EOF和CCA方法在台风路径预报试验中的比较

利用气候持续性因子，并分别考虑了５００ｈＰａ高度场的ＥＯＦ因子和ＣＣＡ因子，分别建立了基于ＥＯＦ因子和基于ＣＣＡ因子的南海台风２４－１２０小时路径预报模式。经过非独立样本和独立样本的预报检验，比较。将两种方法运用于５００ｈＰａ高度场的分析表明，ＣＣＡ方法得出的典型变量权重系数分布虽不能象ＥＯＦ方法的特征向量一样表示出明显的而且平滑的空间场形式，但ＣＣＡ方法浓缩了更多的与台风路径整体相关性最好的原变     

SVD相空间分析方法及其在海气耦合关系中的初步应用

利用非线性动力学中的相空间概念和场诊断分析中的SVD技术,提出了一种SVD相空间分析方法.应用该方法研究了热带太平洋E1 Nino区SST与东亚500 hPa环流场的关系.结果表明这种SVD相空间分析,优于EOF相空间分析,它不仅能在两个场耦合联系的基础上分析两场自身的变化过程和状态特征,而且能够揭示两场之间的内在相互联系;前期冬半年东亚冬季风异常偏强(弱)时,将导致未来El Nino(La Nina)事件的发生;前期El Nino(La Nina)事件,将导致未来冬半年东亚冬季风异常弱(强);由此建立了东亚冬季风与El Nino(La Nina)事件相互作用的概念模型,指出了东亚冬季风异常变化与El Nino(La Nina)事件互为双方发生发展的重要机制.     

SVD相空间分析方法及其在海气耦合关系中的初步应用

利用非线性动力学中的相空间概念和场诊断分析中的SVD技术，提出了一种SVD相空间分析方法。应用该方法研究了热带太平洋EI Nin^-o区SST与东亚500hPa环流场的关系。结果表明：这种SVD相空间分析，优于EOF相空间分析，它不仅能在两个场耦合联系的基础上分析两场自身的变化过程和状态特征，而且能够揭示两场之间的内在相互联系；前期冬半年东亚冬季风异常偏强(弱)时，将导致未来El Nin^-o(La Nin^-a)事件的发生；前期El Nin^-o(La Nin^-a)事件，将导致未来冬半年东亚冬季风异常弱(强)；由此建立了东亚冬季风与El Nin^-o(La Nin^-a)事件相互作用的概念模型，指出了东亚冬季风异常变化与El Nin^-o(La Nin^-a)事件互为双方发生发展的重要机制。     

典型相关分析(CCA)对我国冬季气温的短期气候预测试验

利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型,对我国冬季气温进行了预测试验,采用历史资料独立样本检验的方法,对预报技巧给出合理的评定。结果表明,使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测,有一定的预报技巧,对于特定地区和特定时期优选的因子场组合,可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时,最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子,不仅单独海温场的预报效果较好,而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。     

江南北部地区梅雨期降水与海温的SVD分析

对江南北部地区梅雨期降水和海温的SVD分析结果表明，与江南北部地区梅雨期降水异常相关的海温分布型是西正东负型，关键区恰好处于相关最显著的部位。前一年10—12月为海温的关键影响时段，且与梅雨期降水有很好的正相关关系。在该海温异常型的影响之下，江南北部地区次年梅雨期降水异常表现为同位相变化特征，而长江以南的下游地区为受其影响最显著的区域。     

SVD方法在场分析和预测中的应用

由预报场与因子场的奇异值分解（SVD），可找到影响预报场的主要物理因子，能提取两个场相互作用的主要耦合信号，借助最优化技术，可实现由因子场对预报场的客观预报，以华中汛期降水场为左场，4月北半球500hPa高度场，海平面气压场，北太平洋海温场组成右场，进行SVD分析和预报试验，其结果令人满意。     

江淮梅雨与冬季西太平洋海温的SVD分析

利用江淮流域1954—2001年48年梅雨量资料和美国NCEP/NCAR1953—2001全球逐月海温再分析格点资料,网格距为2°×2°,采用EOF、合成分析和SVD分解等方法讨论了江淮梅雨与西太平洋海温的关系。结果表明:影响江淮梅雨的海温关键区是西太平洋暖池区,关键影响时段是前1年的12月至当年的2月(以下简称冬季);当年冬季西太平洋暖池区海温异常偏高,同年江淮大部地区梅雨量异常偏多,反之亦然。SVD分解结果与合成分析的结果相吻合,通过信度0.05的Monte-Carlo显著性检验。     

