基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模型(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

海南岛夏季降水量的特征分析及其对应的环流异常

本文利用18个市县国家气象观测站1966—2017年的逐月降水量资料对海南岛夏季降水的特征进行了分析;同时利用NCEP/NCAR风场和气压场的再分析资料分析了其环流异常和高度场异常现象.结果表明:海南岛夏季降水量在空间分布上以全岛一致性为主要模态,占方差的43. 5%;在海南岛夏季降水量偏多(少)年,海南岛高空为西风(东风)异常,底层为南风(北风)异常,整层大气为上升(下沉)气流,其环流异常背景有利于(不利于)降水的产生.     

华山地区近60 a 6-9月降水特征及环流成因分析

运用滑动平均、回归分析和Morlet小波分析法,用华山站60 a(1956-2015年)的逐日降水资料,对华山地区降水较多的6-9月的降水进行了不同时间尺度的特征和趋势分析,对可能影响降水的环流因子进行了统计分析.结果表明,华山地区月降水呈单峰分布,降水量、降水日数与最大日降水量的峰值均出现在7月. 6-9月的降水量对年降水量贡献很大,占全年58%以上,其中大雨及以上量级降水出现频次占比超过50%.华山地区降水存在比较明显的周期,年内周期主要表现为在6-9月存在4 d左右的准单周季节内振荡,年降水量在1973-1992年存在5 a左右的显著主周期.影响华山地区6-9月旱涝的环流形势差异较大,在涝年主要表现为高空通常有气流辐散,地面有气流辐合,垂直上升运动更强,西太平洋副热带高压位置更西更北,沿副热带高压西侧到达华山地区的低层水汽条件更好,中低纬度冷空气较弱,冷暖空气在华山地区交汇;旱年形势则大致相反.利用大尺度环流因子定量化指数统计验证发现,对于华山地区6-9月汛期降水影响较大的气候因子主要为北半球副热带高压和西太平洋副热带高压北界及脊、北半球副热带高压强度、印缅槽和北半球极涡中心强度,这些因子与华山汛期降水量的相关系数达到-0.13～0.28,且均通过了0.05的显著性水平检验.     

喀斯特山区TRMM降水数据降尺度研究

获取高精度的卫星降水数据,为喀斯特区域旱涝灾害评估、水文预报等各研究领域提供数据基础。以热带降雨卫星(tropical rainfall measuring mission, TRMM)为数据源,采用多元线性回归法(ordinary least square, OLS)和地理加权回归法(geographically weighted regression, GWR),综合考虑高程、坡度、坡向、经纬度和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)等6个因子构建OLS和GWR降尺度模型进行年降尺度研究,并比较OLS和GWR两种降尺度模型在喀斯特山区的适用性。结果表明：1)TRMM数据与站点观测数据之间精度较好;2)降尺度后数据空间分辨率提升到1 km, GWR降尺度年降水量在多数年份比原始TRMM数据更接近实测值,高估现象得到改善;与OLS降尺度数据相比,其三项指标表现更好;3)单站点中,OLS降尺度数据在高程和NDVI突变区域易出现假性更优相关性。综合多指标评价,GWR降尺度数据在喀斯特山区总体精度更高。后续可通过划分植被区、...     

淮北夏季暖式切变线暴雨特征及其预报预警

针对2000-2009年安徽省淮北地区夏季22例暖式切变线暴雨过程,利用MICAPS平台获取的多种资料、NCEP逐6h的2.5°×2.5°再分析资料和T213资料,应用天气分析、对比订正等方法,研究暖式切变线暴雨气候特征及其预报预警.基于大气环流形势分析暴雨影响系统,根据暴雨发生前后的物理量变化得出NCEP资料的物理量阈值,利用T213资料对物理量阈值进行订正,根据满足指标阈值的物理量个数分3个等级进行暴雨的可能性预警,通过预报预警系统界面实现暴雨预报的自动化实时显示,并对预报效果进行试报检验和实际检验.     

基于BP神经网络对黄河源区降水的降尺度模拟研究

利用黄河源区实测的水文气象资料、NCEP再分析数据及HadCM3情景模式,通过研究气象因子与降雨之间的非线性关系,基于BP神经网络模型采用3种不同时段(即全年S1、枯水期和丰水期S2及四季S4)对黄河源区建立3种降雨的统计降尺度模式,分析评价不同模式对降雨指标的模拟能力.结果表明:3个模型的模拟效果的优劣随着研究的时间尺度变化,对多数降雨指标的变化趋势能成功捕捉,但对量的模拟效果会随着指标和季节而变化,对极端指标的模拟效果均较差.     

