基于幅频分离的气候时间序列预测试验

从气候波动的瞬时频率与瞬时振幅出发,结合最小二乘支持向量机技术,提出了基于幅频分离技术的气候时间序列预测方法,并对南京地区降水距平进行了30候的预测试验。结果表明,幅频分离预测法能够对所有模态的振幅和高频模态的瞬时频率进行较好的预测,而预测的瞬时频率累积误差会对模态分量的预测距平相关性产生敏感影响,该新方法能够显著提高气候序列高频模态的预测效果。对于气候序列的低频模态分量,集合经验模态分解的边界效应会对瞬时频率的求解产生较大误差,使得序列边界区的幅角计算不准确,导致对低频模态的最终预测效果不理想。对气候序列的高频分量采用幅频分离并进行最小二乘支持向量机预测,而对其低频分量仅采用最小二乘支持向量机进行直接预测,可同时提高高、低频分量的预测效果,并最终提高整个气候序列的预测准确性。该分频预测方法可以使南京降水预测的30候距平相关保持在0.4以上。

基于集合经验模态分解和傅里叶分析的风场预测试验

采用集合经验模态分解(EEMD)和滑动傅里叶分析方法,建立了非线性气候序列的统计预测模型。针对气候要素距平场,对EOF分解得到的各模态时间系数进行EEMD分解,对得到的各IMF分量构建滑动傅里叶(Fourier)分析预报模型,提取出控制当前复杂气候信号的主要傅里叶频谱组合作为IMF分量的主要成分,即确定当前信号的主要波内频率,再将各个IMF分量和剩余项预测结果重构得到各模态时间序列的预测结果,最终通过时空重构得到预测场。将上述思想方法应用于新疆地区风场的预测试验,并采用距平相关系数(ACC),预报技巧(SS)和同号率(R)进行评估,结果表明对于区域性的风速预报,基于上述思想的算法模型能够较好地把握当前气候信号的主要变化频率,较为理想地预测了气候要素时间系数,对新疆地区风速变化的形态分布有较好的估计,使其预报时效在40侯以内均拥有一定的预报技巧,平均SS在0.5以上,36侯以内平均ACC达到0.4以上。

印度洋偶极子对中国南海夏季西南季风水汽输送的影响

利用NCEP/NCAR再分析资料和中科院大气物理研究所PIAP3大气环流模式,分析了印度洋偶极子对夏季中国南海西南季风水汽输送的影响。结果表明,印度洋偶极子正位相期间夏季中国南海西南水汽输送较强,负位相期间则较弱。原因可归结为以下:正位相期间,MJO(Madden-Julian Oscillation)多活动于热带西印度洋,其向东传播受到阻碍,但经向传播明显,通常可传播至孟加拉湾地区,同时PIAP3显示印度洋季风槽位置偏北,且印尼以西过赤道气流较强,从而使得这一地区气旋性环流得到建立与加强。孟加拉湾地区对应着较强的对流活动以及深厚积云对流加热,从而通过对流加热的二级热力响应使西太平洋副热带高压位置向北推进,进而使得南海地区西南季风水汽输送得到建立与加强。在此期间孟加拉湾、中南半岛至南海地区对流活动较强,而苏门答腊沿岸对流活动受到抑制,由此增强了Reverse-Hadley环流,使低层经向风较强,进而增强了南海西南季风的水汽输送,PIAP3大气环流模式证实了Reverse-Hadley环流的增强。负位相期间,MJO多活动于热带东印度洋,在东传过程中受到Walker环流配置影响,在140°E赤道附近形成东西向非对称积云对流加热热源,其东侧Kelvin波响应加强了东风异常并配合副热带高压南缘东风压制了中国南海的西南季风水汽输送。在此期间,MJO在南海地区的经向传播较强,但经向传播常止步于南海地区15°N附近,虽携带大量水汽,但深厚积云对流强烈地消耗水汽使大气中水汽含量降低,PIAP3大气环流模式证实负位相期间深厚积云对流对水汽消耗加大,从而使得负位相期间南海地区水汽含量与正位相期间大体相近,但由于经向风不足使水汽向北输送较弱。

基于集合经验模态分解的新疆地区温度场预测评估

综合运用经验正交分解法(EOF),集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM),构建新疆地区候平均温度距平场预测模型。采用EEMD分别对经过EOF分解得到的前3个模态的时间系数进行分解,对分解得到的结果运用最小二乘支持向量机进行预测并重构得到了各个时间系数的预测结果,将时间系数预测的结果与空间场重构得到了候平均温度距平场的计算结果,在候平均的基础上计算得到了旬平均的结果,在旬平均的基础上计算得到了月平均的结果。通过采用距平相关系数(ACC),预报技巧(SS)和同号率对结果进行评估显示,对于候平均预测,其在前20候内的预测较为理想,平均ACC达到了0.32,平均SS达到了0.70,平均同号率达到了0.80。对于旬平均的预测,其在前10旬内较为理想,10旬以内平均ACC达到了0.50,平均SS达到了0.50,平均同号率达到了0.50。对于月平均的预测,3个月的预测平均ACC达到了0.50,平均SS达到了0.50,平均同号率达到了0.80。3个月内的短期气候预测具有较高的水平。