江南地区汛期降水与热带海温关系的SVD分析

江南汛期降水异常的分析指出,6月是江南最易发生降水异常的一个月。从空间分布看,降水异常最易发生在江南的中部地区。用SVD方法分析发现,与江南汛期降水异常相关的海温异常分布型是“翘翘板”型,关键区恰好位于相关最显著的部位,前一年5～7月为海温的关键影响时段,且与汛期中4～5月的降水有最好的负相关关系。在该海温异常型影响下,次年中国东部4～6月的降水异常表现为长江南北的反位相变化特征,而江南地区位于该雨型相关显著的部位,江南中部为其影响最显著的区域。     

华南前汛期降水与我国近海海温的SVD分析

利用国家气象局整编的中国160站月降水资料和英国气象局的全球逐月海温格点资料,分析了华南前汛期降水的异常特征,并用SVD方法分析华南前汛期降水与近海海温的关系。结果表明：近50年华南南部前汛期降水的总的趋势变化不明显。华南南部前汛期降水异常存在3 a、5 a、7 a和14 a的周期;用SVD方法分析发现：存在一个关键区（130~158 ?E,5~18 ?N）,华南前汛期降水异常关键影响时段是前一年5—8月,华南前汛期降水与该关键区海温有较好的负相关关系,即前一年5~8月关键区海温异常偏高（低）,次年华南前汛期降水偏少（多）。     

SVD迭代模型在夏季降水预测中的应用

文中设计了一种基于SVD迭代的短期气候预测模型,通过选择适当的影响因子,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测。分别对华北16个测站和长江中下游地区30个测站1991—2000年近10a夏季(6—8月)降水做预测试验,平均均方误差分别为0.352和0.312,平均符号相关系数分别为0.575和0.623。此研究表明,基于SVD迭代的气候预测模型是一种非常有效的短期气候预测途径,具有很强的应用价值。     

天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究

使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型。利用2001年5月1日～2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日～5月31日武汉市天空云量。交叉验证和实例预报的结果显示：虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势。     

沈阳地区气象条件对人体健康影响的研究及预报

应用丰富的常规气象观测数据、非常规气象观测数据和医疗数据建立了沈阳地区适用的气象与健康服务业务系统，包括气象条件对疾病的影响和气象条件对人的生活影响；采用多种统计理论建立了各种指数指标的预测模型；针对沈阳地区的气候特点和人的适应性，重新界定了各种指数指标的分级。     

“0801南方雪灾”水汽通量与降水关系的SVD分析

利用2008年1月10日—2月2日的NCEP/NCAR逐日风场、比湿、地面气压资料以及中国地面国际交换站194站的逐日降水资料,分析我国“0801南方雪灾”期间水汽通量场的特征,结果表明我国南方是整层水汽通量及其散度的高值区。用奇异值分解（SVD）方法,分析了水汽输送通量异常场和降水异常场之间的关系,揭示出两对统计显著且天气意义清晰的耦合模态。其中,第一对模态的方差贡献率为81.50%,相应左、右奇异向量时间系数的相关系数为0.80,主要描述源自孟加拉湾及南海的西南风水汽输送异常增强并在我国川、滇、黔交界处及粤、闽、赣一带辐合时,长江以南大部分地区多雨;第二对模态方差贡献率为8.80%,相关系数为0.64,主要描述当中国大陆东部有源自西太平洋的水汽输送异常增强并在广西-浙江沿线区域辐合时,长江中下游流域多雨,但华南三省（广西、广东和福建）少雨。      

江淮梅雨特征及其与北太平洋海温的SVD分析

利用江淮地区1954～2001年48年梅雨量资料,采用谐波分析、EOF、合成分析和SVD分解等方法讨论了江淮梅雨的时空变化特征以及与北太平洋海温的关系.结果表明:江淮梅雨量时空分布不均,存在显著的年际和年代际变化特征.影响江淮梅雨的海温关键区是北太平洋西风飘流区,关键影响时段是当年的1～3月;当年1～3月北太平洋西风飘流区海温异常偏高,同年江淮大部地区梅雨量异常偏多,反之亦然.SVD分解结果与合成分析的结果相吻合,通过0.05的Monte-Carlo显著性检验.     

CHARACTERISTICS OF MEI-YU PRECIPITATION AND SVD ANALYSIS OF PRECIPITATION OVER THE YANGTZE-HUAIHE RIVERS VALLEYS AND THE SEA SURFACE TEMPERATURE IN THE NORTHERN PACIFIC OCEAN

Based on the precipitation data of Meiyu at 37 stations in the valleys of Yangtze and Huaihe Rivers from 1954 to 2001, the temporal-spatial characteristics of Meiyu precipitation and their relationships with the sea surface temperature in northern Pacific are investigated using such methods as harmonic analysis, empirical orthogonal function (EOF), composite analysis and singular value decomposition (SVD). The results show that the temporal evolution and spatial distribution of Meiyu precipitation are not homogeneous in the Yangtze-Huaihe Rivers basins but with prominent inter-annual and inter-decadal variabilities. The key region between the anomalies of Meiyu precipitation and the monthly sea surface temperature anomalies (SSTA) lies in the west wind drift of North Pacific, which influences the precipitation anomaly of Meiyu precipitation over a key period of time from January to March in the same year. When the SST in the North Pacific west wind drift is warmer (colder) than average during these months, Meiyu precipitation anomalously increases (decreases) in the concurrent year. Results of SVD are consistent with those of composite analysis which pass the significance test of Monte-Carlo at 0.05.     

