主分量分析在区域性气候分型中应用的统计试验研究

主分量分析在大气科学研究中的应用日益广泛,但对其应用的可行性和可靠性的研究则比较欠缺.本文对主分量分析的三种方法,即非旋转主分量、正交旋转的方差极大法和斜交旋转的Harris-Kaiser Case ⅡB~TB法,在区域气候分型研究中的应用进行了计算分析和精度拟合,同时进行了区域分割和Monte-Carlo模拟的统计试验.结果表明,非旋转主分量的分型拟合精度不佳,两种旋转主分量方法的效果很好,其中正交旋转又优于斜交旋转.区域范围的变化对旋转主分量方法的分型结果影响不大,对非旋转主分量分析的影响较大.样本大小的变化对主分量分析的各种方法无明显影响.     

我国夏季气温、降水场的时空特征分析

本文用主分量及转动主分量分析方法对我国夏季气温及降水量场(1951—1985年期间)的时空特征进行了研究。从所提取的空间模式中发现气温的解释方差较降水的大,且具有较好的均匀性;从对应的时间分量分析发现气温与降水均具有2—3年的主要变化周期,与东亚大气环流的关系分析中以气温表现较为密切。 对气温和降水场时空特征的稳定性分析表明,无论在持续性、周期性及与东亚大气环流的关系上,进入70年代后均有较明显的变化。比较表明气温场的稳定性较降水为好。 气温场与降水场相互关系分析发现它们有显著的反相关,表现显著的地区为长江中下游、华南及华北等。     

新疆地区多时相MODIS-NDVI数据主成分分析

利用EOS／MODIS的250m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主分量反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

基于全球气候模式输出信息的中国冬季气温区划

本文应用转动主分量（REOF）方法对模式模拟出的中国未来温度进行分析。根据载荷值进行温度分区。其分区结果为：1961-1990年、2021—2050年和2071—2097年的冬季平均温度均可划分为4个区。     

主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用

为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。     

广东冬季水资源的预测和因子背景场分析

为预报广东冬季水资源量,利用500hPa高度场和太平洋海温场作为气候变化的相关因子场,并应用了主分量逐步回归预测模型进行了计算。利用各标准化主分量的预测结果,按照主分量逐步回归模型进行回算得到预测场。结果表明,2004年和2006年预测结果与实况比较相似;2005年冬季水资源预测值和实测值分布相差较大。为了分析预测因子的影响,对进入广东冬季水资源场前4个主分量预测方程的因子进行分析,并对个别关键因子的背景场做了细致的研究。     

近51 a安阳市降水特征分析

利用EOS/MODIS的250 m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主成分反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

一次暴雨过程的EOF分析

在用21层η坐标细网格模式对1998年7月21～22日发生在武汉地区的一次持续性特大暴雨过程数值模拟的基础上， 利用较高时空分辨的模式输出结果对暴雨过程做经验正交函数分解（EOF分析）尝试。结果表明:EOF第1主分量的空间分布代表典型的暴雨环境背景场的低值系统；EOF第2主分量的空间分布与人字形切变线（西部为冷式切变，东部为暖式切变）相联系，是影响这次暴雨的重要形势场；利用相轨线分析方法发现，暴雨过程中EOF第1主分量和EOF第2主分量的时间系数在暴雨临近阶段，两者正相关，激发暴雨，在暴雨后期两者负相关，促使这次暴雨趋于减弱结束。     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上,应用气候场的主分量逐步回归方法,通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选,求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系,而后进行逐步回归预报.     

用带周期分量的逐步回归模型预测冬小麦产量的试验

本文首先对粗选因子进行主分量分析,得到立分量组合因子,将其连同预报量和主分量因子的周期分量一起嵌入逐步回归方程,来组建北方主要产麦区冬小麦产量预报模式,收到较好的效果。     

气候场的主分量逐步回归预测模型及应用

提出一种气候场的主分量逐步回归预测模型,该模型将气候场的预测变成对该场主分量的预测。提取对气候场变化有重要影响的500 hPa高度、太平洋及印度洋海温和全球海平面气压等含不同区域不同季节的因子场的前若干个含高信息量的优质主分量因子。通过相关筛选和双重检验逐步回归,建立气候场的主分量的预测方程,由此就建立气候场与多个因子场之间的联系,但是模型却仍然保持着两个场相关的特点。根据气候场的特征向量的近似不变性,将其与主分量配合进行反算,从而得到气候场的预测。以广东汛期降水预测作为试验例子,计算了它的主分量,分析了它的时空分布特征及分类,对2003—2005年的分布作预测并与实测分布作比较及进行误差检测,发现预测效能显著。有关预测的年限、区域范围、要素和因子的物理背景等问题有待进一步研究。     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上，应用气候场的主分量逐步回归方法，通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选，求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系，而后进行逐步回归预报。     

