检索结果-南通市图书馆

作者：阮能南京信息工程大学

学位级别：硕士

分别以中国夏季气温和东部夏季降水为预测对象,选取东亚地区前期冬季500 hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 hPa温度场为中国夏季气温的预测因子;选取前期冬季东亚地区500 hPa高度场、春季欧亚大陆地表温度以及冬季热带太平洋... 详细信息

分别以中国夏季气温和东部夏季降水为预测对象,选取东亚地区前期冬季500 hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 hPa温度场为中国夏季气温的预测因子;选取前期冬季东亚地区500 hPa高度场、春季欧亚大陆地表温度以及冬季热带太平洋海温为中国东部夏季降水的预测因子,分别采用1951～2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(BP-CCA)方法分别建立气温和降水的单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(ECC)方法分别建立气温和降水的集合预测模型,对中国夏季气温和降水进行基于交叉检验的预测试验;然后对中国夏季气温和降水的ECC预测模型进行独立样本检验,考察模型的实际预测能力;最后选取典型年进行预报效果分析,考察ECC模型对极端气候的实际预测能力。得到的主要结论如下:(1)分析预报因子场和对象场的CCA模态可以得出ECC预测模型中各个预测因子的预测技巧来源。通过分析CCA模态的空间型,可以识别出两场相互作用的敏感区域。CCA模态的空间型在一定程度上可以反映两场的遥相关特征。CCA模态的时间系数序列可以反映出它们时间变化的同步性。(2)前期环流场和热力场均能为我国夏季气候预测提供预测信息。在中国夏季气温和降水的交叉验证预测试验中,与单因子BP-CCA预测模型相比,ECC预测模型在总体预测性能、预测趋势和对异常气候的预测能力方面均表现出更高更稳定的预测技巧,这是因为ECC集合预测能综合各个预测因子在不同地区的预测技巧。对于单因子BP-CCA预测模型而言,在中国夏季气温预测研究中,利用前期冬季东亚地区地表气温建立的BP-CCA预测模型预报技巧较高。而在降水预测研究中,并没有某个单因子BP-CCA预测模型在各方面预测性能最优,这也从侧面反映了单因子预测模型的局限性以及我国夏季降水预测的复杂性。(3)通过独立样本检验,中国夏季气温的ECC预测模型对应的平均距平相关系数为0.31、距平同号率为69.1%、预测评分为82.4分,表明该气温预测模型有实际预测能力;对于降水预测,ECC预测模型对应的平均距平相关系数为0. 20、距平同号率为64.5%、预测评分为77. 5分,表明该ECC降水预测模型也有一定的实际预测能力,可以为我国夏季降水预测提供参考依据。通过典型年预测效果分析,ECC气温和降水预测模型对极端气候也有实际预测能力。总体来说,本文用ECC方法分别建立的中国夏季气温和降水预测模型,对气温的预测效果更好。

关键词：夏季气温夏季降水季节预测集合典型相关分析典型相关分析

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基于ECC方法的青藏高原冬季气温可预报性研究

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高原气象 2016年第4期35卷 895-907页

作者：陈翛旸游庆龙阮能南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学中英气候变化与评估研究所南京信息工程大学南京210044

选取前期9、6和3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500 h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬... 详细信息

选取前期9、6和3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500 h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬季气温之间的统计降尺度模型。之后用交叉验证和集合典型相关分析(ECC)方法评估模型实际预报能力。进一步用独立样本检验来评估模型更长时间尺度的年际变化预测效果。结果表明,BP-CCA方法能很好地识别出不同因子影响青藏高原的空间模态。其中,温度积雪反照率的正反馈机制体现了欧亚大陆地表温度的可预报性;东北半球500 h Pa高度场环流型不利于高纬的冷空气入侵高原地区;热带印度洋海表面温度反映出典型的印度洋偶极子对高原气温的调控作用;西太平洋海表面温度通过控制副热带高压的位置,从而影响高原冬季气温。各因子预报场和观测场的相关系数在交叉检验和独立样本检验中分别约为0.5和0.3,均有一定的预报技巧。而利用ECC方法能综合各因子所提供的预报信息,从而得出更为可信和稳定的预报。

