PREDICTION OF FLOOD SEASON PRECIPITATION IN SOUTHWEST CHINA BASED ON IMPROVED PSO-PLS

In order to achieve the best predictive effect of the Partial Least Squares (PLS) regression model, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied to automatically filter the optimal subset of a set of candidate factors of PLS regression model in this study. An improved version of the Particle Swarm Optimization-Partial Least Squares (PSO-PLS) regression model is applied to the station data of precipitation in Southwest China during flood season. Using the PSO-PLS regression method, the prediction of flood season precipitation in Southwest China has been studied. By introducing the precipitation period series of the mean generating function (MGF) extension as an alternative factor, the MGF improved PSO-PLS regression model was also build up to improve the prediction results. Randomly selected 10%, 20%, 30% of the modeling samples were used as a test trial; random cross validation was conducted on the MGF improved PSO-PLS regression model. The results show that the accuracy of PSO-PLS regression model and the MGF improved PSO-PLS regression model are better than that of the traditional PLS regression model. The training results of the three prediction models with regard to the regional and single station precipitation are considerable, whereas the forecast results indicate that the PSO-PLS regression method and the MGF improved PSO-PLS regression method are much better than the traditional PLS regression method. The MGF improved PSO-PLS regression model has the best forecast performance on precipitation anomaly during the flood season in the southwest of China among three models. The average precipitation (PS score) of 36 stations is 74.7. With the increase of the number of modeling samples, the PS score remained stable. This shows that the PSO algorithm is objective and stable. The MGF improved PSO-PLS regression prediction model is also showed to have good prediction stability and ability.     

TYPICAL ANOMALOUS WIND STRESS PATTERNS IN TROPICAL PACIFIC ASSOCIATED WITH EL NINO/SOUTHERN OSCILLATION

Based on years of month-to-month observations of sea surface temperature anomaly (SSTA) and wind stress anomaly, typical wind stress patterns in the tropical Pacific associated with ENSO are Studied with the techniques of linear regression and EOF analysis. The anomalous field, which is linearly correlated with ENSO, is found to be varying at low frequencies on the temporal scale and to be in four typical patterns of distribution horizontally.Pattern 1 is of the easterly anomaly and wind stress divergence in the equatorial region east of the date line. Pattern 2 is of the westerly anomaly and wind sttess convergence in the equatorial region east of the date line. Pattern 3 is of the westerly anomaly and wind stress convergence south of the Equator but east of the data line, with the easterly anomaly west of it. Pattern 4 is of the weak easerly anomaly east 160°W and the westerly anomaly west of 160°W. Wind stress fields linearly independent of ENSO are of a high-frequency process with a typical pattern off the Equator that has a large horizontal amplitude. Using an ocean anomaly-forcing model with the regressed wind stress anomaly field that is associated with ENSO, principal signals of ENSO are reproduced. It indicates the fundamental nature of the typical wind field anomaly patterns revealed for the genesis of El Nino.     

经向风应力在热带不稳定海气相互作用中的角色

利用1951-2000年北太平洋海温和副高特征量资料，探讨夏半年副高与前期海温的关系，发现影响副高活动的海温关键区赤道东太平洋前期信息最明显，从前期秋季持续至春季都保持与夏半年各月副高强度、西伸脊点位置的高相关；ENS0事件的形成超前于副高强度的转折约半年时间；El Nino年副高持续偏强偏西，La Nina年则相反，脊线位置也有所反映，但不如强度与西伸显著。在此基础上进一步分析表明，福建雨季降水、副高强度与Nino 3区海温存在着大约相一致的年代际振荡与突变时间；雨季降水分布的异常直接受到副高活动的影响，而副高活动又明显受ENS0循环的制约，因而关注赤道东太平洋海温异常及ENS0信息对福建雨季降水分布趋势的预测旦有重要意义。     

Remote forcing of Indian Ocean warming on Northwest Pacific during El Niño decaying years: a FOAM model approach