雅鲁藏布江流域TRMM降水数据降尺度研究

为了获取我国西南典型缺资料地区雅鲁藏布江流域较高时空分辨率的降水空间分布数据,开展了复杂地形条件下的卫星降水资料降尺度方法研究.构建了基于TRMM降水数据的雅鲁藏布江流域降水时空降尺度模型,并利用搜集的降水实测数据对模型进行了率定和精度验证,结果表明:1)研究提出的水汽运移距离因子在雅江流域与降水具有很强的相关性,在构建的空间降尺度模型中其显著性优于传统地形指示因子DEM;2)TRMM降尺度结果较原始降水数据空间分布更为合理性且细节刻画能力更强,但统计精度月际差异明显,月R2值主要集中在0.5~0.9之间,RMSE值在3.7~40mm之间波动,且整体呈现随月降雨量增加而增大的趋势,个别月份由于降水观测极值出现而导致R2值不足0.1.日尺度上,降尺度结果受原始TRMM降水数据精度影响,平均精度R2不足0.3.     

地理地形因子对长江中下游平原降水空间分布影响的估算和分析

本文以长江中下游平原为研究区,采用2001-2010十年的降水整编资料、NCEP风向资料以及DEM数据,利用偏最小二乘法（PLS）对长江中下游平原一月、四月、七月、十月的降水空间分布与地理地形因子及风向因子的关系进行分析、检验和讨论。结果表明：与普通克里格插值法对实测降水量进行降水空间分布估算结果相比,加上地理地形因子及风向因子后的PLS回归模型更能直观反映出该区降水空间分布受到局部地理地形因子及风向因子综合影响的特征,其结果能为该区实行因地制宜的工农业生产提供科学的指导。     

基于地理加权回归模型和不同植被特征参数的TRMM 3B43降尺度研究——以云南省为例

为了将空间分辨率约为27 km×27 km的热带降水测量计划卫星(TRMM) 3B43数据降尺度为1 km×1 km,并对比不同植被参数下TRMM 3B43降尺度效果,以云南省为研究区, TRMM 3B43卫星降水数据、MOD13 A3归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数（EVI)数据、MOD17A2H GPP数据、气象站点月降水数据等为数据源,基于地理加权回归模型,开展不同植被特征参数的TRMM3B43降水数据降尺度研究,采用线性相关系数、偏离率和均方根误差验证云南省整体、不同气候区及单气象站点TRMM数据的降尺度精度.结果表明,不同植被特征参数中,以植被总初级生产力、NDVI数据为基础的降尺度结果为佳,利用EVI进行降尺度的结果较差;各时间尺度下,以月尺度的降水数据降尺度结果最佳,其中降雨量较多的月份相关性更高,其次为季节尺度,其中以秋季降尺度最佳,年尺度下的降尺度综合精度评价结果较差;不同气候带下,边缘热带区域内TRMM降尺度效果最佳,其次为南亚热带和中亚热带,高原气候区TRMM降尺度结果稍差;单气象站点中,江城、丽江等站点处的TRMM降尺度效果最佳,贡山站点降尺度效果最差...     

安徽省近50年降水时空变化分析

利用安徽省17个气象站1957-2012年逐日逐月降水资料,选用克里金插值法、MannKendall突变检验和小波分析、重标极差法等方法,探究安徽省年季降雨特征及时空变化.结果表明:(1)在时间上,近56年来,安徽省全年降水量总体呈现增加趋势,降水的年代际变化特征较为明显;(2)在空间上,全省降水总体呈现由东南向西北递减的趋势,区域差异明显;(3)安徽省季节平均降雨的突变检验发现,春季降雨没有发生突变,夏季降雨变化在1975年到1990年的区间内存在多个突变点,秋季平均降雨于1990年前后发生少雨突变,冬季平均降水突变以1996年最为明显,2010年达到显著性水平;(4)从小波变换系数实部等值线图和小波方差分析法可得13a和28a是安徽省年平均降水的主周期;(5)全省各站点年均Hurst值均大于0.5,具有长期相关性,但各站点差异较大,各地区降水增加趋势不均衡,多数站点夏季Hurst值在长时间尺度上具有较强的相关性特征.     

