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.     

基于EOF的内蒙古地区降水时空变化特征分析

基于内蒙古自治区1970—2015年110个气象站的年降水量资料,采用EOF统计分析方法,分别计算出各降水场的特征向量和时间系数,并根据特征向量的方差贡献率对内蒙古年降水量的时空分布特征进行分析.结果表明,内蒙古地区降水场的时空分布具有3种典型模态,累积贡献率为51.03%.模态1决定了全区降水变化趋势整体具有一致性.模态2决定了全区东部偏北地区和中西部偏北地区降水趋势呈反向分布型,降水量由东北向西北部递减.模态3决定了全区西南和东南地区降水多于中部和西北部地区降水.同时,结合时间系数,分析了降水量的年际变化特征,为今后该地区水资源的合理利用提供一定的参考.     

黄河流域降水场的自然正交函数分析

本文分析了黄河流域92站6-9月总降水量的分布变化及成因。还分析了自然正交函数展开降水场的特征值和特征向量的空间分布。结果提出前5项特征值表示的方差占总方差的66.4%,已反映了降水场的最主要特征。在此基础上,根据特征向量和时间系数的组合,确定了黄河流域经常出现的降水类型,并对逐年降水的分布划分了类别,从而为充分利用降水资源提供了可靠的背景依据。     

基于EOF分析的江苏省沿江7市梅雨量变化特征

使用江苏省沿江7市(南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、南通)梅雨期具有典型代表性的梅雨量序列,1954—2013年共60 a资料,通过EOF分解法计算出特征向量分布、时间系数序列,并根据特征向量方差贡献,确定出梅雨季东旱西涝或东涝西旱的基本空间分布型,同时结合分解出的时间系数,分析出江苏省沿江地区梅雨季降水量的长期趋势及年代际变化具有明显的区域特征.20世纪80年代末以前地区梅雨季降水量表现为东涝西旱,而20世纪90年代以后则表现为东旱西涝.进入20世纪80年代以来,南京、无锡、常州、镇江的梅雨季节降水量异常明显,其余各地区整体上变化不明显.同时,辅助以Morlet小波分析方法,通过小波能量密度研究了第1主分量时间系数的年际及年代际振荡随时间的演变及其方差贡献率.结果表明,江苏省沿江地区的梅雨量存在一个显著3~4 a的年际振荡周期和13~14 a的年代际振荡周期,1975到1980年,3~4 a振荡对年际振荡贡献较大,而13~14 a尺度振荡对年代际振荡的方差贡献则主要集中在20世纪70年代以后.     

中国汛期月降水量距平场的时空综合分析

本文应用时空综合的经验正交函数分析方法，对１９５１～１９８４年中国１６０个站点的月降水量距平场进行展开，得到了能够反映我国汛期（４～９月）各月降水量距平场时空变化的特征向量场时间系数，分析结果表明，我国汛期月降水异常存在着几种典型的空间分布型并具有明显的季节变化规律和年际演变特点。     

南海海面风与海面温度耦合模态分析

为了研究南海海面风与海面温度的相互关系,利用相关分析、经验正交函数分解、奇异值分解等方法对49a的COADS资料的南海海域的海表面温度异常(SSTA)和海表面风异常(SSWA)进行分析。SSTA的EOF1解释了总方差的50.8%,该模态与整个南海SSTA同步变化,时间系数主周期为2~3a,该系数滞后5个月,与Nino3.4指数的相关系数达到0.423;SSWA的EOF1解释了总方差的25.1%,与整个南海SSWA同向变化,时间系数的主要周期为4~8a,但与Nino3.4指数的同步相关系数只有0.04,SSTA和SSWA的SVD分析结果第一模态的方差贡献为86.7%,空间分布很好地体现了SSTA和SSWA之间的正反馈机制,左右奇异向量时间系数达到0.5,且时间系数的主要周期都为4~8a,证实了南海海域海-气耦合的主模态为ENSO模态。     