This paper attempts to analyze in detail the remote influence of the Indian Ocean Basin warming on the Northwest Pacific (NWP) during the year of decaying El Niño. Observation data and the Fast Ocean-Atmosphere coupled Model 1.5 were used to investigate the triggering conditions under which the remote influence is formed between the positive sea surface temperature (SST) anomaly in the North Indian Ocean and the Anomalous Northwest Pacific anticyclone (ANWPA). Our research show that it is only when there is a contributory background wind field over the Indian Ocean, i.e., when the Indian Summer Monsoon (ISM) reaches its peak, that the warmer SST anomaly in the North Indian Ocean incites significant easterly wind anomalies in the lower atmosphere of the Indo-West tropical Pacific. This then produces the remote influence on the ANWPA. Therefore, the SST anomaly in the North Indian Ocean might interfere with the prediction of the East Asia Summer Monsoon in the year of decaying El Niño. Both the sustaining effect of local negative SST anomalies in the NWP, and the remote effect of positive SST anomalies in the North Indian Ocean on the ANWPA, should be considered in further research.     

CAM3.0模式中东亚气溶胶浓度变化的直接效应及全球海面温度年代际变化对东亚夏季降水的影响研究

利用CAM3.0气候模式模拟研究东亚地区气溶胶浓度增长以及1976/1977年前后发生的海温年代际变化对东亚夏季降水场的影响及其机制。采用四组试验:即对东亚区域(100~150 °E,20~50 °N)分别进行的单独加倍黑碳气溶胶浓度、单独加倍硫酸盐气溶胶浓度、同时加倍这两种气溶胶浓度的三组关于气溶胶直接气候效应的试验及全球海温在1976/1977前后发生变化的海温年代际变化试验,来比较、探讨海温年代际变化和东亚地区气溶胶浓度增加对东亚夏季降水的影响机制。结果表明,无论是海温年代际变化还是各种气溶胶的浓度加倍,都能导致我国出现长江以北地区降水减少-东南沿海地区降水增加的“南涝北旱”的降水异常分布型。但两者在洋面上空降水的迥异表现及东亚低层风场的不同变化,显示其具有不同的异常降水机制。比较三类气溶胶浓度增加的试验结果发现:在单独硫酸盐气溶胶浓度增加试验中,东亚中部出现最显著的中下层大气降温、异常下沉气流以及降水减少;而在黑碳气溶胶试验中,出现在东亚中部的异常下沉气流强度减弱且位置偏南;在同时增加两类气溶胶浓度时,降水异常分布与单独黑碳气溶胶浓度增加所导致的降水异常相近,但强度减小。      

华南前汛期降水异常与太平洋海表温度异常的关系

利用近50年华南地区站点逐日降水观测资料和全球大气、海洋分析资料,分析了华南前汛期降水异常的变化特征及其与太平洋海温异常的联系.结果表明,近50年来华南前汛期降水总体呈现减少趋势.影响华南前汛期降水异常的太平洋海温异常型是一个类似于ENSO的西太平洋暖池模态,即显著海温异常区域位于西太平洋暖池.西太平洋暖池区域(120°E-180°E,20°S-20°N)前期冬季海温异常同华南前汛期降水存在显著的负相关关系,是具有预报意义的海温关键区.该关键区海温异常影响华南前汛期降水的可能物理过程是:当前期冬季暖池异常偏暖时,菲律宾周围地区对流活动加强,导致Walker环流及东亚太平洋中低纬局地Hadley环流增强;该异常通过影响东亚－太平洋遥相关波列,使前汛期期间西太平洋副高加强西伸,脊线位置偏北,同时副热带西风急流减弱北退.随着Hadley环流上升支的增强,东亚副热带地区下沉运动也增强了,华南地区对流活动受到抑制.而且由于副高的增强,经过其北侧向华南地区的西南水汽输送辐合也减弱了,因此前汛期降水偏少.冷海温年的情形则相反,华南前汛期降水偏多.近50年来华南前汛期降水总体呈现趋势性减少正是由于前冬西太平洋暖池趋势性增暖所致.     

