朔州市分县分级降水预报实验研究

选取数值预报产品与朔州市6县(区)夏季(6月至8月)降水资料，采用最优子集回归方法，研究了朔州市分县分级降水预报指导产品，用以提高朔州市汛期降水天气的客观预报水平。     

华南地区前后汛期极端降水事件对比分析

根据1961-2014年华南地区50个测站的逐日降水量资料,采用改良后的百分位法定义了华南地区前后汛期的极端降水,并运用小波分析、SVD等统计方法分析了华南地区的前、后汛期极端降水事件的时空变化规律以及可能影响原因。结果表明:近54 a来,华南地区前、后汛期极端降水都有明显的年际变化,极端降水指数都呈上升趋势,但是变化周期不同,分别具有3~5 a和6~8 a的显著的变化周期;华南地区前、后汛期的极端降水指数的空间分布存在差异,前汛期在广西东北部和广东中部极端降水指数较大,后汛期在华南沿海地区极端降水指数较大。造成前、后汛期上述差异的可能因素是:(1)大气环流和前冬海温异常变化可能是影响华南前汛期极端降水的重要因素。前汛期由于南海夏季风的爆发,强盛的西南气流由南向北输送暖湿气流,同时北方冷空气延伸至华南地区,冷暖空气在华南中北部交汇,对流旺盛,易于发生极端降水;前汛期前冬季赤道太平洋海温异常增暖特别是中东太平洋的增暖,为华南地区前汛期降水偏多创造了有利条件;(2)后汛期极端降水的主要原因是局地海温增加,对流旺盛,西北太平洋和南海热带气旋的增多,在华南沿海地区易出现极端降水。     

用地温预报雨季降水趋势的初步探讨

利用相关系数及逐步回归的计算方法,研究了地温与降水的关系,并建立昆明周围地区（包括西藏一些地区）3个地温层（0.8,1.6,3.2m)对昆明降水的月预报方程。给出了月降水的拟合效果图和1992年、1993年各月昆明降水的预报。最终形成昆明地区《地温预报汛期降水系统》软件包投入试运行。     

印度洋暖池热含量变化对低纬高原汛期降水的影响

 利用美国Scripps海洋研究所提供的1961—2003年的海洋热含量再分析资料、低纬高原148站降水资料和NCEP/NCAR环流再分资料,采用EOF分析、相关分析、合成分析等方法研究了印度洋暖池热含量变化,及其对低纬高原6—8月降水的影响及其可能原因.结果表明,印度洋暖池6—8月热含量变化E0F分析第1模态为全场一致型,解释方差为28%.印度洋暖池热含量与中国低纬高原6—8月降水的关系主要体现为与云南北部和东部等地区的显著正相关,这种相关关系源于前期2—4月,且随时间的推移其影响范围不断扩大,至同期时达到最好.在印度洋暖池热含量偏高年,暖池区持续的加热异常在东侧对流层低层激发出反气旋式环流异常,造成副高西伸,从而在副高外围形成一条自孟加拉湾向低纬高原区域的经向水汽输送带,为低纬高原区域输送大量的水汽,从而造成低纬高原区域降水增多.相反,在印度洋暖池热含量异常偏低时,西南风水汽输送带较弱,水汽输送无法穿越山脉输送到低纬高原区,造成低纬高原汛期降水偏少.
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利用卫星资料对青藏高原地区空中云水资源的研究

利用青藏高原地区39个站的地面站逐日观测资料,采用泰森多边形法计算了青藏高原地区2007-2011年多年平均月降水量.利用美国环境预报中心逐月再分析资料,计算了2007-2011年各季节的高原季风指数,借助相关分析法分析了影响青藏高原地区降水量的环流因素.利用MOD08大气可降水量和云产品,用奇异值分解法分析了青藏高原地区可降水量与云参数的关系.将地面降水与量资料和MOD08大气可降水量资料结合,计算了青藏高原地区的降水效率.结果表明:西太平洋副热带高压面积指数、亚洲经向环流指数、亚洲纬向环流指数和高原季风指数均与降水量具有显著的相关关系;可降水量与云顶温度、云量、云顶气压和云光学厚度都有很显著的关系,通过奇异值分解,发现每对奇异向量场之间的相关系数,第一模态均达到5%显著性水平,方差贡献均超过989%,每组对应的可降水量的第一模态的异性相关系数在整个青藏高原地区都为正值,且都通过了95%的显著性水平检验,说明可降水量对各云参数的影响在整个研究区域都很大.青藏高原地区上空的云水资源具有较大的开发潜力,年降水效率为32.2%.     