基于险度函数的无人机备件库存量风险损失度量

为了研究南海海面风与海面温度的相互关系,利用相关分析、经验正交函数分解、奇异值分解等方法对49 a 的COADS 资料的南海海域的海表面温度异常(SSTA) 和海表面风异常(SSWA) 进行分析。SSTA 的EOF1 解释了总方差的50.8%,该模态与整个南海SSTA 同步变化,时间系数主周期为2 ~3 a,该系数滞后5个月,与Nino3.4 指数的相关系数达到0. 423;SSWA 的EOF1 解释了总方差的25. 1%,与整个南海SSWA同向变化,时间系数的主要周期为4 ~8 a,但与Nino3.4 指数的同步相关系数只有0.04,SSTA 和SSWA 的SVD分析结果第一模态的方差贡献为86.7%,空间分布很好地体现了SSTA 和SSWA 之间的正反馈机制,左右奇异向量时间系数达到0.5,且时间系数的主要周期都为4 ~8 a,证实了南海海域海-气耦合的主模态为ENSO模态。     

EOF分解与Kalman滤波相结合的副高位势场数值预报优化

用经验正交分解和Kalman滤波相结合的方法,建立了夏季500 hPa位势高度场数值预报误差修正模型,以改进副高数值预报效果,提高副高预报准确率.首先用经验正交分解（EOF）方法将T106数值预报500 hpa位势高度场分解为彼此正交的空间结构模态和相应的时间系数的线性组合,随后选取前15个模态的时间系数（其方差贡献98.7%）序列,分别建立了各自的Kalman（卡尔曼）滤波模型,最后用优化出的时间系数与相应的空间结构场进行EOF重构,进而得到修正后的副高位势预报场.修正后的位势场与原始的数值预报场的对比结果表明,该修正模型可对副高数值预报误差进行有效修正,优化后的预报效果较原始数值预报场有明显改进提高.     

全球气候变暖背景下的大气环流基本模态

利用NCEP/NCAR REANALYSIS1948年1月～2001年2月1000～100hPa的高度场资料研究全球纬圈平均大气环流的变化.EOF1显示全球纬圈平均大气高度场在高纬度和低纬度地区呈明显的反向变化,这一变化特点解释了总方差的一半左右.从时间系数上看,近53年低纬度高度上升,高纬度高度下降.这表明20世纪60年代以后,特别是20世纪80年代中期以后,对流层中纬度西风有明显的加强趋势.与全球平均地面气温变化比较证明这种大气环流的变化与全球平均地面气温的变化有显著的相关.用观测海温强迫运行大气环流模式积分两个50年(1900～1950年和1950～1999年),EOF1与再分析资料所得的EOF1特征十分相似,解释的方差大小也基本一致.伴随着近20年的全球气温的剧烈上升,低纬度高度场升高,高纬度高度场降低,两个半球中纬度西风显著加强成为全球大气环流变化的最主要特征.     

全球对流层顶温度场演变的气候学特征分析

 利用经验正交函数分解(EOF)方法对57 a(1948~2004年)NCEP/NCAR全球对流层顶月平均温度场进行分析,并讨论了57 a的主要特征向量空间分布及其对应的时间系数的演变,结果分析表明:第1模态的时空分布特征能够较好地反映对流层顶温度场结构的分布状况,且具有明显的季节变化;南北半球的温度场的空间分布结构不太一致,南半球纬向分布较为平稳,而北半球经向和纬向活动都比较强,且有明显的温度槽脊结构;南北半球的极地对流层顶温度结构在不同的季节有不同的变化趋势;南北半球热带对流层的第1模态温度场全年具有整体一致型分布;温度场各个季节的时间系数变化具有明显的多时间尺度特征.     

