简介:利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-OrganizingMaps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(BrierScore)均近似为0,显著性评分(SignificanceScore)全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1(m)模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1(m)模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。
简介:从人事政策、投入政策、法规保障、气象文化建设和组织管理等方面,论述了江西气象部门业务技术体制改革中的配套政策与措施,认为应进一步加强领导,发扬"管天为民、追求卓越"的江西气象精神,不断加强气象法规建设,建立和完善稳定可靠的公共财政投入机制,以及与多轨道、研究型、集约化、开放式业务体制相适应的岗位序列,实行全员岗位聘用制.要进一步完善人才培养、选拔和使用机制,建立以能力和业绩为导向的适合不同岗位的考核评价体系;健全和完善与岗位责权利相统一的分配、激励机制,建立与研究型业务相适应的人才流动机制,不断盘活人才存量,增加人才总量,从而为江西气象部门业务技术体制改革的顺利进行,为江西气象事业取得新的发展做出贡献.