基于海温和环流特征量的江苏省小麦适播期预测

基于江苏省60个气象台站1961-2010年冬小麦冬前生长期间的气温资料,利用曼-肯德尔法（Mann-Kendall method）分析发现,小麦冬前生长期间日均气温及有效积温在全球气候变暖背景下均有明显的增暖趋势。同时根据江苏省各地区冬小麦有记录以来的农业气象资料分析可得,播期与冬前总积温、有效积温具有极显著的相关关系,尤以有效积温更为显著,均通过了0．001显著水平检验,故可利用冬前有效积温确定冬小麦适播期。在此基础上,根据海气相互作用原理以及500hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性,利用最优化因子相关技术对海温及环流特征量进行普查,从中挑选一批与冬前有效积温相关显著、稳定性强、因子相互独立、可靠的海温和环流特征量作为长期预报因子,建立冬前有效积温的海温模型和环流模型,其拟合效果和试报效果甚佳,可投入业务应用,提前1-2月预测冬前有效积温,从而确定冬小麦适播期。     

基于环流和海温的稻曲病指数长期预报模型研究

稻曲病属于典型的"气象型"病害,为了提前预报出适宜稻曲病发生的气象等级与提供足够的防治准备时间,根据中长期天气预报原理,充分考虑大气环流和太平洋海温对区域气象条件影响的滞后性,利用近40 a的江苏逐日气象观测资料、大气环流指数和海温资料,采用空间拓扑原理和最优相关普查等统计方法,挑选出了对综合稻曲病指数影响最显著的预报因子,并通过滑动平均和主成分识别等检验方法确保预报因子的稳定性和独立性,最终分别建立了基于大气环流因子和基于海温因子的综合稻曲病指数长期预报模型。经过检验,两种模型的模拟效果均理想,能提前一个月预报出综合稻曲病指数以及对应的发病气象等级。     

江苏夏季逐月高温日数与西太平洋海温场相关分析及预测模型建立

夏季高温的发生是多个因子共同作用的综合反映,其中大气环流背景对高温的出现起到重要作用,而根据海气相互作用的研究,海温变化和大气环流之间有一定相关关系,决定了海温对陆上温度具有一定的可预报性。基于此原理基础,本文利用1978—2007年30年西太平洋海温和江苏各区域的高温日数资料,运用区域平均方法、场相关分析法,探讨了与江苏不同地区区域平均高温日数相关的强信号海区,分析了利用海温进行逐月高温日数预报的可能性。然后运用最优化相关处理技术将西太平洋海温作为长期预报因子,建立了江苏不同区域夏季逐月高温日数长期预测模型,模型均通过了α=0.01显著性水平检验,拟合效果理想,同时并进行了实际预报试验,预报效果较好,可以投入业务使用。此研究对江苏高温的长期预报及高温灾害服务具有重要指导意义。     

登封县烟草移栽期的确定及预报

根据烟草对热量、水分、光照等环境因子的需求指标，分析了登封县烟草移栽期前后的气候资源状况；根据有效积温、终霜期和汛期来临早晚来确定烟草移栽期；用灰色灾变预测和方差分析周期叠加外延法预测入汛期，进而作出烟草移栽期预报。     

基于气候适宜度的江苏水稻气候年景预测方法

在改进气候适宜度模型参数的基础上,利用1961-2016年70个站的气象观测资料和农业资料,应用统计方法,确定了温度、日照、降水适宜度对水稻气象产量的影响权重,由此构建了年景综合指数及其预测模型。结果表明:日照适宜度和降水适宜度与相对气象产量之间存在显著的相关关系,影响权重分别为0.460和0.428,由于热量资源充足,温度适宜度对气象产量的影响权重偏小(0.112);基于气候适宜度构建的年景综合指数与相对气象产量的相关系数达0.411,说明该指数能较好地表征气候条件对产量形成的综合影响;基于大气环流特征量和太平洋海温等大尺度预报因子,采用最优相关和逐步回归等方法,建立了水稻年景综合指数的预测模型,经过历史拟合和试报检验后效果理想,可投入业务应用,该方法的预测结果将为水稻产量分析预测提供科学依据。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析北大核心CSCD

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

用海温预测二代粘虫发生区一代成虫迁入期的模式研究

影响粘虫发生的外界因素很多，因此预测粘虫发生期的因子和方法必然也是多样的。本文中用前期海温作为预报因子，采用逐步回归方法，通过电子计算机建立了二代粘虫发生区一代成虫迁入期预测模式。其方法和结果如下:1．以二代粘虫发生区一代成虫迁入期为预报对象。2．对一代成虫迁入前期的上一年1月至当年5月北太平洋逐月海面水温资料进行了相关分析。各预报量都得到了几十个高相关海区，以此作为预报因子。3．用它们建立的预测模式，都得到比较好的结果。这说明用前期海温直接预报粘虫发生期是可行的。     