广东省前汛期和后汛期降水的气候特征

用 48a广东 7个代表站的降水资料对广东前汛期和后汛期的气候特征进行了统计分析 ,结果发现 :①广东降水的年变程曲线主要有单峰型和双峰型 ,单峰型多为内陆站 ,峰值在 5 - 6月 ;双峰型多为沿海站 ,峰值在 5 - 6月和 8月。②广东省降水的年际变化总趋势略有上升。 2 0世纪 90年代降水十分异常 ,降水量明显增大。前汛期和后汛期降水年际变化很大 ,总体说来是负相关 ,情况大致相反 ,但 1986 - 1991年是例外。③广东省前汛期和后汛期降水周期变化特征很不相同。前汛期主周期为 2 2、 7和 3a ,后汛期主周期则为 11和 3～ 5a。前汛期和后汛期的降水与西太平洋副热带高压脊线位置的周期特征很相似 ,证明两者有很密切的关系。     

气候场主成分回归预测模型在海南岛汛期降水预测中的研究应用

计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水场与筛选预测因子关系,建立相关高影响因子对主成分的预测方程,通过对高相关因子所构成气候场的主成分预测,最终实现海南岛汛期降水量场的预测.将2016年海南岛汛期降水实况、现有多模式集合预报(MODES)汛期降水预测值及回归预测模型降水预测值进行比对,发现该模型对海南岛汛期降水及极值分布有较好的预测模拟能力,在实际业务中有一定的应用价值.     

重庆汛期降水与西太平洋副热带高压的关系

 利用近47a(1960～2006年)完整而系统的副高特征指数资料和重庆34个站点的汛期(6～8月)降水量资料进行相关普查,得出副高脊线、北界位置与重庆汛期降水之间都存在很高的正相关关系.当西太平洋副高偏北时,重庆汛期降水将会偏少;而当副高偏南时,该地区的降水将偏多.因此,重点讨论副高南北位置的变化与重庆汛期降水的关系.研究表明副高南北位置的异常对应着欧亚地区特别是东亚地区大气环流的异常变化,从而影响重庆乃至中国的汛期降水.     

夏季青藏高原东部热源异常与环流场和降水的关系

利用NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站点的月平均降水资料,选取了2008年9月四川汶川地区特大暴雨实例,分析并验证了夏季青藏高原东部热源异常和中国局部降水异常的关系。结果表明:1夏季高原东部热源偏强会引起500h Pa风场能量偏大,其能量大值区与强降水区域分布相对应;2夏季高原东部热源偏强会引起南亚高压偏东偏强,从而引起西太副高西伸,使得水汽源源不断的向降水区域输送;3夏季高原东部热源异常时,通过加热场-高度场-降水场的同期及滞后效应,进一步影响到中国局部地区的降水异常。     

西北春季降水的基本和异常特征

应用西北地区85个站1961年－1995年3－5月的降水资料,分析了西北地区春季九水的基本特征和异常特征,结果表明;西北地区春季3－5月降水的年际变率大,且表现为很强的地域性;青海高原和塔里木盆以正偏为主,而青海高原东北侧的陇东、陕西、新疆西部、北部以负偏为主,西北地区降水的峰度较正态分布为小,即随机性较大,西北大部分地区春季发生干旱的频率高 ,西北降水的时空异常特征分析表明,西北区3－5月降水空间上存在着6个异常敏感区;高原东北60％－90％。各个区内的降水随时间的变化而有所不同,其中高原东北侧、河西西部、南疆等地的降水趋呈下降趋势,表现出与中国东部的趋势;青海高原、天山以北地区和浙江省盆地等地呈现出上升趋势。     

