基于Stacking机器学习模型的南海北部海温预报

基于Stacking(ET-ET)的机器学习算法,利用美国国家环境预报中心再分析数据和MGDSST海温融合数据,建立了一套高效的海温长期预报方法,并在南海北部海域开展了1 a的表层海温长期预报实验。结果表明：基于Stacking(ET-ET)机器学习模型的表层海温长期预报的均方根误差降至0.52℃,平均绝对百分比误差降至1.58%,明显优于基于支持向量机、人工神经网络和长短期记忆模型的预报结果。     

赤道MJO活动对南海夏季风爆发的影响

利用1979—2013年NCEP/DOE再分析资料的大气多要素日平均资料、美国NOAA日平均向外长波辐射资料和ERSST月平均海温资料,分析赤道大气季节内振荡(简称MJO)活动对南海夏季风爆发的影响及其与热带海温信号等的协同作用.结果表明,赤道MJO活动与南海夏季风爆发密切联系,MJO的湿位相(即对流活跃位相)处于西太平洋位相时,有利于南海夏季风爆发,而MJO湿位相处于印度洋位相时,则不利于南海夏季风爆发.赤道MJO活动影响南海夏季风爆发的物理过程主要是大气对热源响应的结果,当MJO湿位相处于西太平洋位相时,一方面热带西太平洋对流加强使潜热释放增加,导致处于热源西北侧的南海—西北太平洋地区对流层低层由于Rossby响应产生气旋性环流异常,气旋性环流异常则有利于西太平洋副热带高压的东退,另一方面菲律宾附近热源促进对流层高层南亚高压在中南半岛和南海北部的建立,使南海地区高层为偏东风,从而有利于南海夏季风建立;当湿位相MJO处于印度洋位相时,热带西太平洋对流减弱转为大气冷源,情况基本相反,不利于南海夏季风建立.MJO活动、孟加拉湾气旋性环流与年际尺度海温变化协同作用,共同对南海夏季风爆发迟早产生影响,近35年南海夏季风爆发时间与海温信号不一致的年份,基本上是由于季节转换期间的MJO活动特征及孟加拉湾气旋性环流是否形成而造成,因此三者综合考虑对于提高季风爆发时间预测水平具有重要意义.     

阿拉善盟春季沙尘暴变化特征及气候成因分析

利用1981—2020年阿拉善盟9个国家气象观测站的逐日沙尘暴资料和NCEP/NCAR逐月再分析资料,分析了阿拉善盟春季沙尘暴发生、演变特征及沙尘暴偏多年、偏少年的环流场及前冬海温场特征。结果表明：阿拉善盟春季沙尘暴日数及沙尘暴过程均呈明显下降趋势。春季沙尘暴偏多年,亚洲大陆为经向环流控制,东亚大槽偏强,反气旋性气流前部西北风与气旋性气流后部偏北风在阿拉善盟上空辐合加强,极地冷空气沿乌拉尔山高压脊前偏北气流入侵,从而导致春季沙尘暴偏多;前冬海温场为北太平洋海温、印度洋海温、北大西洋海温冷水位相,赤道中东太平洋海温为暖水位相。春季沙尘暴偏少年,亚洲大陆为纬向环流控制,东亚大槽偏弱,阿拉善盟多为高压脊控制,上空为气旋性气流前部西南风与反气旋性气流后部的东南风汇合,不利于冷空气南下,沙尘暴较少发生;前冬海温场为北太平洋海温、印度洋海温、北大西洋海温暖水位相,赤道中东太平洋海温为冷水位相。     

黄、渤海表层海温对台风过程响应数值试验

根据黄、渤海夏季由台风引起的异常海温的主要特点 ,构造一个简单而典型的台风过程模型 ,利用“近海异常海温数值预报模式”对海表层温度进行了数值试验 ,对台风过程中引起异常海温的各因子进行了定量分析 ,给出台风中心及其附近各点由各因子引起的变温率变化。试验表明 ,在台风作用下 ,冷水抽吸是引起异常低温的主要原因 ,大风夹卷的贡献占第二位 ,蒸发潜热的作用也不容忽视。数值模拟还清晰地显示出台风所引起的左弱右强的不对称降温效应以及表层暖水向外输运并在台风边缘下沉的现象。另外 ,还对近海异常海温预报模式的几个关键性问题及模式需改进之处进行了讨论。     

