降水量概率分布的一种间接模式

本文提出一种相邻测站月(年)降水量Γ分布的间接估计模式。根据该模式,借助长序列(大样本)测站资料可间接估计短序列(小样本)测站的理论分布。推证表明,间接模式比直接由本站短序列记录估计理论分布提高了有效率并简化了拟合分布模式的计算。     

陕西省降水量的概率分布

对陕西省年、季、月降水量的概率分布统计检验结果表明:①我省年降水量序列具有正态分布特征,服从于正态分布。②我省季降水序列服从Г分布。③月降水量序列经过线性变化后都服从于Г分布。因而在进行年降水的概率分布统计时可应用正态分布。对季、月降水进行概率分布统计时可以应用Г分布。     

降水量Γ分布模式的普适性研究

本文应用概率论中著名的多项分布结合统计物理学观点证明降水量频数的最可几分布必然为Γ分布。又据实测资料验证降水量频数分布的最佳模式为Γ分布。从而提出适用于各地任意时段和任意月份的降水量Γ分布通用模式。文中还就有关问题作了有益的讨论。     

降水量Γ分布模式的普适性研究

利用2015年6月1日—7月31日三个全球数值预报业务中心(CMA、ECMWF和NCEP)的24 h降水集合预报资料和我国东南地区降水观测资料,采用贝叶斯模型平均方法(A方案)和基于A方案的统计降尺度模型二次订正方法(B方案)对上述三个中心和多模式超级集合降水预报进行订正,并对比两种方案的订正效果;然后,选取2015年8月1—31日降水预报进行独立样本检验,分析订正前后的降水预报效果。结果表明:以第50百分位的降水预报为例,经A方案订正后各中心和多模式的集合平均消除了大量的小雨空报,其对小雨、中雨的订正效果很明显,对大雨以上的降水量级订正效果不明显。随着降水阈值增加,A方案的订正效果随之减弱。此方案对雨带走向的订正不明显,会使降水大值区量级降低甚至消失。采用B方案订正后,不仅可降低原始集合预报的空报率,还可对降水量级和落区进行订正,使降水预报的范围和量级与实况更接近,但对大量级降水,如50.0 mm以上的降水量级订正效果仍然不显著。

     

辽宁四季降水量概率分布特征分析

1 引言 辽宁省地处温带季风气候区,地形复杂多样,降水量的时间变化和空间变化都很大。在过去几十年中,辽宁省气象工作者曾围绕着降水量的时空变化特征问题进行了大量的研究。但大部分的研究往往只着眼于降水量的地理分布、降水变率情况、旱涝规律、降水量的长期演变特征及未来发展趋势,相比之下,对降水     

辽宁四季降水量概率分布特征分析

辽宁省地处温带季风气候区，地形复杂多样，降水量的时间变化和空间变化都很大。在过去几十年中，辽宁省气象工作者曾围绕着降水量的时空变化特征问题进行了大量的研究。但大部分的研究往往只着眼于降水量的地理分布、降水变率情况、旱涝规律、降水量的长期演变特征及未来发展趋势，相比之下，对降水量概率分布特征则研究甚少。     

中国夏季雨日降水量的概率分布

利用全国174站夏季逐日降水资料估计了雨日降水量的无条件和有条件概率密度函数，并递推得各站1至20d内最大日降水量的概率分布及10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm的概率。主要结果是：在无条件和前一天有雨或无雨条件下雨日降水量r分布的形状参数α都小于1，且差别不大，而绝大部分站无条件下的尺度参数口大于前一天无雨条件下的卢。而小于前一天有雨条件下的β；无条件和分条件下，雨日降水量的均值和方差的地理分布都是东南沿海地区大于西北内陆地区，且绝大部分站无条件下的纵盯。分别大于前一天无雨条件下的μ0、α^20，而小于前一天有雨条件下的μ1、α^20；Γ分布能较准确地逼近前一天无雨和前一天有雨两种条件下雨日降水量的样本频率分布；10d、20d内最大日降水量≥10mm、≥25mm、≥50mm概率的地理分布，都是东南沿海地区大于西北内陆地区，与同样等级的样本频率的地理分布非常接近。广西西部、云南东部一带为高值区，安徽南部、江西北部一带为次高值区。     