西北区降水时空特征分析

利用中国西北五省９０个测站１９６０－１９９０年历年月降量资料,采用ＥＯＦ、ＲＥＯＦ、波谱地 水量的空间特征、变化规律进行了诊断分析,结果表明：西北区年降水的主要空间异常型表现为全区一致的多雨或少雨型,这是西北区的第一气候特征,西北区降水异常区域大致可划分为８个区,７０年代中后期后８０年代初是近３０年来西北区水较明显的一个转折期,高原东侧区的降水仍然存在着准３年周期变化。     

基于阴阳历叠加的中长期天气预报方法

采用在阴阳历叠加的基础上进行修正的方法,利用环渤海地区和青藏高原东北部地区1960-2010年地面测站降水、风速资料,探讨了阴阳历叠加法进行中长期天气预报的可行性.结果表明:对于不同地区,不同要素阴阳历叠加预报时最佳样本长度略有差异,降水预报时环渤海地区最佳样本长度为37 a,青藏高原东部地区最佳样本长度为20 a;对大风天气过程而言,环渤海地区最佳样本长度为34 a,青藏高原东北部地区为31 a.降水日预报检验表明,环渤海地区和青藏高原东北部地区降水日预报威胁评分(TS)呈单峰型变化,峰值均集中在夏季,6-8月降水日预报TS评分均高于0.4,两地各月降水日预报TS评分均高于气候概率.利用站点相关订正后,准确率最高可提高14.2%,最低提升了4.1%,平均提高9.8%,站点相关订正是有效的.两地大风预报准确率呈现单峰型分布特征,并在3-5月间为明显的波峰,且两地的预报TS评分均高于气候概率TS评分,预报是有效的.     

浙江中部地区近几十年汛期降水演变规律分析和预报模型建立

对近几十年浙江中部汛期降水演变规律进行了分析,并运用多元线性回归方法对浙中汛期降水进行预报建模。结果表明,浙中汛期降水多年平均呈现西多东少、南北多中间少的空间分布特征,6月降水为每年汛期降水的峰值;准9年振荡周期贯聋整个浙。中汛期降水历史序列,同时1967—1982年存在准4年振荡周期,而准5年振荡周期则从1978年持续至今;浙中汛期降水主要受南北半球中高纬环流系统扰动影响。且环流敏感区域数北半球多于南半球;通过多元线性回归建立的预报模型降水回归值曲线与降水实测值曲线拟合效果较为理想,复相关系数达0.81,预报方程通过95％信度检验,并以2009年汛期降水进行模型适用性检验。     

近59 a河南省汛期降水集中度与集中期时空特征分析

基于河南省15个气象站点1960-2018年的逐日降水资料,采用合成分析、Morlet小波分析及GIS等方法,对59 a来河南省汛期降水集中度(PCD)和集中期(PCP)的时空演变特征进行了分析.结果表明:(1)1960-2018年河南省汛期降水以7.79 mm/(10 a)的倾向率呈波动上升趋势,空间上呈东南向西北逐渐递减趋势,河南省南部地区汛期降水量大,变异系数大,发生洪涝灾害的可能性较大.59 a年来汛期降水存在28 a左右的主周期变化.(2)河南省汛期PCD变化范围为0.16～0.56,PCP在36～44候之间,河南省汛期最大降水出现在6月下旬至8月上旬之间,PCD和PCP分别以-0.02/(10 a)和-0.133候/(10 a)的倾向率呈波动下降趋势,表明河南省汛期降水趋向均匀分布,降水集中期趋于推迟.从空间分布来看,河南省东北部比西南部地区汛期降水更为集中,汛期降水集中期大致由西南向东北逐渐推迟.PCD和PCP均具有27～28 a左右的主周期变化.(3)河南省多水年和少水年汛期PCD和PCP差异明显,多水年由北到南在安阳—新乡—郑州—许昌—驻马店一线汛期降水较周边地区更为集中,而少水年豫东地区相对更为集中.多水年汛期最大降水由南向北逐渐推迟,少水年汛期最大降水则由中部地区向南北两侧提前.     

