Research on the spectral analysis and test method of period signals in monthly mean sea level

Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｅｓｔｍｅｔｈｏｄｏｆｐｅｒｉｏｄｓｉｇｎａｌｓｉｎｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｓｅａｌｅｖｅｌ￥ＭａＪｉｒｕｉ；ＴｉａｎＳｕｚｈｅｎ；ＺｈｅｎｇＷｅｎｚｈｅｎａｎｄＣｈａｉＸｉｎｍｉｎ（Ｒ...     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

概率密度分布法在“一带一路”地区极端月气温评估和预估中的应用

“一带一路”地区人口众多,气候类型复杂,亟待加强区域气候变化风险的认识。文中将该区分成10个区域,基于第五次耦合模式比较计划（CMIP5）中的31个全球模式模拟结果,应用概率密度分布（PDF）方法评估历史阶段（1986—2005年）各模式模拟暖月和冷月气温的能力,挑选并建立较优模式集合,用以预估21世纪中叶（2041—2060年）和21世纪末（2081—2100年）的极端月气温。结果表明,模式对观测中冷月气温距平PDF的模拟水平整体较暖月高。与多模式平均以及中位值相比,较优模式集合方法更适于极端暖/冷月气温的评估。在中等排放RCP4.5情景下,与低纬度地区相比,较优模式模拟中高纬地区未来极端暖/冷月气温的增温幅度的不确定性范围较大。21世纪中叶和21世纪末较优模式模拟的极端暖月气温在地中海增幅整体最大,东南亚增幅整体最小。对较优模式集合预估的极端冷月气温而言,无论是21世纪中叶还是世纪末,北欧增幅整体最大,东南亚增幅整体最小。     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

月降水量的持续性分析

根据1951—1990年全国160站月降水量资料,通过计算相关系数、相关概率和持续性比,统计分析降水量的月际持续性特点.其结果可为月尺度降水的长期预报提供有关信息和相应的气候概况.     

利用一维时间序列重建动力系统的初步研究

通过对月平均气温一维时间序列作相空间拓展,和假定相空间状态变量随时间的演化方程含有线性和非线性二次项,再根据拓展后的资料进行拟合,利用最小二乘法求出各项系数,保留其方差贡献大的项,以重建动力系统.实际计算结果表明,重建的低阶动力系统有可能对月平均气温所表征的短期气候演化过程的非线性特性作出描写.     

干旱、半干旱区域降水趋势可预报期限的初步研究

应用中国西北和美洲大陆中部干旱、半干旱区域７个长记录站的月降水量记录，分析了降水趋势的可预报期限问题。结果表明：月降水量标准化系数序列的可预报尺度为３个月左右。将该序列进行差分运算后，误差倍增时间会显著加长。     

A Coupled General Circulation Model for the Tropical Pacific Ocean and Global Atmosphere

On the basis of Zeng’s theoretical design, a coupled general circulation model (CGCM) is developed with its characteristics different from other CGCMs such as the unified vertical coordinates and subtraction of the standard stratification for both atmosphere and ocean, available energy consideration, and so on. The oceanic component is a free surface tropical Pacific Ocean GCM between 30oN and 30oS with horizontal grid spacing of 1o in latitude and 2o in longitude, and with 14 vertical layers. The atmospheric component it a global GCM with low-resolution of 4o in latitude and 5o in longitude, and two layers or equal man in the vertical between the surface and 200 hPa. The atmospheric GCM includes comprehensive physical processes. The coupled model is subjected to seasonally-varying cycle. Several coupling experiments, ranging from straight forward coupling without flux correction to one with flux correction, and to so-called predictor-corrector monthly coupling (PCMC), are conducted to show the existence and final controlling of the climate drift in the coupled system. After removing the climate drift with the PCMC scheme, the coupled model is integrated for more than twenty years. The results show reasonable simulations of the annual mean and its seasonal cycle of the atmospheric and oceanic circulation. The model also produces the coherent interannual variations of the climate system, manifesting the observed El Ni?o / Southern Oscillation (ENSO).     

QuikSCAT卫星散射计矢量风检验及南海月平均风场特征分析

采用中国科学院南海海洋研究所2008年建设的,西沙海洋观测研究站上的自动气象站实测数据,对亚太数据研究中心提供的近实时QuikSCAT卫星遥感风场资料(2008年4月6日—12月31日)进行了检验和统计特征分析,得出:这两者风速的相关系数为0.86,平均偏差为-1.50 m/s,均方根误差为1.71 m/s,表明QuikSCAT卫星遥感风场资料在南海具有很高的适用性。在此基础上,利用QuikSCAT卫星遥感的月平均风场资料分析了南海月平均风场特征。结果表明:(1)南海季风10月到次年3月盛行东北风,6—8月盛行西南风,4、5、9月为季风转换季节;(2)存在两个平均风速大值中心,一个位于南海南部(10°N,108°E)附近,另一个位于台湾海峡附近,其位置和强度会随着季节变化而变动。     

提高月预报业务水平的动力相似集合方法

针对基于大气环流模式的月预报问题,提出了一种能有效减小预报误差并提高预报技巧的动力相似集合预报新方法。该方法着眼于动力模式与统计经验的内在结合,在模式积分过程中通过提取大气环流历史相似性信息,对模式误差进行参数化处理,形成多个时变的相似强迫量来扰动生成预报的集合成员。将这一集合新方法应用到中国国家气候中心业务大气环流模式(BCC AGCM1.0),一组10 a准业务环境下回报试验结果显示,相比于业务集合预报,动力相似集合预报方法能有效改进模式对于大气环流的纬向平均、超长波和长波预报,从而有效提高了月平均环流预报技巧(几乎达到业务可用标准)和逐日环流预报技巧,并显著降低了预报误差,合理增加集合离散度,使二者配置关系得以改善,有望在业务预报中应用。