基于EOF的1951-2020年东亚季风区降水特征及其对夏季风不同配置的响应研究

东亚季风区夏季降水受季风影响显著,不同季风配置通过影响区域水汽输送,在东亚季风区形成不同的降水格局,降水格局的变化容易引起旱涝灾害的发生。本文基于经验正交函数(EOF)分析,利用全球降水气候中心(GPCC)降水资料、美国国家环境预测中心/大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料和不同夏季风指数,分析了1951-2020年东亚季风区夏季降水格局,进一步结合相关分析、水汽通量分析等,研究了4种夏季风强弱不同配置对东亚季风区夏季降水的影响。结果表明:(1)1951-2020年东亚季风区降水经历了先减少后增加的变化。EOF分析较好地展现了东亚季风区夏季降水的时空分布,东亚季风区夏季降水主要表现为南北向“-、+、-”的三极型分布与南北方降水反相变化的偶极型特征;东亚季风区夏季降水异常主要发生在三极型降水结构的相位转换上,其次是偶极型的相位转换;(2)东亚季风区夏季降水异常是东亚季风、南亚季风、西风环流以及西太平洋季风等系统共同作用的结果。导致东亚季风区降水异常增加(减少)的季风配置主要为配置1:西太平洋季风强,东亚季风和西风弱(配置2:西风强,东亚季风和南亚季风弱);(3)配置1时,西太副高偏南偏西,中高纬形成西风槽,季风区南方季风较强,容易通过切变线以及抬升作用在季风区中部形成降水,导致异常降水增加,配置2时,西风强劲,南方水汽动力不足,无法深入大陆,造成异常降水减少。本文研究结果为气候变化背景下,探究东亚季风区异常降水机理提供理论基础,也为应对区域极端降水事件以及旱涝灾害防治工作提供重要的科学参考依据。

基于EOF的江苏省多年降雨和气温时空分布特征

基于1950—2022年江苏省降雨和气温数据,采用EOF方法分析地区降雨和气温的时空分布特征。结果表明,73年间江苏年均降雨呈整体一致性,高值区位于宁镇扬中部及常州、无锡等地区;地区气温变化趋势整体一致性较高,江南和江北地区的差异逐渐缩小;地区降雨及气温变化与城市化关系密切。江苏省整体降雨量近73年呈减少趋势,气温呈逐年上升趋势,城市化改变下垫面、产生热岛效应影响降雨及气温变化。该研究为地区降雨和气温预测提供借鉴。

基于K-均值聚类法和EOF分析的贵港市台风暴雨特征分析

利用实况观测资料、中国气象局台风最佳路径数据集,采用K-均值聚类法,结合经验正交函数(EOF)分析方法,分析研究2010—2023年间影响贵港市的65个台风造成的暴雨特征。结果表明:(1)有39个台风造成暴雨,每年平均有2.8次台风暴雨,7、8月是台风暴雨的集中期,港南区南部、覃塘区中西部及桂平北部山区台风暴雨多且高发。(2)根据K-均值聚类分析,将65个台风分为A、B、C类。A、B类台风源地为西北太平洋,C类台风多来自南海。A、B类台风以西北行为主,C类台风路径复杂且在北部湾活跃。B类台风强度最强,C类台风强度最弱。(3)根据贵港市三类台风暴雨第一特征向量空间分布情况分析,A、B类台风暴雨年降雨量表现为全市普遍偏多或者普遍偏少分布型式,C类台风暴雨的年降雨量变化趋势主要为桂平东北部、南部和平南西北部偏多,其余地区偏少,或者桂平东北部、南部和平南西北部偏少,其余地区偏多。

年代际背景下南半球冬季500 hP EOF分析

利用NCEP/NCAR再分析资料,台风位置、强度、最大风速等相关资料(温州台风网),利用EOF分析、相关分析、小波分析等分析方法,分析了南半球冷空气活动通过向北越赤道气流对西北太平洋热带气旋的影响。本文在前人研究基础上,对不同年代际背景下的时空特征进行分析,研究发现,南极冷空气活动存在多模态的异常特征,南极极涡地区的冷空气活动与索马里、中国南海区域向北越赤道气流有明显的正相关关系。

EOF分析欧亚大陆土壤湿度特征

本文利用 1979~2014年全球陆面数据同化系统(GLDAS)土壤湿度数据对1979~2014年欧亚大陆(0°~85°N,0°~180°E)春季不同土壤层的土壤湿度的EOF高通低通滤波分析,研究了欧亚大陆土壤湿度空间以及土壤湿度垂直分布规律,同时也得到了欧亚大陆春季土壤湿度的年际和年代际变化。结果表明:通过分析土壤层(0~10 cm)(40~100 cm)土壤湿度的EOF高通低通处理后的特征向量图以及时间序列图,同时也得到了欧亚大陆春季土壤湿度的年际和年代际变化。

