应用非线性振荡理论研究云南局地气温的演变规律

将描述局地气温变化的非线性振荡方程应用到云南省17个测站局地气温演变研究中,根据各测站1958年1月—2000年12月逐旬气温距平资料和反演理论获得具体描述各测站局地气温变化的非线性振荡方程。以经典非线性振荡理论为依据,研究了云南省17个测站的局地气温演变规律。结果表明,云南局地气温系统是弱的非线性系统;其演变的固有周期大致在6～10旬之间;在无外源强迫的条件下,云南局地气温振幅随时间增加总是衰减;考虑外源强迫的作用后,云南局地气温系统在其演变过程中只随外源强迫的振荡而振荡。应用反演获得的描述各测站局地气温变化的有外源强迫非线性振荡方程做出未来云南局地气温演变趋势预报,其平均预报准确率约为78．9％。说明该模型具有良好的预报能力和预报稳定性。     

一种局地非线性气候动力统计模型及其预报试验

根据反演建模理论，在引入一次样条函数的基础上，设计了一种局地非线性气候动力统计模型及其一整套反演方案。其实质是用逐段线性化的研究局地气候演化的非线性特征。作为初步试验，利用云南省18个测站1956年1月－1990年12月逐月温度距平和逐月雨量距平率的时间序列，反演得到一组近似描述云南省局地气候系统的非线性动力统计方程，应用反演获得的此非线性动力统计方程进行了云南省18个测站1991年1月－1994年12月逐月温度距平和逐月雨量距平率的预报试验。试验结果表明，温度距平和雨量距平率的拟合准确率分别约为78％和64％；温度距平和雨量距平率的外推预报准确率分别为75％和63％。表明此模型具有一定的拟合和预报能力，同时具有良好的稳定性。     

一种非线性动力统计模型及其预报试验

在引入样条函数的基础上,设计了一种新的非线性动力统计模型及其一整套反演方案,并用由昆明和蒙自逐月雨量和温度构成的局地气候系统对此模型进行了检验。计算结果表明：（1）无论是在拟会历史气候的变化方面,还是在预测未来气候的变化方面,此模型均具有较高的精度;（2）此模型具有良好的稳定性,历史气候变化的拟合精度和未来气候变化的预测精度相差较小。     

对流模型在昆明地区降水演变规律中的应用

从描述局地降水距平率系统的对流方程和实际气象观测资料出发,导出并反演了描述昆明局地降水距平率系统的非线性振荡方程.根据非线性振荡理论和昆明地区的非线性振荡方程研究了昆明地区降水距平率系统演变的非线性特征及其演变规律.结果表明昆明局地降水距平率系统为一正阻尼的弱非线性振荡系统,其演变的固有周期为6.5旬,在不受外力强迫作用下,将逐渐趋向于一稳定结点a1(0,0);在存在外力强迫作用下,定性分析表明,昆明局地降水距平率系统在其演变过程中将随外源强迫的振荡而发生振荡.     

天津局地气候的反演建模及其研究

利用天津月平均温度Ｔ、气压Ｐ和雨量Ｒ的时间序列反演出一组近似描写天津（Ｔ－Ｐ－Ｒ）局地气候的动力方程，并对其演化特性及内部相互作用机制进行了研究。     

大气污染物浓度变化的非线性特征分析

研究了大气污染物浓度变化的非线性动力学特征,首次详细考察了污染物浓度时间序列的谱分布、结构函数、自相关函数、时间变化曲线的分数维、相空间中吸引子的关联维及最大Lyapunov指数.此外,当前在国际上得到广泛应用的小波分析方法也能对揭示污染物浓度变化的非线性特征提供很好的帮助.     

降雨年际气候变化的非线性动力统计模拟预测

文中应用非线性动力统计方法来模拟降水年际气候变化.经过对中国42个测点近百年降雨变化的模拟预测检验,取得了较好的效果,并得出了一些有意义的结论.     

青藏铁路沿线地面气温和地温的年际变化趋势及与地形的关系

利用青藏铁路沿线常规气象观测站自建站至2002年月平均地面气温和地表温度，通过插补建立了1960-2002年青藏铁路沿线各站各季及年平均温度资料完整的序列。分析表明，青藏铁路沿线温度近40年来的变化是明显的，升温最显著的是冬季、秋季，升温率分别达到0．41℃／10a和0．40℃／10a，春季升温率只有0．23℃／10a。年平均气温和地温的升温率分别为0．33℃／10a和0．37℃／10a，地温的升高比气温要快。升温率与海拔高度呈负相关，其相关系数为-0．807。升温率随海拔高度的升高而减小。盆地升温率比高山大。铁路沿线地温与气温变化间的相关系数达0．767。在相对冷期，气温的波动幅度大于地温；在相对暖期，地温的升高明显比气温快。     

非线性波 波相互作用对准２０ａ气候年代际振荡的影响

从简单海气耦合相互作用的非线性方程组出发,导出描述大气和海洋运动的无量纲准地转涡度方程．对准地转涡度方程引入双时间尺度后,在准共振条件Ｋ１＋Ｋ２＋Ｋ３ ＝０和ω１ ＋ω２ ＋ω３ ＝Δω下,求得大气和海洋波－波非线性相互作用的２组耦合方程,其中大气耦合方程中含有海洋强迫作用项．由这２个耦合方程组求得大气和海洋波动能量变化周期的近似解．结果表明：在考虑非线性效应的情况下,由波动共振引起的大气和海洋波动能量变化在中纬地区具有准２０ａ的周期,说明非线性效应对海气耦合也具有调制作用,从而确定准２０ａ气候年代际振荡形成的新机理．     

