长江中下游地区夏季降水的水汽路径的客观定量化研究

本文根据中国台站降水资料和NCEP/NCAR再分析资料, 研究了长江中下游地区夏季降水的水汽路径并给出了客观定量化的定义。结果表明:(1)影响长江中下游地区夏季降水的水汽路径主要是来自南界的水汽输送, 据此定义了南界水汽路径的面积、中心强度、向东延伸格点的位置以及边界强度等指标;(2)对各个指标的时间演化特征进行了分析, 南界水汽路径的面积指标和中心强度指标有下降的趋势, 各个指标在20世纪90年代前后都有一个明显的转折, 面积指标、中心强度指标、边界纬向强度指标都有明显的年代际的变化;(3)对各指标与中国夏季降水和前冬海表温度进行相关分析, 夏季南界水汽路径影响我国不同地区的降水, 南界水汽路径的面积指标、中心强度指标与前一年冬季西太平洋的海温呈显著负相关, 与赤道中太平洋和东太平洋前一年冬季的海温呈显著正相关, 即前冬东太平洋发生El Ni?o时, 有利于夏季西太平洋水汽输送增强, 进而有利于长江中下游地区夏季降水偏多。     

InSAR形变测量精度的精密关系式

基于InSAR形变测量基本原理,从基线沿水平向分解和基线沿视向分解两个方面出发,详细给出基线分解时的高度、斜距、基线,以及相位等量误差之间在互相独立和互相不独立两种情况下对InSAR形变测量精度影响的精密关系式.通过与已有的InSAR形变测量精度关系式比较可以看出,给出的InSAR形变测量精度的精密关系式具有较高的精密性和广泛的适用范围.     

各向异性叠前时间偏移在南黄海海相油气勘探中的应用

与常规叠后时间偏移相比,叠前时间偏移具有更高的成像精度、信噪比和更好的波组特征,特别在构造复杂、速度横向变化大的地区,叠前时间偏移的优势更为明显。基于各向异性叠前时间偏移,考虑了地层的非均质性和复杂地震射线的传播问题,提高了对复杂地质构造的成像精度。针对南黄海海相油气地震勘探中的成像难题和原始地震资料品质,通过处理攻关试验形成了以各向异性Kirchhoff叠前时间偏移技术为主体的成像处理流程和参数,改善勘探目标层的成像品质。     

2011年春末夏初长江中下游地区旱涝急转成因初探

选用NCEP/NCAR、NOAA、国家气候中心(NCC)提供的各要素资料及NOAA-Hysplit模型,对2011年春末夏初发生在中国长江中下游地区旱涝急转的降水异常事件及其影响机制进行初步分析,并建立天气学概念模型.结果表明:(1)长江中下游地区,尤其是(27°N～～32°N,l10°E～120°E)区域在6月第1候...     

中国近530年干湿变化及其持续性特征研究

采用中国530年旱涝指数序列,并将其划分为华北和西北东部地区(Ⅰ区)、长江流域地区(Ⅱ区)以及中南和东南沿海地区(Ⅲ区)3个区域.应用功率谱、滤波方法、BG算法等研究旱涝指数序列各相对平稳均值段之间的干湿转化特征.结果表明,近130年的干旱时段和历史上的干早或偏旱时段相比,Ⅰ区干湿转化频率有所加快;Ⅱ区于湿转化频率没有太大变化;Ⅲ区干湿转化频率有所降低.并且重大干湿转折时期大多对应突变点比较集中,即这一时期气候态不稳定,容易发生突变或符种极端气候事件.结合小波系数的周期分析结果发现,Ⅰ区从1920年左右开始的干旱,在经历了20世纪70年代末以来的严重干旱以后,有可能在21世纪再持续50到70年,其后再一次发生由干旱向湿润的转型;Ⅱ区则有可能在接下来的几十年中持续湿润期相对集中的情况.此外,Ⅰ-Ⅲ区干湿变化的特征与北半球的气候变化有一定的对应关系;Ⅰ区的干湿变化与当地温度变化具有较好的止相关;Ⅱ区和Ⅲ区干湿变化与温度变化的联系较Ⅰ区差一些;太平洋年代际涛动可能对3个区域的干湿转化均有不同程度的影响.在此基础上,定义旱(涝)尺度因子,可以定量描述旱涝持续性的区域特征;滑动计算旱(涝)尺度因子,可以检测哪一时段对应有旱涝群发性事件及重大干湿期的转折.     

顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是InSAR进行数字高程模型提取和地表形变测量的关键步骤.提出一种顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法通过在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入与地形因素相关的输入控制变量来实现.由于干涉条纹直接反映地形的变化起伏,局部条纹频率与局部地形坡度密切相关,考虑采用局部条纹频率估计作为输入控制变量.在局部频率估计中...     

我国短期气候预测技术进展

经过近60年的发展,我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。近年来,一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧,新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行,研发了多种模式降尺度释用技术,多模式气候预测产品解释应用集成系统(MODES)和动力-统计结合的季节预测系统(FODAS)逐渐应用于业务中,大气季节内振荡(MJO)逐步在延伸期预报中得到应用。近年来,对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。     

一种区域气候预测模式的构建

基于从气候场长期演变提取预测信息的观点 ,从热力学方程和水分平衡方程出发 ,导出了描写地表气温、降水和高度的模式方程组 ,着重考虑了非绝热加热作用和水汽运动形成降水。进一步构造成一个预测区域气候的自忆模式 ,它不同于当今普遍使用的数值嵌套模式。初步计算表明 ,该模式具有较高的预测能力 ,为短期区域气候预测提供了一个实际可行的途径     

Spatio-Temporal Correlation Analysis of Global Temperature Based on the Correlation Matrix Theory

TBased on the NCEP/NCAR reanalysis daily mean temperature data from 1948 to 2005 and random time series of the same size, temperature correlation matrixes (TCMs) and random correlation matrixes (RCMs) are constructed and compared. The results show that there are meaningful true correlations as well as correlation "noises" in the TCMs. The true correlations contain short range correlations (SRCs) among temperature series of neighboring grid points as well as long range correlations (LRCs) among temperature series of different regions, such as the El Ni o area and the warm pool areas of the Pacific, the Indian Ocean, the Atlantic, etc. At different time scales, these two kinds of correlations show different features: at 1-10-day scale, SRCs are more important than LRCs; while at 15-day-or-more scale, the importance of SRCs and LRCs decreases and increases respectively, compared with the case of 1-10-day scale. It is found from the analyses of eigenvalues and eigenvectors of TCMs and corresponding RCMs that most correlation information is contained in several eigenvectors of TCMs with relatively larger eigenvalues, and the projections of global temperature series onto these eigenvectors are able to reflect the overall characteristics of global temperature changes to some extent. Besides, the correlation coefficients (CCs) of grid point temperature series show significant temporal and spatial variations. The average CCs over 1950-1956, 1972 1977, and 1996 2000 axe significantly higher than average while that over the periods 1978-1982 and 1991 1996 are opposite, suggesting a distinctive oscillation of quasi-10-20 yr. Spatially, the CCs at 1- and 15-day scales both show band-like zonal distributions; the zonally averaged CCs at 1-day scale display a better latitudinal symmetry, while they are relatively worse at 15-day scale because of sea-land contrast of the Northern and Southern Hemisphere. However, the meridionally averaged CCs at 15-day scale display a longitudinal quasi-symmetry.     

中国极端温度的群发性研究

从极端事件再现时间的角度研究了中国极端高、低温事件再现时间序列的长程相关性、群发性以及二者的关系。发现极端温度事件再现时间序列具有长程相关性,表征长程相关性的标度指数分布存在着明显的区域性特征,并与大气环流有关,当中国大陆在盛夏或隆冬稳定的西风环流控制下,极端温度的长程相关性较好,标度指数较大。通过定义极端事件的群发指数,对极端高、低温进行研究,发现具有长程相关性再现时间序列的极端温度呈现群发现象,且极端温度再现时间序列的标度指数和群发指数二者在空间分布上有较好的对应,极端温度再现时间序列的长程相关性可能是导致极端温度群发性的原因。从年际变化的角度看,极端高温Ⅰ级群发区域的群发指数增长趋于平缓,而极端低温Ⅰ级群发区域的群发指数有下降趋势,这与近几十年来全球变暖一致。在年代际尺度上,群发指数分布的演变特征明显,极端高温Ⅰ级群发区域总体面积变化不大,而极端低温Ⅰ级群发区域面积明显减少。因此,极端低温事件群发性减弱很可能是年代际气候变暖的主要原因。