基于EOF和MK趋势分析的赣江流域降水时空分布格局

[目的]研究赣江流域降水的时空分布特征,明确流域上中下游地区不同等级降雨的年际、年内和空间变化规律,并揭示易引发洪涝灾害的大雨和暴雨的高发时段和集中分布区域。[方法]使用经验正交函数分析(EOF)和Mann-Kendall(MK)非参数检验等方法对全流域和上中下游降水量以及不同等级降水进行了分类与统计研究。[结果](1)对赣江流域降水空间分布格局的分析发现,降雨的高值中心位于流域东南部的宁都和石城地区,以此为起点向南北两个方向逐渐递减;大雨和暴雨的高值中心也主要位于流域东部及其偏南地区,由此向南北递减;中雨和小雨的高值中心则与之相反,主要位于流域西部及其偏南地区。(2)赣江流域降水的年际趋势变化显示,流域整体降水量呈现不显著增加趋势,仅3个站点和下游区域的降雨量有显著增加趋势;不同等级降雨中,小雨表现为显著下降趋势,中雨整体表现为不显著下降趋势(下游除外),大雨和暴雨在全流域及其不同分区都表现为显著增加趋势。(3)不同等级降雨的年内变化显示,全年降雨量主要集中发生于汛期,中雨和大雨为主要降水类型;6月降水最多,尤其是暴雨量显著大于其他月份,12月降雨量最少。[结论]赣江流域降水呈现出小雨中雨减少,大雨暴雨显著增加的两极分化现象,且呈现明显的时空分布不均现象;以石城和瑞金为起点的流域东南部地区在主汛期(尤其是6月)发生区域性暴雨洪涝灾害的概率较大。

基于REOF方法的辽宁气候舒适度区域特征分析

基于辽宁省50个气象站1964-2008年的气象资料,采用适应东北地区的人体舒适度计算公式及分级标准,得出辽宁省近45年历年人体各舒适度级别日数,使用旋转经验正交分解法(REOF),对辽宁省气候舒适度进行区域划分,并分析了各区域气候舒适度的空间分布特征和变化趋势。结果表明:(1)根据前4个旋转荷载向量场高载荷区分布,将辽宁分成4个气候舒适区,即辽东、辽北地区、辽河河口平原区,辽西地区和辽东半岛区;(2)辽东半岛区是我省平均舒适日数最多地区,辽东、辽北地区是我省平均冷不舒适日数最多地区,热不舒适日数则在辽西地区较为突出;(3)近45年来,辽宁各区域冷不舒适日数呈明显减少趋势,热不舒适日数逐渐增多,而舒适日数也逐渐增多,但趋势不明显。

基于EOF和REOF分析江淮梅雨量的时空分布

基于江淮梅雨区域50个气象台站1960-2002年的梅雨量资料,利用EOF、REOF展开方法,分析了江淮梅雨降水的空间分布及时间演变特征.EOF展开方法表明江淮梅雨前三个特征向量累积方差贡献比例为88.9%,其主要特征是三个特征向量场呈现纬向带状分布;第一特征向量场空间分布均为正值,说明江淮梅雨量的干湿变化具有一致性,但是各特征向量场之间的特点相差明显.REOF展开方法表明可以把江淮梅雨划分为6个典型的梅雨量场;后一个时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小;主成分旋转后载荷要比旋转前分布均匀得多;第一时间系数的变化等同于各站平均梅雨量变化.

用EOF方法分析海口湾东部浅滩区的泥沙来源与泥沙运动

作者对海口湾东部表层沉积物的粒径用EOF方法进行了分析 ,得出了海口湾东部浅滩区的泥沙来源与控制泥沙运动的主要动力因素 ,为对海口湾东部浅滩区的科学整治提供了依据。

青海高原春夏云量场的EOF分析

主要利用青海省26个代表站1970-2002年33a的春夏(3-8月)地面观测总云量资料,采用经验正交函数 (EOF)和累积距平法对高原春夏平均总云量的时空分布特征和变化趋势进行了分析。结果表明:经EOF分解后的前三个特征向量累积方差贡献达80.4%,青海高原春夏平均总云量不但具有变化趋势基本一致的特征,而且存在着东西、南北不同分布类型的差异,云的形成分布受地形抬升和大气波动影响比较明显;春夏平均总云量的年际波动变化呈现出较明显的下降趋势,30多年来春夏平均总云量经历了一次大的波动,70年代至80年代末平均总云量变化趋势为持续上升阶段,自1989年以后为下降阶段。

