欧洲中心和日本数值预报格点产品解释应用初探

1引言 近年来，随着气象理论、气象探测技术、数学处理方法及计算机技术的高速发展，数值天气预报技术取得了长足的进步，其产品也得到了极大的丰富。但由于种种原因，我们日常获取的国外数值预报格点数据仍然较少，例如我们得到的欧洲中心（ECMWF）模式产品仅有500hPa位势高度，850hPa温度，海平面气压和200hPa、500hPa、700hPa及850hPa的UV风场，700hPa及850hPa的相对湿度。     

一个半线性耦合抛物型方程组爆破解的速率估计

考虑一个方程和非线性边界条件耦合的半线性抛物型方程组,运用Scaling方法、Green函数、Schauder估计等方法,研究该方程组解的爆破速率,并给出非线性反应项和吸收项对爆破速率的影响。     

Af（z）f‘（z）＋Bf2（z）的值分布

设 ｆ（ｚ）为复平面上的超越亚纯函数，不具有形式Ｃｅｘｐ（－Ｂｚ／Ａ），其中Ａ、Ｂ及Ｃ为复数，则Ｔ（ｒ，ｆ）可被ｆ（ｚ）的极点计数函数及Ａｆ（ｚ）ｆ＇（ｚ）＋Ｂｆ＾２（ｚ）的ａ计数函数（ａ≠０）所控制。     

利用区域气候模式RIEMS产品分析日蒸散量及其影响

利用区域气候模式RIEMS输出的各种气象参数,采用了BEF等4种不同方法计算了沂沭河上游流域的潜在蒸散量,并与该流域6个气象站实测蒸发数据计算的陆面潜在蒸散量进行了比较。结果表明,根据平均偏差、平均绝对偏差、均方根差和相关系数指标的综合判断,该4种方法的估测精度从高到低依次为双线性曲面回归经验函数法(BEF)、Hargreaves-Samani(Harg)法、Pristley-Tayler(P-T)法和Penman-Monteith(P-M)法。在时间序列上,4种方法计算的逐日蒸散量与观测值呈相同的变化趋势,但计算值在蒸散发最强、最弱和降水最多、气温最高的7-9月有较大差异。BEF法估测的精度最高,与观测值最接近,Harg法、P-M法和P-T法都有明显的偏高现象。BEF法只需要较少的参数就能得到较高的估测精度,因此可作为利用区域气候模式RIEMS产品计算沂沭河流域蒸散量的首选方法,进而为RIEMS模式中耦合的陆面水文过程模型TOPX提供满足精度要求的日蒸散量驱动参数。     

气候变化影响下极端水文事件的多变量统计模型研究

以黄河流域太原气象站和淮河流域鲁台子水文站为研究对象,利用Copula函数构建气候要素（降水）同极端水文事件（干旱和洪水）之间的多元统计模型,分析不同降水条件下不同等级干旱和洪水的发生概率变化。结果表明,Gumbel Copula能够较好地描述太原站7月份的前期累加降水量和帕默尔干旱指数（PDSI）的相关结构。随着降水量的增加,极端干旱的发生概率逐渐减小,重旱、中旱和轻旱的发生概率则先增加后减小。Clayton Copula能够较好地描述鲁台子水文站前期累加降水量和洪峰流量之间的相关结构。当前期累加降水量大于等于某一定值时,随着年最大洪峰x的增大,发生洪峰≥x的极端洪水事件的概率逐渐减小。在同一个极端洪水发生概率下,前期累加降水量越大,洪峰流量出现大值的可能性越大。     

用相关函数法求静探曲线相关距离的讨论

通过南水北调工程中一百余条静探曲线的相关距离研究,对用相关函数法求静探曲线相关距离过程中所出现的各种问题,如计算方法的选择、异常数据的影响、样本容量的选取等进行了分析。     

大西洋热盐环流与气候突变

未来是否会发生由大西洋热盐环流崩溃引起的气候突变是目前极富争议性的全球气候变化问题。首先回顾了过去发生的气候突变事件以及若干成因假说,介绍了McGill地球系统模拟组的有关研究成果,并探讨了过去气候突变事件中的南北半球遥相关,最后讨论了未来是否会发生大西洋热盐环流崩溃引起的气候突变。对过去发生的大西洋热盐环流突变的研究表明,它产生的气候背景与现代气候以及将来进一步变暖的气候截然不同,因此不能凭过去发生过的突变事件来推论将来会发生类似的气候突变。尽管有的气候模式预测全球变暖会导致大西洋热盐环流减弱甚至崩溃而引发气候突变,但是目前全球气候系统的观测有许多不足之处,并且现代气候模式也存在较大的不确定性,因此尚不能确信现在的全球变暖会导致这样的气候突变。     

多普勒雷达资料4DVAR同化反演的模拟研究

利用Sun等建立的同化模式和四维变分同化方法对多普勒雷达资料反演大气风场、热力场和微物理场进行了模拟试验研究.反演的基本思路是将4DVAR同化方法应用到三维云模式,定义价值函数表征雷达资料与模式预报结果之间的差别,通过极小化价值函数得到反演场,价值函数相对模式控制变量的梯度由伴随模式求取.试验结果表明,4DVAR同化技术能够从单(双)多普勒雷达资料反演大气三维风场、热力场和微物理场.各个变量反演精度高低与同化过程中变量受约束的大小程度呈正相关.速度场和雨水场反演精度较高,温度场、云水和水汽的反演精度次之,温度场的准确反演需要较长的同化时间.价值函数中加入背景场,哪怕是单点探空给出的平均场信息也有利于提高反演精度.在采用单部多普勒雷达资料进行反演时,速度场的反演误差较大.反演区相对雷达站的位置变化对速度场反演结果有一定的影响,而对其他变量的反演影响很小.两个时次的雷达观测资料基本足够提供反演所需的时间演变信息,同化更多时次的雷达资料,反演效果改进很小.雷达观测资料的缺值会显著降低同化效果,甚至可能导致同化失败,引入背景场可以改善这一状况.4DVAR同化技术对于雷达观测资料误差不太敏感.利用双多普勒雷达合成风场提供水平风场边界条件是比较准确可靠的.在反演主体离边界较远时,VAD风场也基本可用作水平风场边界条件.微物理场的反演对模式中的微物理参数化方案较敏感.     

设施选址模型的建立及其应用

通过模拟案例对设施选址中的中值问题、中心问题、覆盖问题等建立模型并进行分析,再引入诸如气象要素、地形要素等约束条件,用层次分析等方法建立设施选址综合目标函数,并对设施选址方法提出一些建议．     

三种非线性回归逐时气温预报比较订正

选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。