基于最优化相关分析的油菜开花期预报模型研究

为了最大限度地满足政府举办特色农业旅游的需求,以高淳为例,研究分析了高淳油菜农业气象观测数据,发现油菜开花期与t≥3 ℃的有效积温呈极显著相关关系;进而利用最优化相关分析法,筛选出影响油菜开花期的最佳建模因子,创建了开花期气象中期预测模型以及基于环流和海面温度的开花期长期预测模型,均达到α＝0.001显著水平,预报时效可提前10～30 d;经检验,三种模型的历史拟合结果和三年试报效果较好;在此基础上,试用了三种模型的复相关系数作为加权系数进行加权平均,综合集成预报效果更佳。油菜开花期预报将对公众踏青赏花和政府招商引资具有现实的意义,同时预报思路可为其他作物花期预报研究提供借鉴。     

吉林省水稻插秧期适宜气象条件中期预报方法研究

分析了吉林省水稻插秧期的适宜气象条件,归纳总结了1971-1990年吉林省中西部及东南部地区日平均气温稳定通过13℃初日的500hPa高度场环流特征,建立了吉林省水稻插秧期适宜气象条件的数值预报模型,最终给出了吉林省水稻插秧期的中期时效客观预报方法。     

前期高度场和海温场变化对我国汛期降水的影响

利用1952～2001年我国160个测站汛期降水和前期500 hPa高度场和太平洋海温场资料以及三因子最佳子集回归求最大复相关系数的方法,把前期不同时间步长、不同时段的高度场和海温场同时作为预报因子与汛期降水求相关.结果发现:前期两个场共同作为预报因子比把其中某场单独作为预报因子的相关要好.并且存在着较好的"隔多季度相关"现象.预报因子具有实际预报意义的最佳时段为上一年的6～9月.影响我国汛期降水的最佳预报因子主要集中于高度场和海温场具有重要天气气候意义的关键区域.汛期降水可预报性在北方和长江以南均较好.     

三代玉米螟发生程度和卵峰日的海温预报模式

研究了北太平洋海温与鲁西南第三代玉米螟发生程度、卵峰日的相关性,找出了优势相关区。利用优势相关区中相关最显著的海温因子建立了预报模式,预报时效可提前２０ｄ以上。经检验,应用效果良好。     

多时次EOF迭代方法在川渝伏旱预测中的应用

应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次海温EOF迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测.实际应用表明:以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次EOF迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现滚动预测,具有明显的预报技巧和应用价值.     

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。     

用逐步回归模型预测肇庆市汛期降水

用逐步回归方程对肇庆6县(市)分县汛期降水做预测，选取北半球500hPa高度场和太平洋海温场的若干个主分量作为因子(共1748个)。这些因子包含着气候背景场的主要信息，通过对预报量和预报因子群的相关筛选，选取相关系数最大的因子建立逐步回归模型。结果表明：所建立的预报方程的复相关系数高，对肇庆汛期降水预报效果好。     

BP人工神经元网络在春季降水量预报中的应用

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ、北太平洋海温与山东省春季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区作为预报因子，利用ＢＰ（反向传播）人工神经元网络建立山东省春季降水量预报模型，并投入业务运用。结果表明，ＢＰ人工神经元网络具有较好的预报效果。     

西北太平洋海温变化对贵州夏季降水的影响

利用1952-2001年贵州15个测站夏季降水和前期太平洋海温场资料,及3因子最佳子集回归求最大复相关系数的方法,把前期不同时间步长、不同时段的海温场作为预报因子与夏季降水求相关。结果发现：用前期海温场作为预报因子对贵州夏季降水进行预报,其预报因子的最佳时间尺度为单月滑动,并且存在着较好的“隔多季度相关”现象。预报因子具有实际预报意义的最佳时段为上1年的8～11月。影响贵州夏季降水的最佳预报因子主要集中分布在海温场具有重要天气气候意义的关键区域。2002、2003、2004年的回报试验结果与实况进行对比分析发现,根据上述理论和预报思路得到的预测试验,具有一定效果,并且对指导贵州夏季降水预测具有一定的参考价值。     

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。     

闽北烤烟移栽期的预报

用对比分析和相关分析相结合的方法选取预报因子,分析得出移栽日期与前期冷空气活动有关,且冷空气活动存在一定韵律关系。用逐步回归建立的预报方程效果好,且对移栽期特迟和特早有较好的预报能力。     

印度洋、大西洋海温对我国西北地区的旱涝影响

利用西北地区夏季降水与印度洋、大西洋海温的滞后相关，选用相关关系较好区域海温为预报因子，运用逐步回归方法，通过分析和检验，选取其中关系较好的建立预报方程，进行西北地区夏季降水的试报。得出海温对我国西北地区降水有一定影响，建立二的预报方程。