长江流域月季降水量的概率分布特征分析

利用长江流域712站1951—2015年的月、季降水资料,分析了站点降水在正态分布和Γ分布的空间服从情况。结果表明:对于月降水,大部分站点能服从Γ分布,通过Γ检验的站点表现出时空差异,两湖流域表现尤为突出,两湖流域在1和7—12月Γ特性表现较好,但在2—6月通过Γ检验的站点较少。季降水量服从正态分布的比例要高于Γ分布,春、冬季降水的正态分布服从性要好于夏、秋季;而对于Γ分布,春、夏季的服从性要好于秋、冬季。月、季降水中都存在一定比例的站点同时服从两种分布或都不服从这两种分布。     

基于Γ函数的暖季小时降水概率分布

我国暖季小时降水的气候概率分布特征分析是开展短时强降水概率预报的重要基础工作。本文使用1991—2009年5月1日至9月30日的小时降水资料,采用最大似然估计方法,对用于描述518个观测站点降水分布的Γ函数的形状参数α和尺度参数β进行了估算,对极端α和β分布情况下大于0.1 mm的暖季小时降水的概率密度分布状况及其累积概率密度分布函数进行了分析,并给出了多个站点基于Γ函数的超过给定阈值的降水累积概率的分布。结果表明:α和β之间的相关性高达0.975,其分布与我国的地势分布有很大的关系。Γ分布可以很好地描述小时降水的分布状况,模拟得到的结果具有更好的连续性,揭示了实况降水中不能观测到的极端降水发生的可能性;华南沿海和海南西北部为最容易出现短时强降水的区域,在有降水的情况下,其小时雨量超过10、20和30 mm的累积概率分别达到了8.0%、2.0%和0.7%,另一个常出现极端降水的区域为鲁苏皖交界处,这是强对流预报中值得注意的区域;95%累积概率密度对应的小时降水阈值分布显示,自西北向东南,极端小时降水的阈值不断增大;α与站点海拔高度之间具有很好的指数相关性,其相关系数达到了0.709,表明地形对我国暖季小时降水量的分布具有重要的影响。     

山区降水量概率分布推断及其应用

以大别山东段长年和短年的年旬降水量资料，推算考察点的长年旬雨量理论概论分布。计算表明由间接模式仅据二、三年考察资料所得理论分布与直接由长年代记录所估算的理论分布十分吻合，有效率也很高，因此用间接模式推算山区降水量保证率有相当的可靠性。文中对山区降水资源的利用也作了相应的分析。     

我国不同概率风压的计算

风压是建筑设计中很重要的基本设计数据之一,特别是高耸构筑物,它是设计上主要控制荷载.因此,为了使建筑结构设计做到安全、经济和适用,正确地确定风压是非常重要的.由于各种建筑物寿命不同,要求的风压值也各异.木文根据各种建筑物的要求,按极值分布理论,计算了10、20、30、60和100年一遇的风压值,这些资料已列入有关部门的规范或手册中.     

一个长期降水预报的热力学模式

本文首先从大气水分平衡方程和地气系统热平衡方程出发,导出了描写降水和地温、气温相互联系的方程,然后根据土壤热传导方程,得到地温的预报方程,由此建立了一个长期降水预报模式。另外还对方程中与气候平均状态有关的参数的量级,根据实际资料进行了估算,对模式进行了合理的简化,为长期降水数值预报提出了一个实际可行的途径。     

一个改进的汛期降水预报的热力学模式

本文在地气系统热平衡方程、土壤热传导方程和Ｇ．Ｗ．Ｐａｌｔｒｉｄｇｅ关于行星大气等效红外辐射温度参数化公式三个方程的基础上,建立了一个用于汛期（４－９月）降水预报的区域模式。它有效地修正了汤懋苍等提出的“一个长期降水预报的热力学模式”中存在的一些问题。     