华南前汛期区域持续性暴雨的分布特征及分型

利用广东和广西两省共175个台站的日降水观测资料,采用计算机检索的方法,对1961-2005年间华南前汛期区域持续性暴雨进行了定义。对南海夏季风爆发前后区域持续性暴雨的气候分布特征的分析发现,季风爆发前持续性暴雨频数从60年代至今呈现出正态分布的年代际变化特征,而季风爆发后的区域持续性暴雨频数变化则几乎相反;广东省前汛期区域持续性暴雨降水明显比广西强。此外,通过EOF方法和相关分析得到了夏季风爆发前后出现频率较高的几种分布雨型,它们能较好地代表季风爆发前后华南降水分布的特点。     

中国降水场的时空分布变化

 分析了全国160个气象观测站51a(1951-03～2002-02)的月季降水量距平场的时空分布变化规律得出:我国降水空间分布的主要类型是南北分布;统计降水量的时间尺度越大,则降水量的空间分布尺度也越大;冬季降水的空间分布尺度比夏季大;夏季降水空间分布的年际变化比冬季大;春、夏季的降水空间分布变化具有较为显著的正相关关系;春季降水空间分布具有2.4～3.0a的显著周期存在,冬季降水空间分布也具有2.3～2.8a的显著周期存在.     

云南近40年降水量的时空分布特征

 选取云南125个气象观测站1961年1月~2002年12月42 a的逐月降水资料,采用经验正交函数(EOF)分解方法,对云南42 a降水量场的时空分布特征进行了分析研究,得出:云南降水量的空间分布类型主要表现为4种主要的定常型:①全省一致型;②南北分布型(冬春季);③东北西南型(夏季);④西北东南型(秋季).同时,南部变化梯度大于北部,西部的梯度变化大于东部.     

近48年贵州暴雨日数及降水总量的变化特征研究

 利用贵州81个台站1963—2010年的逐日降水资料,采用一元线性回归、五年滑动平均、EOF分解、相关分析、Morlet小波变换对贵州48年暴雨日数及降水量进行统计分析,并对二者不同的变化趋势作了对比分析.结果表明：①暴雨日数与年总降水量关系密切,暴雨日数与年降水总量在2—4年上震荡周期明显,二者在此时间尺度上具有很好的凝聚共振关系,降水总量的变化略落后于暴雨日数的变化;②暴雨日数及降水量在空间上均具有由南向北递减的特征,暴雨日数81个测站中有48个站的暴雨日数是增加的,而81个测站中有77个站的年降水总量降水趋势是减少的,二者在黔西南、遵义、毕节及黔南有较一致的减少趋势,而在其余地方二者为相反的变化趋势,且二者的前三模态空间分布上具有较一致的变化特征;③暴雨日数及降水量均具有多尺度变化特征,在月季尺度上,暴雨及降水量主要出现在5—9月,且各月变化幅度较大;在年代际尺度上,近48年贵州暴雨日数呈现一定的增加趋势,但是未通过显著性检验,而降水总量呈明显的下降趋势,通过了0.05的显著性检验.     

基于CAM3T42的云南5月降水的可预报性试验研究

取逐月地表温度作外强迫,用NCAR CAM3T42模式积分50a,获得1951～2000年的模式大气环流资料,截取40a的5月500hPa高度场与云南124个测站5月降水资料建立的基于CAM3T42公共预报因子集具有很好的一致性,可以用来讨论云南5月降水的可预报性.CAM3T42的5月500hPa高度场影响云南5月雨量的关键区主要分布在地中海、印度次大陆、西太平洋暖池、东北太平洋、北美等区域以及南印度洋、南太平洋和南大西洋等区域.应用公共预报因子集建立的云南124个测站5月雨量预报试验表明有113个复相关系数通过0.05的显著性检验,占总测站数的91%左右.利用10a样本作为独立预报检验表明复相关系数的量值与非独立样本检验的相比略有减小.试验结果和独立样本检验结果表明:5月CAMT42的500hPa高度场的变化与云南124测站5月降水间具有良好且稳定的关系,CAMT42对云南5月降水具有一定的预报能力.