我国月降水频数的时空特征

本文利用谱分析、因子分析及因子转动等方法对我国1951—1980年期间46个站逐月的月雨日资料进行分析。 对各站每年月雨日序列的波谱分析表明,我国大部分地区年周期的(第1谐波)振动在与其余波动比较中占绝对优势,显著地区是华北、东北、西南及华南地区,振幅最大值出现在7—8月份。 对全国各站年雨日振幅的逐年变化资料进一步作主分量分析及因子分析,对其中前六个主要因子作极大方差转动,转动后的新因子对应不同的特征气候区域,它们除具有逐年增加的气候趋势外,还具有准两年及22年左右的周期振动特征。     

福建汛期降水主分量逐步回归预测模型研究

建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。     

北半球夏季５００hPa候平均高度场异常持续性的分析

本文应用环流持续性异常判据和旋转主分量分析方法，对１９５１—１９８６年间夏季北半球５００hPa逐候平均高度场进行了计算分析，探讨夏季持续性环流异常的地理分布及持续期的基本特征。结果表明:前１１项旋转主分量的主要高荷载中心，与持续异常的高频数中心或其邻近区域大都基本吻合；候平均环流异常的持续性略高于马尔柯夫过程。但某些区域季节性环流异常及多年趋势性环流异常，通常是由某些环流系统或作用中心多次替换、反复出现的持续性异常所组成的。夏季副热带系统是这类异常的重要组成部分。     

基于主分量神经网络的降水集成预报方法研究

运用人工神经网络与主分量分析(PCA)相结合的方法,对同一降水预报量的各种数值预报产品进行集成预报研究.结果表明:主分量人工神经网络方法所构造的集成预报模型,不仅对历史样本的拟合精度好于个各子预报产品,独立样本的实验预报结果也显示出更好的预报准确率及稳定性.业务应用前景良好.     

中国三峡地区汛期降水量的正态性研究

为了分析三峡地区降水量序列的正态性和谱结构,对降水量的常见各种变换进行试验性研究。试验包括单站降水量、降水量的平方根、立方根和Γ分布概率值等非线性变换,以及级别变换。研究区域多站平均降水量、区域降水量的主分量、区域降水量的非线性变换后的主分量和区域降水量的级别变换后的主分量等序列。研究发现三峡地区单站降水量的各种变换不改变序列原始谱结构,仅影响概率分布的偏度和峰度,使其较好地遵从正态分布,其中以Γ分布的变换以及级别变换在分布的偏度上为最好。 区域降水量的各种变换的综合指数(区域平均值和主分量)正态性及谱结构分析表明,除区域平均值变换后不改变原单站序列的谱结构外,主分量的综合指数能改变原单站序列的谱结构,同时也影响概率分布的偏度和峰度,使其能较好地遵从正态分布。其中以降水量的立方根和Γ分布概率变换以及级别变换,在分布的偏度上有较好的效果。     

欧亚500 hPa月平均大气环流的年际振荡特征

文章用主分量、功率谱、带通滤波及复主分量分析方法，对欧亚地区1951～1992年的500hPa月平均高度场进行分析，研究了欧亚大气环流年际振荡的时空分布特征。结果表明:欧亚500hPa月平均大气环流主要存在准2.5年、准3.5年振荡周期。副热带地区大气环流以准3.5年振荡为主要周期；中高纬地区以准2.5年振荡为主要周期。复主分量分析还表明了这两种振荡的传播方向和随时间变化各不相同。欧亚500hPa月平均大气环流的准3.5年振荡特征与赤道东太平洋海温的变化及厄尔尼诺现象有密切的关系。     

均生函数场模型在贵州夏季降雨预报中的应用

该文在分析贵州夏季月降雨量变化趋势及主要分布特征基础上，用ＥＯＦ展开提取特征向量的主分量作为表征贵州区域降水异常的指标，利用曹鸿兴提出了均生函数模型地主分量进行延拓，建立了均生函数预测模型，对贵州夏季月降雨量进行试报检验。     

福建春雨多时空尺度变化特征

利用主成分分析和相关分析表明,近40 a来福建春雨量场的主要信息集中在前2个主分量上,可解释方差的83.8%,同时第1、第2主成分与福州、厦门春雨的相关显著性水平都超过0.01,因此,可用近百年福州、厦门3—4月降水量构造新序列代表福建春雨的前2个主分量,使分析资料延长至百年。采用连续小波分析和正交小波分析方法以及功率谱方法,研究福建春雨空间分布型的多时间尺度特征,研究结果表明：第1主分量表示的全省一致性旱涝具有显著的准4 a和24～26a的周期振荡;第2主分量表示的春雨分布南北差异主要表现为准两年和准11 a的周期振荡;春旱年南部的降水少于北部;从年代际角度看,20世纪50—60年代显著偏少,80年代显著偏多。福建目前处于春雨正常—偏少期,且南部的春旱比北部严重。