关键词：青藏高原冬季气温可预报性典型相关分析集合典型相关分析

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ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

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气候与环境研究 2016年第2期21卷 221-235页

作者：阮能游庆龙陈翛旸谭桂容南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学中英气候变化与评估研究所南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951～2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析（Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analys... 详细信息

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951～2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析（Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA）方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析（Ensemble Canonical Correlation,ECC）方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010～2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。

关键词：夏季气温季节预测集合典型相关分析典型相关分析

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陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

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气象学报 2014年第6期72卷 1135-1142页

作者：朱蒙陈海山蒋薇谭桂容南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学大气科学学院南京210044 江苏省气候中心南京210008

基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度... 详细信息

基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。

关键词：夏季降水季节预测土壤温度典型相关分析集合典型相关分析

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陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

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作者：朱蒙南京信息工程大学

学位级别：硕士

影响中国夏季降水的因素重多,中国夏季降水的预测一直是我国气象业务的重点,也是我国科学家长期面临的挑战。本文以下垫面热力异常为切入点,基于我国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度、全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度... 详细信息

影响中国夏季降水的因素重多,中国夏季降水的预测一直是我国气象业务的重点,也是我国科学家长期面临的挑战。本文以下垫面热力异常为切入点,基于我国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度、全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。在此基础上,利用1961—1990共30年的资料,分别以土壤温度作为第一组预测因子、海表温度作为第二组预测因子、综合海表温度和土壤温度因子作为第三组预测因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)和集合典型相关分析(ECC)方法对我国东部夏季降水场进行预测试验,并建立了基于下垫面热力因子的降水统计预测。最后,利用1991-2010共20年的资料进行了独立样本预测试验,检验预测模型的效果。主要结论如下：(1)根据我国东部夏季降水EOF分析的前三个时间序列与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关关系,选取了欧亚大陆上三个土壤温度关键区和五个海表温度关键区作为CCA预测降水的因子,结果表明土壤温度因子和海表温度因子对我国夏季降水的预测均有一定的预测技巧。(2)建立单个因子的预测模型,发现土壤温度因子和海表温度因子对我国夏季降水的预测均有一定的预测技巧。土壤温度因子、海表温度因子、综合土壤温度因子和海表温度因子对我国东部夏季降水的预测效果不相同,同一个因子对我国不同区域的预测效果也不相同。三个土壤温度因子中,B区域的预测效果比较好;五个海表温度因子中,S2、S3区域的预测效果比较好。土壤温度因子对长江流域夏季降水的预测效果比较好,海表温度因子的预测技巧在我国东北地区,综合土壤温度因子和海表温度因子建立的降水预测模型对我国东北和长江流域地区的预测效果比较好。(3)在独立样本预测试验中,在长江流域地区和中国东部地区,综合使用海表温度和土壤温度因子的气候预测评分高于只用海表温度因子的预测评分,这说明陆面热力因子提供了对我国东部夏季降水预测的有效信号。海表温度对长江流域夏季降水预测效果较差,产生这种现象的原因比较复杂,可能是由海温与夏季降水相关关系年代际衰减造成的。在东北地区,海表温度因子各项预测评分比土壤温度因子高,这说明陆面热力因子对我国东部夏季降水的预测信号在东北地区较弱,但仍能为我国夏季降水预测提供必要的参考。(4)以1961—1990年资料进行建立降水预测模型,并对1991-2010年我国东部夏季降水的预测结果进行预测评估。在长江流域地区,预测评分66.9分,距平相关系数0.09,表明该预测模型具有预测能力。集合典型相关分析方法能够集合多个因子的预测信息,能提供更充分的预报依据,从而使预报效果更加稳定。

