典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验，选择1965—2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子，建立典型回归模型。再以典型变量作为预报因子，用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型，用2002—2004年的资料进行检验，对比试验结果表明：逐步回归和最优子集回归预报效果较好，典型回归模型效果较差。     

典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验,选择1965～2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子,建立典型回归模型.再以典型变量作为预报因子,用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型,用2002～2004年的资料进行检验,对比试验结果表明:逐步回归和最优子集回归预报效果较好,典型回归模型效果较差.     

模糊综合评判在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

运用模糊综合评判方法，借助计算机进行单目标寻优，挑选出一组最佳预报因子，建立起雨季开始期的预报模型。     

攀枝花市雨季开始期的气候分析及其长期预报方法研究

运用攀枝花市气象局提供的市区、仁和区、米易县和盐边县四站历年雨季开始期资料 ,分析了各地雨季开始期的气候特征 ,结合 50 0hPa环流特征指数资料 ,经统计分析 ,建立了预报攀枝花市各县、区的雨季开始期长期预报模式 ,其预报结果令人满意。     

攀枝花市雨季开始期的气候分析及其长期预报方法研究

运用攀枝花市气象局提供的市区、仁和区、米易县和盐边县四站历年雨季开始期资料 ,分析了各地雨季开始期的气候特征,结合500hPa环流特征指数资料,经统计分析,建立了预报攀枝花市各县、区的雨季开始期长期预报模式,其预报结果令人满意.     

凉山州雨季开始期预报

本文通过对1960～1999年凉山州雨季开始期的分析,揭示了凉山雨季开始期的特点,分析其成因.探讨凉山雨季开始期分片预报区域的划分,利用环流资料和本地地面场气象要素资料,运用数理统计方法分片建立了全州雨季开始期年度预报、汛期预报的逐步回归方程.采用VB研制开发了凉山雨季开始期自动化预报系统软件.     

攀枝花市雨季开始期的小波分析与应用

本文简介了小波分析技术的特点及其在大气科学研究中的应用,并用复数形式的Morlet小波分析方法对我市各站的雨季开始期进行分析,得到了各站雨季开始期的多时间尺度周期变化特征,从而为雨季开始期预报提供了一个有力的依据.     

攀枝花市雨季开始期的小波分析与应用

本文简介了小波分析技术的特点及其在大气科学研究中的应用,并用复数形式的Morlet小波分析方法对我市各站的雨季开始期进行分析,得到了各站雨季开始期的多时间尺度周期变化特征,从而为雨季开始期预报提供了一个有力的依据。     

最优子集回归模型在低纬高原雨季开始期预报中的应用试验

将所有可能子集回归模型用于云南雨季开始的预报试验,选取有实际预报意义的５００ｈＰａ、海温头年１～１２月及同年１～３月网格点资料作为共同影响因子,分别与云南各站降雨量建立最优子集回归模型,对１９９８年、１９９９年的雨季开始期雨量进行独立预报表明：模型预报准确率优于逐步回归模型。从实况检验来看,效果较好,前期１～３月预报因子和模型适合低纬高原降水预测。     

灰关联度在雨季开始期预报中的应用试验

以降水和气温作为基本因子,以红河州为例,用灰关联度分析了州内13个站点相互间的关联性,并根据关联性的大小,将各站点的气候变化类型重新归类,然后从新类别中选出代表站点,以已知的年代作为母参考系列,纵向计算了各历史年代的灰关联度,并以此为依据,预测出各代表点的雨季开始期。     

An analysis of onset date and rainy season duration over Zambia

Summary This study investigates the onset and cessation dates of the main summer rainy season over Zambia, their interannual variability, and potential relationships with ENSO and regional circulation anomalies. Focus is placed on onset and cessation dates because these rainy season characteristics are often of more relevance than seasonal rainfall totals to user groups such as farmers, water resource managers, health and tourism officials. It is found that there is substantial interannual variability in these parameters with some indications of a relationship between anomalies in onset date and those in Ni?o3.4 SST, particularly over the northern part of the country. A strong gradient exists between the south and the north in terms of rainfall amount, mean onset date and mean cessation date and all areas of the country experience significant variability. Analysis of circulation anomalies for early (late) onset seasons over northern Zambia shows that they are characterised by anomalous ridging (troughing) over and south of South Africa, a weaker (stronger) Angola heat low and enhanced (reduced) low level moisture flux into eastern Zambia from the Indian Ocean. The connection with ENSO during the onset season of austral spring appears to arise both through changes in the amount of subsidence over southern Africa as well as via the so-called Pacific South America pattern that extends across the South Pacific and South Atlantic towards southern Africa. Authors’ address: S. Hachigonta, C. J. C. Reason, M. Tadross, Department of Oceanography, University of Cape Town, Private Bag, Rondebosch 7701, South Africa.     

温特方法在预测汛期温度中的应用

将汛期5～9月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特法建立遂宁、蓬溪、射洪三站汛期月温度预测模型,并对2004年～2006年5、6月温度进行预报检验,预报效果较好.     

温特方法在预测汛期温度中的应用

将汛期5~9月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特法建立遂宁、蓬溪、射洪三站汛期月温度预测模型,并对2004年~2006年5、6月温度进行预报检验,预报效果较好。     

吉林省主汛期典型多雨年和少雨年成因对比分析

将1951-2011年吉林省主汛期降水量排名的前、后6位分别定义为多、少雨年,利用NCEP（2.5°×2.5°）再分析资料计算主汛期平均高度场、温度场、风场及比湿、涡度等物理量场;根据天气学原理和常规天气预报经验,对比分析主汛期典型多雨与少雨天气系统结构形态、分布位置、中心强度等特征。结果表明：500 hPa多雨年568等高线较少雨年平均偏南3个纬度,副热带高压588等高线较少雨年平均偏西7个经度偏北1个纬度;低层辐合高层辐散是多雨年的重要特征;850 hPa和700 hPa平均水汽含量多雨年明显多于少雨年;典型多雨年850 hPa风场贝加尔湖附近为单辐合中心,少雨年为双辐合中心。     

2012年春季宜春地区降水期间高空风的频谱分析

利用地面和梯度塔的风连续观测数据进行的频谱分析已经开展很多,而受资料限制,高空风的频谱分析仍较欠缺。本文使用风廓线雷达获取的长时间序列连续测风数据,运用傅里叶变换的方法,计算了风的脉动谱密度。脉动谱能够反映不同频率的风速涨落对风动能的贡献。使用2012年4月江西宜春前汛期期间的高空风连续数据,结合地面降水资料进行了1 000～3 000 m高度区间的频谱分析,发现地处前汛期雨带上的宜春地区降水存在着两种不同时间周期的天气系统影响,脉动谱的分布表现出时间周期为5～7 d和2～3 d的峰值区。分别对两种不同时间周期的天气系统频谱进行了分析,并与平稳天气时的频谱进行比较。5～7 d周期峰区的脉动谱密度数值为2～3 d的4～5倍,脉动谱峰区在2 000～3 000 m高度上较强,峰值强度向下迅速降低;2～3 d周期的脉动谱峰区在低层比较明显,峰值强度较弱。风的脉动谱分布与地面降水的时间周期较为吻合。