印尼苏门答腊大地震和珠江大洪水的关系研究

1991年,郭增建发现1912～1914年缅甸、云南峨山和安达曼群岛3次7级以上地震发生后产生大量水汽,导致1915年珠江特大洪水.2005年3月26日,王涌泉向有关方面反映苏门答腊巨震后,珠江可能发生大洪水,6月珠江果然出现了大洪水.巨震引起地壳释放出携热水汽,叠加到西南气流上,季风爆发后,被带到中国的华南地区形成暴雨.由于地下裂隙复杂和不畅,放气可滞后1 a.2004年12月～2005年12月南海地区850 hPa水汽通量距平明显呈现出高峰值.杜乐天等判读美国MOPITT的850 hPa高度地球排气图,发现2002年9～11月印尼上空几百万km2有高出常年10倍以上的C0强烈排气.震前数月,印度洋东北部有持续性“长波辐射“.对苏门答腊震区地震前后的潜热通量的时空变化过程的分析,发现了在地震前20 d里,震中附近潜热通量发生了显著的异常变化.巨灾预测属世界科学难题.重大自然灾害一经发生,极易借助自然生态系统之间的相互依存、制约关系,引发出一系列灾害-由损失较轻灾害扩展为损失较大灾害,从一个地域空间扩散到另一个更广阔的地域空间.因此,利用卫星遥感、红外技术分析大地震前后水汽变化,进一步探索地气耦合机制,是一个关键科技问题.     

我国夏季降水与前期太平洋海温场关系的典型相关分析

对太平洋海温场与我国夏季降水之间的典型相关分析表明,海温场第一典型分布型的季节变化为：秋季东南高西北低、冬季东西低中间高、春夏季西北高东南低。典型主分量的时间变化规律清楚地反映出ＥｌＮｉｎｏ的演变过程。用ＣＣＡ短期气候预测模型对我国夏季降水的预报试验结果显示,我国的降水对因子场的响应存在明显的地区性差别,且预报效果同各区降水指数与典型主分量相关性的高低关系密切。     

土壤热传导方程解析解和那曲地区土壤热扩散率研究

文中用Laplace变换推导了土壤热传导方程的解析解和包含热对流项的土壤热传导方程的解析解。用青藏高原 8个土壤湿度、温度廓线观测站 1998年 9月 4日到 10日实测资料基础上 ,根据谐波方法和Laplace变换方法得到了土壤热传导方程的解析解 ,计算了这些站的总体土壤热扩散率 ;用包含热对流项的土壤热传导方程的解析解计算了土壤热扩散率。结果表明 :对于一个深度从 0 .0 4～ 0 .2 0m的浅薄土壤层 ,总体土壤热扩散率的值为 0 .30×10 -6～ 0 .98× 10 -6m2 /s,土壤热扩散率的值为 0 .15× 10 -6～ 0 .72× 10 -6m2 /s。由谐波方法得到的总体土壤热扩散率比由Laplace变换的值稍大 ;总体土壤热扩散率总是比土壤热扩散率大     

春季印度洋SSTA对夏季中国西北东部极端降水事件的影响研究

基于近47年来NCAR/NCEP再分析月平均高度场、风场、地面气压,比湿以及NOAA重构的印度洋海表温度资料和中国西北东部97个气象台站逐日降水资料,首先利用百分位法定义了极端降水事件的阈值,运用SVD及合成分析等方法,研究了前期秋季、冬季、春季及同期夏季印度洋海表温度同夏季中国西北东部极端降水事件的关系,结果表明前期春季印度洋海温异常对预测夏季中国西北东部极端降水事件的变化特征具有较明确的指示意义,关键区位于赤道印度洋地区。如果春季赤道印度洋海温异常偏暖,从同期春季到后期夏季,100～110 °E平均经圈环流在赤道附近表现为异常上升气流,对应30 °N附近在对流层中、上层表现为异常的下沉气流,同时来自印度洋的西南季风异常偏弱,使得后期夏季由于没有异常的水汽输送到我国西北东部地区,从而极端降水事件偏少,而偏冷年份正好相反。另外在春季赤道印度洋海温异常暖年,后期夏季南亚高压偏强,且呈西部型;而在异常冷年,南亚高压偏弱,且呈东部型,这可能是引起夏季中国西北东部极端降水事件变化的另一原因。