关键词：夏季降水季节预测土壤温度集合典型相关分析典型相关分析

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ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

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第32届中国气象学会年会

作者：阮能游庆龙陈翛旸谭桂容气象灾害教育部重点实验室南京信息工程大学中英气候变化与评估研究所南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京信息工程大学

＜正＞1资料与方法预测对象为中国夏季气温,所用到的站点资料来自国家气候中心提供的中国区域160站1951-2014年6-8月月平均气温时间序列,可得到每个站点的夏季平均气温（每年6-8月气温的平均值）预测因子选取4个,分别为500h Pa位势高度... 详细信息

＜正＞1资料与方法预测对象为中国夏季气温,所用到的站点资料来自国家气候中心提供的中国区域160站1951-2014年6-8月月平均气温时间序列,可得到每个站点的夏季平均气温（每年6-8月气温的平均值）预测因子选取4个,分别为500h Pa位势高度场、地表温度场、850h Pa温度场和海平面气压场,选取区域为东亚地区

关键词：夏季气温季节预测集合典型相关分析典型相关分析

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陆面因子的ECC集合预报方法对中国夏季降水的探讨

陆面因子的ECC集合预报方法对中国夏季降水的探讨

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第35届中国气象学会年会

作者：朱蒙陈海山河南省商丘市气象局南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室

中国夏季降水预测是我国短期气候预测业务的重点,也是国内学者广为关注的科学问题。经过我国广大气象工作者的多年努力,在中国夏季降水的成因和预测方面取得了很大的进步。然而,由于中国夏季降水影响因素众多,目前乃至今后的一段时间,... 详细信息