冬季大气斜压性对黑潮延伸体年代际异常响应的维持机制研究

黑潮延伸体(Kuroshio Extension,KE)海域附近具有强烈的大气斜压性可显著影响北太平洋上空风暴轴异常,因而有必要研究KE海区附近斜压性的特征和维持机制.本文设计数值试验并结合高分辨率ERA-Interim资料研究了大气斜压性对KE年代际海温变率模态(KEDV-induced SSTA,Kuroshio Extension Decadal variability SSTA)中的中尺度海洋锋(KEDV-induced Meso-scale SST Front,KMSTF)的响应特征和维持机制.研究发现,表层斜压性对KMSTF的响应分布相对KMSTF经向梯度的分布偏南,平流过程的响应起主要作用.表层感热通量的响应相对KMSTF分布偏北,表层温度的响应分布与KMSTF分布的位相差异是导致其偏北分布的主要原因.积云对流过程、垂直热量输送和月内尺度扰动向极热量输送均可削弱表层斜压性,而感热通量加热可加强表层斜压性.研究对流层斜压性的特征发现,斜压大值随高度向北移动,极值在边界层顶附近,积云动量再分配影响的月内尺度扰动通量经向辐合有一定的贡献.同时,相对KMSTF暖海温异常偏南分布的低SLP(Surface Level Pressure)可引发经圈平面内次级环流,并将月内尺度扰动热量、水汽和动量向高纬度输送,从而引起斜压性随高度向北分布并增强斜压性.此外还发现,积云对流过程引发的非绝热加热通过扰动热力作用使高层急流向北偏移.

基于最小二乘支持向量机的航路流量预测与评估

综合运用集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了空中交通过点流量预测模型.EEMD的分解结果显示,高频本征模态函数(IMF)分量占有较大的方差贡献,而低频分量相对较小;对各IMF分量的预测结果表明,起始阶段的高频IMF分量具有较好的可预测性,距平相关系数(fACC)值相对较高,高频分量的预测效果随预测时段加长而逐渐下降,均方根误差逐渐加大,低频分量的ACC值在起始阶段相对较低,随预测时段加长而逐渐加大,整个预测时段可预测性较强;最终的合成预测流量曲线表明,基于上述的思想,算法在20h时段的流量预测效果较好,拥有较高的ACC值和相对较低的均方根误差,30h时段的同号率均较为理想.

几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析

对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型预测、经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)预测和基于Hilbert变换(Hilbert Transformation,HT)的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明:ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。

2017年冬季长沙一次重度霾污染天气过程气象成因分析

利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。

2011—2012年冬季西南地区干旱的时空分布特征及其动力成因诊断

利用NCEP/NCAR分析逐月逐日气象资料、全国基准站降水资料以及向外长波辐射(OLR,outgoing longwave radiation)资料,采用气候诊断方法 ,着重从环流特征、西太平洋副高及东亚冬季风特征、冷空气及湿度条件等方面,对2011—2012年冬季西南地区干旱的成因进行初步的动力诊断。结果表明,西伯利亚高压较常年同期明显偏强,东亚冬季风偏强的特征使得冷空气位置比较偏北偏东,能影响西南西北部的冷空气较常年偏弱,不利于冬季西南西部地区降水发生。同时,西太洋副热带高压较常年异常偏强,脊线位置偏北,不利于将孟加拉湾等地的暖湿气流输送到云贵高原;此外,孟加拉以及云南省一带的OLR偏高,表明由于对流活动受到抑制,使得天气持续晴朗少雨。

冬季大尺度环流对黑潮延伸体不同尺度海温异常的年代际响应特征及可能机制

大气环流对热带外海洋存在的不同尺度海温异常的响应研究一直是海气相互作用的热点问题,特别是广泛活跃的中小尺度海温异常对大气的影响.本文使用区域气候模式RegCM4.6,设计了三组不同初值的集合试验,研究了冬季北太平洋地区大尺度环流对黑潮延伸体(KE,Kuroshio Extension)附近不同尺度海温异常的响应特征,并探讨了可能机制.研究发现,大尺度环流对KE中尺度海温异常的响应呈现出广泛的正异常响应,而对KE大尺度海温异常的响应在北太平洋中部地区呈现出弱的斜压结构,在北太平洋东部呈现相当正压结构的偶极型响应.诊断分析的结果进一步表明,在KE中尺度海温异常的影响下,主要体现了天气尺度瞬变涡旋反馈的加强.天气尺度瞬变涡旋反馈对北太平洋中东部大尺度环流异常起到重要作用,而正压能量转换对北太平洋西部大尺度环流异常的维持起到重要作用;在KE大尺度海温异常的影响下,主要体现非绝热加热作用的增强,非绝热加热反馈对大尺度环流异常有着重要贡献.

区域气候数值模式预测误差的非线性预估及订正应用试验

本文基于区域气候模式(RegCM4.3)对我国东南部地区进行降水距平预测,并对预测结果进行误差订正.通过构建以经验正交函数分解、集合经验模态分解和最小二乘支持向量机为基础的非线性误差预测订正模型,对我国东南部地区的模式降水预测误差进行预估,并将误差预估结果订正到模式预测输出结果中.试验结果表明,基于误差场的非线性预估模型可以较好地订正我国东南部地区20个侯和3个月以内的模式预测结果.对比未经订正的结果,订正后的距平相关系数有了较为明显的改善,区域标准化均方根误差有了一定幅度的降低,预估订正模型的效果较为理想.