使用1951—2014年广西河池市红水河龙滩站的月流量和同期海温、500 h Pa位势高度、850 h Pa矢量风资料,基于相关分析、EOF分析和合成分析,研究了红水河汛期流量与印度洋海温异常的关系,以及印度洋海温异常影响红水河流量的物理机制。结...使用1951—2014年广西河池市红水河龙滩站的月流量和同期海温、500 h Pa位势高度、850 h Pa矢量风资料,基于相关分析、EOF分析和合成分析,研究了红水河汛期流量与印度洋海温异常的关系,以及印度洋海温异常影响红水河流量的物理机制。结果表明,印度洋海温距平分布的三种模态,包括前期夏季印度洋海温距平EOF16—8、EOF12—4、印度洋海温距平EOF12—4和EOF32—4,与红水河汛期流量显著相关。用这三个模态的时间系数、龙滩站前期4—5月平均流量和南印度洋2、3和4月偶极子指数可以很好地模拟龙滩站汛期流量,因此,它们可以作为红水河径流预测的物理因子。印度洋海温异常影响红水河汛期流量的途径可以概括为,印度洋海温冷水年,冷异常可在四个季节持续。春季冷海温可使北半球春季南支气流上小槽波动强烈,南支槽加强,水汽输送显著增强;夏季可显著增强夏季风气流,使更多的水汽输送到红水河增大径流量;秋季和冬季,印度洋的冷海水减弱了北半球冬季环流形势,诱使西北太平洋水汽向中国东部地区输送,使红水河有更多的水汽汇集增大龙滩站流量。反之,印度洋海温暖水年时,四个季节的海温持续增暖,使北半球中纬度低气压系统变得不活跃,冬季形势进入早、而结束晚,中国东部受干燥气流控制时间长,春季和夏季副热带高压增强,同时,夏季风减弱,水汽输送较少,使汛期红水河流量减小。展开更多
依据6 h T213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人...依据6 h T213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人工神经网络预测模型。将预报得到的时间系数与空间特征向量进行时空反演,实现对未来6 h云图的预测。预报方法的独立样本试验证明,预测结果与实际云图的主要特征基本吻合,尤其在预测云图的大体分布和发展趋势上得到了较好效果。展开更多
文摘使用1951—2014年广西河池市红水河龙滩站的月流量和同期海温、500 h Pa位势高度、850 h Pa矢量风资料,基于相关分析、EOF分析和合成分析,研究了红水河汛期流量与印度洋海温异常的关系,以及印度洋海温异常影响红水河流量的物理机制。结果表明,印度洋海温距平分布的三种模态,包括前期夏季印度洋海温距平EOF16—8、EOF12—4、印度洋海温距平EOF12—4和EOF32—4,与红水河汛期流量显著相关。用这三个模态的时间系数、龙滩站前期4—5月平均流量和南印度洋2、3和4月偶极子指数可以很好地模拟龙滩站汛期流量,因此,它们可以作为红水河径流预测的物理因子。印度洋海温异常影响红水河汛期流量的途径可以概括为,印度洋海温冷水年,冷异常可在四个季节持续。春季冷海温可使北半球春季南支气流上小槽波动强烈,南支槽加强,水汽输送显著增强;夏季可显著增强夏季风气流,使更多的水汽输送到红水河增大径流量;秋季和冬季,印度洋的冷海水减弱了北半球冬季环流形势,诱使西北太平洋水汽向中国东部地区输送,使红水河有更多的水汽汇集增大龙滩站流量。反之,印度洋海温暖水年时,四个季节的海温持续增暖,使北半球中纬度低气压系统变得不活跃,冬季形势进入早、而结束晚,中国东部受干燥气流控制时间长,春季和夏季副热带高压增强,同时,夏季风减弱,水汽输送较少,使汛期红水河流量减小。
文摘依据6 h T213数值预报产品的资料,采用EOF展开和人工神经网络等方法,对卫星云图短时预报方法进行研究。首先对卫星云图灰度值样本序列进行EOF展开,将提取出来的时间系数作为建模的预报量,以数值预报产品的物理量场作为预报因子,建立人工神经网络预测模型。将预报得到的时间系数与空间特征向量进行时空反演,实现对未来6 h云图的预测。预报方法的独立样本试验证明,预测结果与实际云图的主要特征基本吻合,尤其在预测云图的大体分布和发展趋势上得到了较好效果。