中国夏季降水异常EOF模态的时间稳定性分析

本文基于1980~2012年中国160个台站降水资料,利用滑动交叉检验等方法讨论了中国夏季降水距平和距平百分率EOF各模态的时间稳定性,在此基础上探讨了EOF方法在中国夏季降水短期气候预测中的应用条件和潜在能力。研究表明,随机剔除一年样本,中国夏季降水距平场前四个EOF模态表现出显著的稳定性。若时间系数完全预测准确,则潜在的可预测站点主要位于黄河以南地区,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.6左右。相对而言,降水距平百分率各模态的时间稳定性易受极端降水事件的影响,当人为削弱这种影响后,随机剔除一年样本,其前三个模态的稳定性得到提高,潜在的可预测站点均匀分布,理想预测与原始降水的距平相关系数为0.48。但是,伴随着预报时效的增加,降水距平和距平百分率后三个EOF模态的时间稳定性下降,预示着EOF方法对未来两年以上降水的预测能力将会明显下降。

基于EOF和小波分析的福建近40年旱涝时空变化特征研究

采用经验正交函数分解(EOF)、快速富里叶变换(FFT)、连续(CWT)和正交小波变换(OWT),对近41 a来福建省25个代表站不同雨季旱涝指数(Z指数)序列进行了分析。结果表明：(1)福建旱涝在1965-1975年及1990年代具有显著的2-3a周期；(2)在1980年代中期以后南北反向变化具有显著的1a和3-4a周期；(3)中西部与其它区域的反向变化,在1985-1998年间有显著的1-2a周期,在1980年代以后9-13a周期较强；(4)近40年来有干旱趋势,南部(东部)比北部(西部)明显,其中1990年代这种趋势显著。(5)1960年代和1980年代相对湿润,而1970年代和1990年代则相对干旱。

东、黄海海表面温度季节内变化特征的EOF分析

基于1998—2004年的TRMM/TMI卫星遥感海面温度(SST)数据,在初步分析东、黄海SST的季节分布特征的基础上,采用EOF方法分析了SST的季节内变化特征,进而对SST季节内变化的可能机制进行了探讨。EOF分析获得的前4个模态的累积方差贡献率为57.07%,其结果基本反映了东、黄海SST变化的主要物理过程。其中,EOF的第一模态的方差贡献率占30.17%,其空间模态揭示了以东海北部为中心的、整个海域SST变化趋于一致的特征,这一模态的显著变化周期为6.3周;第二模态的方差贡献率占14.36%,其空间模态呈现东南海域与西北海域SST的反相变化趋势,显著变化周期为8.7周和10.6周;第三模态的方差贡献率占7.02%,其空间SST变率最大的区域位于黄海海域,显著变化周期为6.8,8.7,10.2周等;第四模态的方差贡献率占5.52%,其空间SST变率最大的区域位于东、黄海近海,显著变化周期为6.8周。东、黄海SST季节内变化与此海区大气中的季节内振荡是紧密相关的。

台湾以东海域声速剖面序列的EOF分析

利用了4 a的Argo剖面序列,通过经验正交函数（EOF）分析,得出了台湾以东海域声速垂直结构的时空变化特征。EOF拟合声速剖面的精度与选取的模态数有关,合成剖面时包含的模态数越多,精度越高;前3-6个模态反映了海区声速结构的主要变化,累积方差贡献率可达89.4%-96.6%。第1模态描述了声速在垂直方向上的同相变化,具有年周期,峰值和谷值分别出现在夏季和冬季;第2模态描述了声速在近表层与次表层和主跃层的反相变化。第1、2模态的共同作用是声速垂直结构差异的主导因素,使近表层声速的季节性变化较大,而主跃层的变化相对较小;而第3模态及更高阶的模态对声速剖面的调制作用在物理意义上并不明显。

赤道太平洋温度、流场距平EOF分析及与厄尔尼诺的关系

利用EOF分析方法,讨论了最近20a赤道太平洋次表层温度、纬向流距平与厄尔尼诺的关系.结果表明:赤道太平洋海温距平EOF分析第一、二主分量占总量的近80％,其中第一主分量类似于厄尔尼诺模态,第二主分量类似于暖池模态;后一模态存在着突变和渐变两种过程,其中由冷位相变暖位相过程为渐变过程,而暖位相变冷位相过程为突变过程.厄尔尼诺事件是赤道西太平洋暖池突变过程的结果.赤道太平洋纬向流距平EOF的第二主分量代表赤道西太平洋潜流和东太平洋南赤道流的变化,这个模态存在着半年左右的振荡和与厄尔尼诺同位相的年际振荡两种频率.另外,它还存在明显的年代际变化.赤道西太平洋潜流和东太平洋南赤道流减弱是产生厄尔尼诺的必要条件.统计回归分析表明,赤道太平洋海温距平和纬向流距平EOF的第二特征向量的时间系数对厄尔尼诺和拉尼娜均有一定的预报意义.

