合检验和2014—2021年的独立样本预报检验。结果发现,该模型的预测准确率较高,独立样本的回报年份同号率为87.5%,拟合平均绝对误差为26.64 mm,拟合平均相对误差为9.06%,预报效果优于利用逐步回归方法构建的预测模型,而且模型性能比较稳定,具有较好的业务应用前景。     

非线性时滞方程预测月降水量

采用一维月降水量序列，以延滞τ拓展后，用四维时滞方程，对南京１９８０年１月到１９９４年１２月的降水量进行预报，与实测量相比较，相关系数为０．９７，并对时滞方程的参数选取进行了讨论。     

天水月降水量的连续预报方法

天水月降水量的连续预报方法所谓３月降水量的连续预报方法是针对历年某月降水量组成的间断时间序列而言。该方法先计算月降水量的距平百分率，即式中Ｒ＿Ｔ（Ｔ＝１，２，…，Ｎ）为某月的降水量，Ｒ＿ｊ（ｊ＝１，２，…，１２）为该月降水量的多年平均值。这样由Ｒ＿Ｔ...     

我国月降水量气候噪声的估计

利用我国大陆均匀分布的70个测站1961~1991年逐日降水量资料, 讨论了月降水量的气候噪声的3种估计方法, 并分别用改进后的方法估计了1、4、7、10月四个有代表性月份降水量的气候噪声.结果表明:我国月降水量的气候噪声随着降水量增加, 具有明显的季节变化, 一般夏季月份的噪声显著大于冬季月份, 秋季月份稍高于春季月份.从空间分布看, 春、夏、秋、冬全国绝大部分地区的气候噪声由南向北、由沿海向内陆明显减小.     

准两年周期振荡在我国月降水量中的表现

本文使用主要分量分析和复主要分量分析方法对我国35个站1951—1980年期间逐日降水量序列进行分析,结果在其主分量中发现存在显著的准两年周期振荡;根据复主要分量的空间振幅函数,发现在地域上这种现象主要表现在华北及长江中下游地区,尤其是华北地区;利用复主要分量的空间位相函数,揭示出这种周期振动的空间波是一行波,传播方向主要特征呈东(或东北)至西(或西南)的纬向方向;我国的两个主要表现地区是一种同相关系. 本文还对35站月降水序列作了交叉谱分析和不同区域平均序列的落后交叉相关分析,所得结果与上述结论一致.     

试用年际变量自相关法作月降水量预报

该文用安顺３０年的月降水资料，用年际变量自相关法对原序列数据进行处理，试作了安顺９７年６，７两个月的降水量预报，预报趋势完全正确。该方法易操作，对月降水预报有参考价值。     

延安地区年降水的谐波分析

天气变化存在着各种不同的尺度,天气异常也具有相当大的范围,因此,气象研究与预报中经常利用各种前期气象要素特征或者同时利用许多观测台站的观测资料。运用综合指数法来反映该区域要素的异常,也可以对其做预报。而气象要素随时间分布的周期性也具有非常宽广的频带,...     

TRMM月降水量产品在新疆地区的订正

利用1998-2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP神经网络方法,选取1998-2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011-2013年月降水量进行检验。结果表明:加入地形因子对TRMM月降水量产品订正效果明显,整体上两种模型对TRMM月降水量产品订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.80,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;月尺度上,TRMM月降水量产品相对误差为-5.68%~54.44%,经逐步回归模型订正后为-4.26%~32.57%,而BP神经网络模型订正后为-5.33%~24.48%,表明BP神经网络模型订正效果更好;从综合时间技巧评分S_T看,订正后TRMM月降水量产品在各月的效果均有不同程度提高,逐步回归模型订正后提高0.01~0.49,BP神经网络模型订正后提高0.03~0.70。因此,基于逐步回归模型与BP神经网络模型订正的TRMM降水量产品均能够准确、定量地再现降水分布,为TRMM降水量产品质量改进提供一种较实用的参考方法。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

中国东部月降水量分布的统计特征

本文利用中国东部(105°E以东)110个站的30年(1953—1982用降水量资料,分析了月降水量分布的统计特征,经计算,月降水量的变差系数大多在0.5—1.0之间。大部分站点月降水量的频数分布呈较明显的正偏形式,但偏斜程度因时间、地点的不同而异。假设检验的结果表明:在统计意义下(α=0.05),各地都有一些站点的月降水记录遵从正态分布。这些站点的时空分布反映了我国东部干湿季明显的季风气候特点。各地遵从正态分布站点数较高的月份大体上与该地变差系数较小的月份相对应,而这些月份均位于各地的多雨时段。对于其它一些无法用正态分布拟合的月降水的频数分布,绝大部分可用三种偏斜分布模式较好地拟合。     

新会年和月最大日降水量多年一遇的极值计算

利用新会降水资料,用皮尔逊一Ⅲ型分布分别对新会年最大日降水量和1～12月的月最大日降水量进行拟合,进而计算了它们在不同重现期下的极值。结果表明:新会50a一遇的估算年最大日降水量是308mm,100a一遇是335mm。新会4～9月5a一遇的最大日降水量接近或超过100mm,说明汛期各月比较容易出现大暴雨。除7月外,4～9月新会50年一遇的日降水量均超过200mm。经检验,除了2月和12月外,年和各月最大日降水量通过0.05显著水平检验,拟合效果良好,对其不同重现期下的极值估计结果可信。