简介:将时间滑动相关方法STC(slidingtemporalcorrelation)用于研究混沌系统和海洋环流模式的可信计算时间RCT(reliablecomputationtime),Lorenz混沌系统的数值试验表明用STC求得的可预报时间和可信计算时间,与使用传统误差限方法所得结果一致,证明了其有效性。对海洋环流模式LICOM和NEMO的研究发现:1.当海洋模式以非耦合的方式运行时,试验的结果表明其海表温度SST的可信计算时间较长,平均达到6个月以上,这主要是由于海洋模式的运行过程中,采用恢复性边界条件使模拟结果不会太过偏离观测值。对于强迫场从1月开始的试验,LICOM模式的SST可信计算时间在赤道东太平洋和西北太平洋地区存在RCT低值区,其数值不超过2个月。而NEMO模式在赤道太平洋地区全是RCT高值区,NEMO模式的RCT低值区域出现在赤道外的太平洋和大西洋中纬度地区,强迫场从7月开始的试验,RCT纬向平均分布与1月有相反的形式。2.海洋模式以耦合方式运行时,由于去掉了恢复边界条件作用,海洋模式预报的SST可信计算时间明显减小,年平均RCT为1个月左右。按季节平均得到的RCT变化不大,在30~40天之间,RCT的大值区春季位于南半球,而秋季位于北半球,可达2个月以上。耦合模式中所模拟的500hPa高度场的RCT与单独运行的大气模式所得结果相差不大,仍在2周以内。3.无论是按季节平均还是按海区平均所得到的RCT分布,都在30~60天左右,只有极少数区域在特定季节可以达到80天以上,这说明在海气耦合模式中,由于计算不确定造成的可预报上限一般不超过2~3个月,这比使用资料分析得到可预报期限短很多,因此根据木桶原理,RCT可能是制约海气耦合模式SST预报能力的一个重要因素。
简介:Inviewofthefactthattheatmosphereiscapableofmemory,thisresearchsuggestedanddevelopedtheviewpointofatmosphericmemorialdynamics.Byintroducingamemoryfunctionintothedynamic-thermodynamicequationsoftheatmosphere,theseequationscanbetransformedintodifference-integralequations.Inthisway,thenumericalsolutionoftheatmosphericmotioncanbeobtainedbyusingseveralinitialfieldsratherthanonlyoneinitialfield.Theretrospectivetimeintegrationschemeisanoriginalschemebasedthesystemself-memorizationprinciple,whichdiffersgreatlyfromother
简介:分析了河西走廊1980~2010年一日大风持续时间的气候特征。结果表明:河西走廊一日大风平均和最长持续时间的空间分布特征与大风日数基本一致,总体上自东向西、自南向北增多,且随海拔高度的升高而增多。全区年大风平均持续时间在7~207min之间,平均为65min。大风一日最长持续时间是1390min。酒泉市大部、永昌、民勤和乌鞘岭年大风平均和最长持续时间偏长,其余地方偏短。各季大风平均和最长持续时间,春季最长、冬季次长、夏季最短、秋季次短。年一日大风持续时间的频率为偏态分布,在0~2h的累积频率为0.67。风速偏小站大风的持续时间基本为0~12h,风速偏大站大风的持续时间在12~24h,这说明风速越大,大风的持续时间越长。
简介:利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面观测站每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月每日8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明:云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700hPa水汽通量散度影响,其中湿度条件和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值的变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。
简介:基于鲁中地区8个气象站1999—2015年逐分钟降水数据,分析15个历时年最大降水变化特征。结果表明:鲁中地区年最大降水强度由短历时向长历时递减,短历时和长历时年最大降水量分别达特大暴雨和暴雨级别的年份最多;南部山区沂源和北部高青平原多数历时年最大降水强度随时间呈减少趋势,其他地区5~15min历时随时间呈增加趋势,其他历时多数呈减少趋势;各历时多年平均最大降水强度大值均在西南部山区,山区各历时降水强度高于其他地区,年最大降水强度空间差异由短历时向长历时缩小;多数地区各历时年最大降水最早出现在5、6月,最晚出现在8、9月,最多出现在7、8月,南部山区沂源和北部高青平原年各历时最大降水出现日期随时间呈提前趋势,其他地区变化趋势不显著;短历时年最大降水最易从傍晚开始,随着历时的增加,开始时间由傍晚向上半夜推迟,南部山区沂源各历时年最大降水最多开始于凌晨和上午,而北部高青平原最多开始于下半夜和凌晨,其他地区短历时年最大降水最多开始于下午和傍晚,长历时最多开始于夜间和凌晨。
简介:本文利用兰州1944~1997年的月平均降水资料,建立了线性平稳序列的降水预测模型,该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法(或叫全极模型),并将特征多项式模大于1的根反射到单位圆内,再返回修正后的线性预测的系数。并对1986~1997年11年的月降水做了预测试验,试验结果表明,该模型具有一定的预报能力,其中取15阶预报效果较好。此方法在短期气候预测业务中,可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。