EOF/PCA诊断气象变量场问题的新探讨

进一步论证了经验正交函数 /主分量分析 (EOF PCA)在气象变量场诊断中的物理内涵 ,证明基于EOF PCA的R型和Q型展开 ,可描述为气象变量场主要振荡型分解和主要空间分布型分解两种方案。前者表明 ,气象变量场的准周期振荡可分解为各主分量的周期振荡 ,它们各自等价于不同网格点 (或站点 )以其载荷为权重的迭加周期振荡 ,因此 ,气象变量场准周期振荡可视为来自不同周期源 (网格点或站点 )的准周期振荡逐层叠加的结果 ;后者表明 ,气象变量场的水平空间分布可视为各种主要空间分布型的叠加 ,而Q型展开才是对各种主要空间分布型的正交分解。由此深化了EOF PCA气象变量场诊断的物理内涵。

中国冬季气温异常EOF分析的改进

采用站网均匀化订正方法处理了中国160站站网1951—2010年冬季(12月—次年2月)气温距平序列,订正后的序列较好地处理了由站网不均匀性引起的方差不均匀。对订正前、后序列分别作了EOF分析,结果表明:1)订正后序列的前2个典型场上的高绝对值区比订正前序列的前2个特征向量有更好的组织性,其高值区主要位于三北地区(西北、华北、东北)及青藏高原,与均方差场的高值区基本一致;2)订正前、后主要模态时间系数演变特征相似(rh≥0.886,h=1,2),但订正后的前2个时间系数的线性分量和年代际变化分量对它们的方差贡献更加集中于第一模态;3)订正后资料EOF分析的第一个典型场和时间系数中的线性分量可以给出中国最近60a冬季主要强增暖区的分布;其年代际分量与分析期间中国强年代际变化分布区域的一致性也优于订正前资料的EOF分析结果。

多时次资料的EOF迭代在云南夏季气候预测中的应用

多时次资料的EOF迭代预测方法能较好地应用历史资料中的信息 ,并能将经验法则、观测事实和气候规律等引入到实际的短期气候预测过程中 ,特别是随着我们对影响短期气候变化的物理过程和因子认识的深入 ,这种预测方法将会得到更加有效地改进和实际应用。本文考虑 4个区域月平均海表水温的多时次历史资料 ,基于EOF迭代方案 ,建立了云南夏季气候变化的一种多时次EOF迭代预测模型。在对云南分 5个区域 ,每个区域 16个气象观测站点的夏季降水和气温趋势的预测中 ,该模型对云南 1995— 1999年的夏季 6～ 8月总雨量和平均气温趋势预测检验的最新业务标准评分平均分别达到 79.6 %和 87.0 %。该评分成绩表明 ,这种容纳多时次资料 。

应用EOF方法分析新疆降水变化特征

使用新疆89个测站1960—1998年降水量和1、4、7、10月降水量资料,通过EOF分解法,分别计算出各降水场的特征向量分布和时间系数序列。并根据特征向量方差贡献,确定出若干个降水变化基本空间分布型,给出年降水变化分区图;同时结合分解出的时间系数,分析降水量年际变化特征,为今后作年、月气候预测提供一种方法和基本类型图。

GIS支持的广东地名景观EOF模型分析

将广东全省划分为86个行政单元,并选取64个典型地名的通名,运用EOF模型进行运算;选取累积方差超过70%的前三项做主成分分析,并借助G IS技术输出其各自的空间分布图。研究发现:64个通名在空间分布上明显地表现为不均衡性,即普遍分布和相对集中同时并存。以塘、坑、山、水等反映地貌特征的通名分布较为普遍,而以沥、厝、屋、板、六、都等民族或族群的方言通名分布则较为集中,其中以涌(冲、埇)、朗(塱)、沙、排、寮、塘、潭、沥、滘、基等通名主要分布在粤方言的珠江三角洲水网密集区,以坪、背、坑、岭、屋、畲(輋)、磜、溪等通名主要分布在粤东北和粤北及其它客家人分布区,以厝、洋、垄(垅)、田、寨、华、美(尾)等通名主要分布在粤东潮汕和粤西南雷州半岛福佬人分布区,以洞(垌、峒)、罗、六(箓、菉、弄)、板(曼、迈、麻)、那(纳)、古(过)、都(多)、云、栏(兰)等通名则主要分布在与广西交界的粤西和粤西南地区。