一个海气耦合环流模式中的ENSO循环特征及控制机理

本文利用中科院大气所两层全球大气环流模式和十四层热带太平洋模式的耦合环流模式１００年积分中的后３０年的月平均输出资料,通过分析海表面温度、上层海洋热容量和海表面高度异常的年际变化,揭示了模式ＥＮＳＯ循环（包括其产生、发展、成熟和消亡过程）的特征及其控制机理。结果表明,控制本文耦合环流模式中ＥＮＳＯ循环的机理是“时滞振子”模态,这和由中间复杂程度耦合模式得到的ＥＮＳＯ控制机理是一致的。反映了“时滞振     

广西6、7月份若干日内最大日降水量的概率分布

对广西16站用6、7月逐日降水量资料估计了日降水量的条件概率密度函数,并递推得1～20天内最大日降水量的概率分布.主要结果是:分布能较准确地逼近前一日有雨和无雨两种条件下日降水量的样本频率分布;大多数站在10日内最大日降水量在20～30毫米的概率最大,约0.2,20日内最大日降水量在30～50毫米的概率最大;北海和钦州10、20日内最大日降水量达100毫米以上的概率明显大于其它站.     

一个大气环流模式差分格式的检验

本文用两种工具对我们设计的一个大气环流模式及其差分格式作了较为严格的检验。首先,我们用检验球面模式的传统工具Rossby-Haurwitz波对简化的正压模式进行了检验,其效果与欧洲中心的结果极为一致。其次,我们发展了检验斜压初始方程模式的工具——非线性Haurwitz波,并对环流模式的框架部分作了检验,取得了令人满意的结果。     

GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究

通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法（GA）和前馈误差反传播（BP）算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报.以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995～2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果.试验表明：（1）6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数.（2）训练算法为Levenberg-Marquardt算法（LM）.（3）遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点.（4）利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性.     

华南前汛期降水预测模型及其预测试验

将中国华南区域分为东、西2个区,对每个区(8个站)的前汛期(4—6月)平均降水量作自然正交展开(EOF),选取各区累积方差贡献超过75%的前4个主分量作为预报分量。再利用偏最小二乘回归方法结合均生函数方法,提出一种同时考虑预报量自身显著变化周期和前期物理量因子对预报量未来变化影响的预报模型,分别建立东、西区前汛期平均降水量的偏最小二乘回归预报方程。试验结果表明,新的预报模型的预报效果比单纯采用前期物理量因子的逐步回归模型更好,并且其预报能力的提高具有合理的分析依据。      

基于CWRF模式夏季日降水量的订正技术对比

误差订正是提高模式模拟和预报性能的有效方法。基于CWRF(regional Climate-Weather Research and Forecasting model)25套不同物理参数化方案的日降水量模拟资料, 对比仅进行降水日数订正(OCD)、仅进行降水量订正(OCM)和先订正降水日数再订正降水量(COR)三种订正方法, 先订正再等权重集成和先等权重集成再订正两种订正思路, 重点对1997—2015年华中和华南地区夏季日降水进行订正效果的对比。结果表明:(1)降水日的订正是必要的, 综合而言COR方法对CWRF模式日降水的订正效果更佳, 尤其是小量级降水, 但降水强度的表现不如OCM; (2)先集成后订正的效果更好; (3) CWRF模式不同参数化方案对日降水的模拟能力有显著差别, 经过订正后模拟能力均有所提升, 但对于不同的模拟方案, 其订正效果也不同。表明, 误差订正确实能有效提高模式模拟及预报性能, 但其效果存在不确定性。提高模式的预报性能, 关键还是提高模式对真实大气动力学的表述能力。      

年际气候变化的一种概率预测模式及其试验

本文在Ｂａｓｓｅｔｔ概率预报模式基础上，进一步推广试验，提出一种气候预测概率模式。这种以预报未来气候取值的概率分布为目标从而判断性地作出预报决策的方法，可使传统预报的不确定性加以定量化。大量数据试验表明，这种新型的概率预测具有相当高的准确度，并适于业务应用。