黑龙江省气象因子插值优化及与落叶松NPP相关性分析

【目的】通过比较不同插值方法模拟黑龙江省气象因子,利用最佳插值结果,探寻落叶松样地气象因子与森林植被净初级生产力(NPP)的关系,为黑龙江省落叶松林的生产经营和管理提供科学参考。【方法】以黑龙江省2010年生长季(5—9月)气象因子(日平均气温、日降水量)及1 521块落叶松林固定样地数据为数据源,分别使用反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、多元线性回归(MLR)和混合插值法(包括回归反距离加权(RIDW)和回归克里金(RK))5种插值方法对生长季月均气温和月均降水量进行插值及比较,以最佳插值方法得到黑龙江省2010年生长季月均气温和月均降水量空间分布。根据东北地区树种生物量异速模型估算落叶松样地单位面积森林地上生物量(AGB)和净初级生产力,并与样地气象因子进行相关性分析。【结果】5种插值方法中RK的生长季月均气温和月均降水量均方根误差(RMSE)分别为0.420和10.110,均优于其他插值方法。生长季月均气温由南至北降低的同时落叶松NPP随之降低,月均降水量自西向东增大,落叶松NPP随之升高。生长季月均气温、月均降水与NPP的Pearson相关系数分别为0.221和0.241,二者P值都小于0.01,呈极显著相关。【结论】考虑地形因子和多元回归模型结果残差的RK方法可以更好地模拟黑龙江省生长季月均气温和月均降水量。生长季落叶松NPP在经、纬度方向上分布趋势与气温、降水量相同,且落叶松NPP与生长季月均气温和月均降水量均有一定相关性,其中与降水量相关性更为明显。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

淮北地区土壤墒情动态预测

利用与土壤墒情密切相关的气象因子,逐步回归分析1981—2003年土壤墒情变化与气象因子之间的关系,建立安徽省淮北地区各季节土壤墒情的预报模型;结果表明利用时间连续性较好的5个站点的土壤湿度、降水量、日照3个因子建立的预报模型,经检验可以应用到整个淮北地区,春夏秋冬各季节平均预报精度分别为88.92%、91.35%、91.96%、92.94%。     

TRMM多卫星测雨数据在赣江上游径流模拟中的应用

选取赣江上游峡山站以上集水区域为研究区域,以雨量站观测数据为基准数据,评估热带降雨观测计划TRMM一3842V6降水数据的精度,并采用上述2种降水数据驱动栅格型新安江模型,模拟赣江峡山站日流量和月流量过程．结果表明,尽管TRMM日降水数据较雨量站数据存在较大偏差,但采用TRMM降水数据模拟的日流量能基本再现峡山站的日流量过程;TRMM月降水数据精度较高,能够较为精确地模拟峡山站的月流量过程．因此TRMM月降水数据可应用于赣江流域的降雨．径流过程模拟,在无资料地区的水文预报、水资源估算、水资源评价与规划等相关研究领域具有广阔的应用前景．     

近50ａ来南疆气候变化对可利用降水量的影响

选择1951~2006年逐月降水和温度资料,计算出南疆年平均蒸发量及可利用降水量.在详细分析了50 a来南疆地区降水、气温、蒸发及可利用降水量变化特征的基础上,采用逐步回归周期分析法对降水、气温和可利用降水量进行了模拟,并对未来5 a上述要素进行了预测.结果表明,20世纪70年代以后南疆地区的温度、降水和蒸发变化基本呈上升态势,可利用降水量却呈现出偏多和偏少交替的波状变化特征.这说明气候变暖,可利用降水量不一定增多,未来5 a南疆地区可利用降水量将可能减少.     

桂林地区气温与降水量的时间序列预测模型

根据桂林地区2001～2010年各月平均气温和1987～2010年每年6月份降水量的实测数据,利用时间序列的季节指数法和线性外推法分别建立气温预测模型和降水量预测模型,再利用模型对桂林市2011年各月的气温和2011年9、11、12月的降水进行预测,得到比较理想的预测效果.     

基于IOWA算子的安徽省物流需求组合预测

使用安徽省1988-2011年物流货运量的历史数据,分别采用多元回归、多项式拟合回归及指数曲线回归预测方法建立了安徽省物流需求的预测模型.在此基础上,建立了基于IOWA算子的组合预测模型和预测误差评价指标体系,最后应用此模型对安徽省未来10年的物流需求进行了预测.结果表明,该组合预测模型可作为安徽省物流需求预测的有效工具.     

湖北省近46年区域气候变化特征

本文利用了1960~2005年湖北省19个气象站的年降水量和月均温资料,采用了降水距平百分率和气温距平、气温滑动曲线及气温累计曲线分区分析了降水和气温近46年的变化规律。结果表明:在全球普遍增温的背景下,湖北各区出现了不同程度的增温;鄂西山地和鄂东北低山丘陵降水量有减少的趋势,江汉平原和鄂东南低山丘陵降水有增加的趋势。     

新丰江流域降水和径流量长期预测

利用正规化周期回归预测模型,对新丰江流的月降水长流序列进行拟合分析和预测,无论是拟合的过程还是预测检验的结果都与实测值基本符合,说明该预测模型是可行的,该模型还具有能充分利用水文系列信息,采用对最大左侧概率PF值者进行F检验,从而提高了检验的信度等优点。