全球海洋环流模式中上层海洋对表面强迫的响应和调整Ⅰ.年际变率

利用一个较高分辨率的全球海洋环流模式在COADS 1945～1993年逐月平均资料的强迫下对海温和环流场进行了模拟试验,研究了全球热带海洋(主要是热带太平洋)海温和环流场的年际变化特征及模式ENSO冷暖事件演变的控制机理.结果表明,模式成功地再现了和观测一致的海温和环流的年际变化以及ENSO演变特征.其中热带印度洋年际SST变率的主要模态表现为与ENSO相联系的海盆尺度的一致性增暖或变冷现象,次级模态为热带印度洋偶极子模态;热带大西洋的SST年际变率表现为类ENSO的年际振荡现象.在热带太平洋,SST年际变化主要表现为ENSO型,环流的年际变率表现为与ENSO相对应的热带海洋质量循环圈的年际异常.对应于暖(冷)事件,前期赤道海洋垂直环流圈显示出减弱(增强)的特征.其中南赤道流异常的位相较Nino3区海温总体要超前5个月左右的时间;赤道上翻流异常的位相在表层要超前4个月,并随时间由上至下扩展;赤道潜流的异常则显示出东传特征,其中最早的较为显著的异常发生ENSO成熟前3个月180°附近.在模式ENSO冷暖事件的演变过程中,次表层海温异常沿赤道的东传起了关键作用,模式的ENSO模态主要表现为"时滞振子"模态.     

影响中国夏季降水的前冬北半球中高纬大气环流年际变异主模态

本文利用观测和再分析资料,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)分析,发现北极涛动(Arctic Oscillation, AO)是显著影响中国夏季降水年际异常的前冬中高纬大气环流变异的主模态。AO在冬季发展成熟,在春季衰亡,在夏季发生位相反转。AO会导致华北、东北、长江中下游和华南夏季降水异常呈现三极型分布。伴随正位相的AO,在黄海至日本海上空的异常低压伴随的东北风异常引起华北和东北水汽通量异常辐散及降水减少,而西北太平洋的异常高压不仅增强其北侧的西南风水汽输送,和北部异常低压共同作用导致长江中下游水汽通量异常辐合及降水增加,而且使得华南水汽通量异常辐散,降水减少。因此,本文发现的前冬AO模态与我国夏季三极型异常降水分布的关系可为我国夏季旱涝预测提供一个重要的中高纬前期因子。     

马斯克林高压的变化及其与ENSO的关系

使用1948-1999年的NCEP／NCAR再分析月平均资料,根据气候平均高度场的演变特征,利用850hPa马斯克林高压的特征闭合等值线所包含的格点数定义了马高面积指数,通过分析马高面积指数揭示了马高的变化特征及其与ENSO的关系。结果表明：（1）马高虽然常年存在,但存在明显的季节变化,北半球夏季最强,冬季最弱,由冬到夏的突然增强过程主要在5～7月,由夏到冬的减弱过程主要在8～11月;（2）马高的面积变化在整个时段内存在16a左右的周期,在1965年前有8a左右的周期,在1967年后有3～5a的周期,特别是在1990年代以后3～5a的周期更显著;（3）在年代际时间尺度上,马高面积在1976年有一个明显的跃变,1976年之前马高偏弱,1976年之后马高增强;（4）马高变化与ENSO有明显的对应关系,当厄尔尼诺发生时,马高增强,反之减弱。马高与ENSO关系秋季最好,冬季次之,夏季最差。因此,ENSO是影响马高年际变化的一个重要因子。     

我国南方暴雨一些气候特征的统计分析

根据我国南方59个气象观测站1958～1995年月暴雨日数资料,应用三维经验正交函数分解(EOF3)和小波分析方法,研究了暴雨的主要分布类型、季节变化特征、年际变化和年代际变化规律.结果表明:我国南方暴雨的总趋势是略有增加,但幅度很小;年际变化存在32年、10年、5年和2～3年左右的周期震荡;年代际变化规律是:20世纪50年代末～60年代约10年周期较为清楚,70年代5年周期最强,80～90年代中期10年左右周期最明显,而且比50～60年代要强得多,此外80年代3年左右周期也较明显.我国南方暴雨季节变化显著,4～10月为多暴雨季节,最多的月份出现在6月.暴雨最活跃区域的年变化不大,均位于华南地区,虽然长江流域和黄淮地区是分别对应于梅雨和华北雨季中的多暴雨区域,但是其最大中心值没有超过华南地区.我国南方暴雨、雷暴和冰雹的气候特征,在总趋势、空间分布、季节变化、年际变化和年代际变化方面均存在明显的差异,表明了这3类对流性天气形成物理机制的复杂性.