东亚冬季风与海温在年际尺度上的耦合关系分析

利用NCEP NCAR 1950-1999年逐月再分析资料和奇异值分解(SVD)、相关分析等统计方法．分析了东亚冬季风和印度洋太平洋海温在年际尺度上的耦合关系。结果表明，在年际变化尺度上．SVD分解出来的第1模态反映了东亚冬季风与同期太平洋海温之间的主要相互耦合关系，即强(弱)的东亚冬季风对应类似La Nina(El Nino)型的海温距平分布；超前东亚冬季风两个月左右的赤道尔太平洋正(负)海温异常对后期弱(强)东亚冬季风的遥相关影响作用最显著．而弱(强)的东亚冬季风异常则对同期及落后1个月左右的南海正(负)海温异常的强迫影响作用最直接，最显著：东亚冬季风指数与落后1个月左右的热带西太平洋海温有最好的负相关关系，而与同期的热带西印度洋海温有最显著的正相关关系。     

北太平洋海温的主成分分析

对北太平洋(55°～20°N)的SST进行了主成分分析(1951～1986年)。分析表明:前五个特征向量空间型是北太平洋SST非季节变化的主要型,它们约占海温场总方差的50％。第一特征向量空间型反映了与埃尔—尼诺现象有关的大尺度分布特征。相应的时间系数序列的变化,可以清楚地鉴别50年代以来出现的埃尔—尼诺时期。它的10阶多项式反映了历史上的变暖(变冷)和变冷(变暖)期。其余特征向量空间型,反映了占北太平洋大气活动中心(如阿留申低压和西太平洋高压)和洋流区、非洋流区有关的海温分布特征。同样,对它们的时间系数序列进行了分析讨论。最后,根据前五个时间系数的线性变化趋势。对北太平洋海温变化趋势进行了讨论。     

东海黑潮途经海域岛屿测站表面海温年变化及年际变化特征

本文依据东海黑潮途经海域岛屿测站资料采用滤波、调和分析、能谱方法探讨了该海域表面海温年变化及其年际变化特征，并浅释了其物理机制。其结果表明：东海黑潮沿途海温年变化趋势十分相似，其数值特征较相邻海域变化缓慢，年周期分量占绝对优势；年际变化具有显著的３年和６～７年准周期变化，还存在１０～１１年和２０～２２年准周期趋势变化。这些准周期与某些大尺度海－气现象密切相关，在金球水文气象要素和现象的年际气候变化中具有普遍意义。文中指出了黑潮海域海温年际变化的直接原因应主要是黑潮暖流自身的变动，即它的流速流量的变化；还分析了对马暖流源地海域海温变化振动结构与黑潮海域的关联性、差异及其原因。     

海温数值预报资料同化试验：Ⅰ.客观分析的最优插值法试验

利用最优插值法发展了一个海温短期数据预报的资料同化系统，并进行了一些客观分析试验。这个同化系统具有下述几个特点：（１）由于海温的保守性，在对海个时次的船舶报ＳＳＴ资料进行同化时，加入了前后相差６ｈ的相邻资料作为同时资料，增加了资料密度，较好地解决了海洋资料相对稀疏引起的问题；（２）利用模式的一系列后报试验结果来估计模式预报误差的标准差，这比常用主观猜测的方法更加客观；（３）对观测资料进行检误的质量     

春季青藏高原感热通量对不同海区海温强迫的响应及其对我国东部降水的影响

本文利用在青藏高原适用性较好的ERA-interim地表感热通量资料,研究了1981-2010年青藏高原春季地表感热通量的年际变率与前期不同海区海温强迫的联系,以及这种联系对我国东部降水可能造成的影响。结果表明,春季青藏高原地表感热通量的年际变化有两个主要的模态,分别与前期太平洋以及印度洋海温有密切联系。与冬季ENSO事件相应的赤道中东太平洋海温强迫可以激发一个向极向西的波列,通过改变青藏高原南侧的环流和降水异常,形成一个纬向偶极型分布的高原感热第一模态,其对应的时间序列主要表现为准5 a的振荡,与ENSO事件的周期较为吻合;而春季印度洋的三极型海温分布可以强迫出一个跨越南北半球的波列,使青藏高原主体表现为东风异常,减弱背景西风,从而形成一个青藏高原主体与周围反相关的回字形感热第二模态,其主要呈现5~7 a的振荡周期。ENSO事件以及印度洋海温分布分别与青藏高原春季感热两个主模态相联系,并且冬春季海温与高原春季感热主模态对我国东部春季降水有协同影响,对于我国北方降水异常而言,高原的贡献相对海洋更重要。     

环境条件对0709号超强台风“圣帕”影响的分析

利用多种卫星观测资料和NCAR／NCEP提供的分析场,分析海温和环境垂直风切变这两个环境因素对0709号超强台风“圣帕”的强度、对流和降水结构的影响．结果表明：强度的变化和环境垂直风切变之间没有直接相关性,海温是影响强度变化的主要环境因素;最大对流区域位于顺切变方向左侧;较强切变条件下,在内眼壁上的最大降水位于顺切变方向左侧,降水呈一波非对称分布;在外围螺旋雨带上的最大降水区域则分布在顺切变方向上或顺切变方向右侧．