楚雄州5月降水时空分布及其与热带太平洋海温的关系

利用楚雄州10个测站1960～2007年5月降水量观测资料以及NCEP提供的同期逐月海温资料,分析了楚雄州5月降水的时空变化特征,并研究了其与热带太平洋海温的响应关系.结果发现:楚雄州的5月降水量存在明显的年际及年代际变化特征,并且各个站点的变化趋势十分一致.对楚雄州5月降水的小波分析发现,楚雄州5月降水与热带太平洋的ENSO信号关系密切,存在3～7 a的变化周期.超前相关分析进一步发现,热带太平洋对楚雄州5月降水影响的关键区分布呈现稳定的La Nin珘a型.通过随机实验的方法,利用Nin珘o 3.4区海温异常指数,建立了楚雄州5月降水的预报方程,并进行了独立样本检验,其中独立样本检验的距平同号率也达到了72%.可见,热带太平洋Nino3.4区SSTA的变化对楚雄州5月降水预报具有一定预报意义.     

浙江省汛期降水及其与海温异常的关系

根据1951年1月－199年12月浙江省23站汛期降水的资料，寻求海温因子对浙江省汛期降水的影响，结果表明：热带海洋海温异常与浙江省汛期降水异常有较好的对应关系。     

黄河下游降水与海温的关系

采用相关、回归分析的方法,对黄河下游降水与全球海温的关系进行了分析,揭示了不同海芡的海温对降水的影响,寻找出关键区和关键时段,建立了主汛期7,8月降水的预报方程,为黄河下游旱涝趋势预报提供了可靠的预报因子。     

基于时变关键区和时滞多变量的长江下游10-30d低频降水实时预报

利用NCEP/NCAR逐日850 hPa再分析风场资料和长江下游地区25站逐日降水资料,采用Butterworth二阶20~30 d滤波,通过变系数时滞回归和关键区自动筛选方法,构建了长江下游地区汛期(5~8月)的延伸期低频降水实时预报模型方案,对1979、2013年的汛期降水分别做了回报和预报试验。结果表明,基于多变量时滞回归方程(MLR)的实时预报方案,能客观地反映影响长江下游夏季强降水的欧亚环流季节内振荡(ISO)传播特性的时间变化,为长江下游地区强降水延伸期预报提供主要信号。提出的实时预测方案中,关键区的选择随建模样本而变化,体现了ISO变化的多样性和一定程度的不稳定性,预测模型能及时适应大气内部动力过程和外部强迫引起的时滞相关结构的改变,在一定程度上提高了延伸期预报的能力。     

青藏高原冬季NDVI变化与我国夏季降水的关系

利用1982年1月—2001年12月NDVI资料、台站降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,通过相关分析和合成分析等方法,初步分析了青藏高原冬季植被变化与我国夏季降水的关系.结果发现,高原冬季植被多少与我国夏季降水存在明显的相关关系.高原冬季NDVI大时,我国华南地区、华北地区等夏季降水偏多,而长江流域(主要是中游地区)和西南地区西北部、东北地区西部降水偏少.高原冬季NDVI与我国夏季降水的相关系数从南到北,总体呈西北-东南向" - -"带状分布.降水的年内分布也因为不同年份NDVI的多少而存在较明显的差异,后期的大气环流变化能够较好地解释我国夏季降水的这种差异.     

基于均生函数-最优子集回归预测模型的青藏高原气温和降水短期预测

以青藏高原78个站点50年的逐年降水和温度数据为基础, 使用 SOFM 人工神经网络模型对高原的降水和温度变化进行了分区, 并采用均生函数-最优子集回归( MGF-OSR) 预测模型对青藏高原的降水和温度进行了5年情景的预测。预测结果表明:总体而言, 今后 5 年青藏高原的降水年际波动较大, 并没有显著的趋势;但青海东南和西藏东部部分地区有明显的减少。青藏高原的总体温度变化增加趋势显著, 仅高原东南部明显降温。