中国夏季降水预测是我国短期气候预测业务的重点,也是国内学者广为关注的科学问题。经过我国广大气象工作者的多年努力,在中国夏季降水的成因和预测方面取得了很大的进步。然而,由于中国夏季降水影响因素众多,目前乃至今后的一段时间,中国夏季降水的预测问题仍然面临巨大的挑战。尤其值得指出的是,数值模式在降水预测中虽然发挥了越来越大的作用,但基于物理统计的预测方法在降水预测中仍然扮演着十分重要的角色。目前,关于中国夏季降水的成因研究和预测,主要考虑的物理因子有:环流（如季风、副高等）、海温、积雪、地温等。大量的研究表明,环流因子与中国夏季降水有密切的联系。在统计预测方法研究方面,Glahn（1968）首次将典型相关分析（CCA）方法应用于统计天气预测。其后Barnett等（1987）利用CCA方法对美国地面月平均气温进行预测,发现该方法对美国地面气温的预测有较好的预测效果。此后,一些学者先后利用改进的CCA方法即BP-CCA方法（两个场主成分分析的基础上的CCA或称EOF-CCA）建立了非洲地区和加拿大地区的降水预测模型,发现使用BP-CCA方法能对保留下资料中时空尺度大的变化成分的方差,消除一些小尺度变化及噪声的影响（Barnston,et al,1996;Shabbar,et al,1996）。国内,已有一些工作采用CCA或BP-CCA方法建立短期气候预测模型。例如:毛恒青等（1997）较早利用CCA方法对我国冬季气温进行了预测试验;最近,该方法被用来建立我国夏季降水和冬季温度的预测模型（黄茂仪等,2000;贾小龙等,2010）。然而,CCA和BP-CCA方法的预测效果并不稳定。Lau等（2002）首先提出集合典型相关（ECC）方法,该方法是基于典型相关分析（CCA）方法,对同一预测对象采用多个预测因子场进行预测分析,然后通过适当的方法合成而得到的一套预测方法,ECC方法能够综合多个预测因子的预测信息。Lau等（2002）利用不同海区的海温作为预测因子对美国夏季降水进行预测。结果表明,不同海区的海温能识别出不同的强迫作用,ECC模式能大大的提高预测技巧。ECC方法还被用于预测撒哈拉夏季降水和美国夏、冬季的地面气温,预测因子是不同变量场,结果表明不同变量因子能识别不同的强迫作用（Kingtse,etal,2002,2003）。国内使用ECC方法的研究还比较少,陈小兰等（2007）、贺晓霞等（2008）分别利用ECC方法预测我国冬季气温和我国东南夏季干旱指数。这些研究表明,ECC方法是目前气候统计预测的有效手段。目前对我国夏季降水的大多数预测研究所考虑的因子主要是环流因子和海温,利用陆面因子建立我国夏季降水的预测模型的研究比较少,对我国区域以外的陆面热力因子对我国夏季降水的预测也比较少。汤懋苍等（1986,1987,1988）曾经使用地温资料对中国夏季降水预测,预测因子为中国区域的地温,而李跃凤（2002）、梁红丽（2010）研究发现热带非洲大陆和亚洲部分地区的土壤温度与我国夏季降水之间存在密切联系。研究表明影响中国夏季降水的地温区域不仅仅在中国范围,欧亚大陆乃至更广泛区域对中国夏季降水的影响也不容忽视。诸多学者对陆面热力状况和海表热力状况与我国夏季降水之间的关系做了深入的研究,但是对我国夏季降水进行预测时,考虑陆面热力因子的预测研究较少,业务预测中尚没有利用陆面热力因子建立可靠的降水预测模型。因此,本文试图通过研究欧亚大陆土壤温度与我国夏季降水的关系,在此基础上提取不同关键区的土壤温度作为夏季降水的预测因子,分别通过BP-CCA方法和ECC方法建立单个因子和多因子集合的预测模型。希望对陆面热力因子用于我国夏季降水预测进行尝试,以期为我国夏季降水预测业务提供一定的参考。本文通过相关分析选取了影响中国东部夏季降水的预测因子,建立了基于陆面热力因子的我国夏季降水的预测模型,并使用该模型对1991-2010年的资料进行独立样本检验。得到如下结论:（1）根据我国东部夏季降水EOF分析的前三个时间序列与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关关系,选取了欧亚大陆上三个土壤温度关键区和五个海表温度关键区作为CCA预测的预测因子,土壤温度因子和海表温度因子对我国夏季降水的预测都有一定的预测技巧。（2）土壤温度因子、海表温度因子和综合土壤温度因子和海表温度因子对我国东部夏季降水的预测效果不相同,同一个因子对我国不同区域的预测效果也不相同。（3）在独立样本预测试验中,在长江流域地区和中国东部地区,综合使用海表温度和土壤温度因子的气候预测评分高于只用海表温度因子的预测评分,这说明陆面热力因子中含有对我国东部夏季降水有用的预测信号。在东北地区,海表温度因子各项预测评分比土壤温度因子高,这说明陆面热力因子对我国东部夏季降水的预测信号在东北地区较弱,但仍能为我国夏季降水预

关键词：夏季降水季节预测土壤温度典型相关分析集合典型相关分析

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基于ECC方法的青藏高原冬季气温可预报性研究

基于ECC方法的青藏高原冬季气温可预报性研究

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第32届中国气象学会年会

作者：陈翛旸游庆龙阮能气象灾害教育部重点实验室南京信息工程大学中英气候变化与评估研究所南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京信息工程大学

选取前9、6、3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析（BP-CCA）方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬... 详细信息

选取前9、6、3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500h Pa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析（BP-CCA）方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬季气温之间的统计降尺度模型。之后用交叉验证和集合典型相关分析（ECC）方法评估模型实际预报能力。进一步用独立样本检验来评估模型更长时间尺度的年际变化预测效果。结果表明,BP-CCA方法能很好地识别出不同因子影响青藏高原的空间模态,均有一定的预报技巧。而利用ECC方法能综合各因子所提供的预报信息,从而得出更为可信和稳定的预报。

关键词：青藏高原冬季气温可预报性集合典型相关分析

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