基于EEMD-CES的单站地面气温资料质量控制方法研究

为了去除或减少我国地面气温观测资料中含有的噪声成分,提高观测资料质量,提出了一种新的单站质量控制算法。该算法融合了集合经验模态分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和三次指数平滑法(Cubic Exponential Smooth,CES)。利用EEMD方法将气温观测资料分解为一系列相对平稳的本征模分量,并基于能量密度和相关性准则从中分析筛选出目标分量,以完成资料重构;利用CES方法对重构资料建立单站质量控制模型,形成了一种基于EEMD-CES的地面观测资料质量控制算法。为检验该方法的可行性与适用性,选取2008年全国9个观测站地面逐时气温观测资料进行质量控制,并对比传统的单站质量控制法、经验模态分解法和三次指数平滑法的质量控制效果。试验结果表明,基于EEMD-CES的质量控制方法能有效地标记出数据的可疑值,相比传统方法,具有更高的检错率和更强的适应性。     

青藏铁路沿线平均年气温变化趋势预测

青藏铁路沿线年平均气温具有很好的互相关性,特别是各站10年滑动平均气温序列互相关系数达到0．92,以此建立了1935-2002年青藏铁路沿线平均年气温序列Trw。研究表明：Trw对太阳黑子周期长度(SCL)和大气中CO2浓度有落后5年和15年的显著响应,其相关系数分别为-0．76(SCL)和0．88(CO2)。利用近1000年SCL的76、93、108、205和275年显著周期及均生函数模型预测了未来太阳活动周期的快慢：21世纪前50年的SCL总体偏长,活动周期放慢;后50年SCL总体偏短,活动周期加快。在考虑大气CO2浓度倍增和气候自然变化情况下,预测2l世纪前50年Trw与20世纪最后10年(1990年代)相比,其升温幅度在0．5℃左右;与20世纪最后30年(1971-2000年)相比,其升温幅度在l.O℃以内。这一升温幅度的概率为0．64～0．73。     

青藏铁路青海段夏季温度预测的精度检验

利用高原夏季温度(代用)、年太阳黑子相对数、西宁年平均气温,以及青藏铁路青海段夏季温度制作1990-2000年预测,得出最优子集预测的定性和定量评分高于周期外推,但低于均生函数。周期外推、均生函数、最优子集定性趋势预测的平均评分分别为60％～67％、80％和67．5％,而定量预测误差≤1．0℃的平均评分分别为40％～57％、77．5％～82．5％和70％～72．5％。     

中国年降水气候振动的非线性动力学特征

从观测资料出发,利用反演方法,获得了描述我国17个站年降水气候振动的二阶非线性动力学方程组中的系数,并在无外源强迫的情况下对该非线性动力学方程组作了定性的分析,对17个站的年降水气候振动进行气候模拟试验。结果表明:我国大部分地区的年降水气候振动存在弱的非线性振动特征,17个站的年降水气候振动都可以看作是一个正阻尼的动力系统,在运动变化过程中,自身能量的变化dEdt<0,17个站年降水气候振动的固有频率的变化范围为0.6≤ω0≤1.417,其固有周期的变化范围为10.4≥T≥4.4年。从空间分布特征上可以看到,其固有周期的长短分布有明显的东西向特征。在17个站中,兰州、成都、重庆、南宁、福州、上海、温州地区的年降水气候振动是一个类似于具有渐软弹簧特性的非线性动力系统,而昆明、长春、哈尔滨、北京、广州、西安、厦门、长沙、南京、杭州地区的年降水气候振动是一个类似于具有渐硬弹簧特性的非线性动力系统,从其空间分布特征上看也有东西向特征。全国17个站年降水气候振动的动力系统都存在一个稳定的焦点,在无外源强迫作用时,各站的年降水气候振动将逐渐趋向于各自的稳定的焦点,但都不存在极限环。在仅考虑降水自身振动的情况下,利用我们反演得到的非线性动力学方程对年降水气候振动做模拟,位于内陆地区的模拟情况可以通过显著性水平检验,而靠近海洋的地区模拟效果没有内陆好。这一结果说明在降水气候振动中,靠近海洋地区的外源强迫影响作用比位于内陆地区大。     

青藏铁路沿线气温和地温的极值推算

利用耿贝尔分布函数对青藏铁路沿线7个气象站的气温和0cm地温进行了极值估计。结果表明：年极端最高气温50年一遇与常年接近,100年一遇比常年偏高0．1～1．5℃。年极端最高地温50年一遇比常年偏高0．0～10．2℃,100年一遇比常年偏高1．5～13．7℃。未来50年,如果年平均气温增加1．0℃,50年一遇的年极端最高气温将比常年偏高-0．1～2．0℃,100年一遇的将比常年偏高0．7～2．8℃。     

青藏高原及铁路沿线地表温度变化趋势预测

青藏高原及其铁路沿线各站的年地表温度具有很好的互相关性,特别是各站10年滑动平均温度互相关系数达到0．92,以此建立了1961-2003年青藏铁路沿线平均地表温度序列。研究表明：青藏高原地表温度的升高是明显的,40年来升高1．1～1．5℃,其升温率为0．44℃／10a。大气CO2浓度的增加有利于青藏高原地表温度的升高,而太阳黑子周期长度（SCL）的变长则起相反作用。地表温度对人气CO2浓度和SCL的最好响应约滞后10年。若根据SCL的变化和IPCC第三次评估报告给出的新的温室气体排放情景SRES-B1预测,目前青藏高原地表温度的升温到2010年前后达到最强,此后可能会出现一个明显的降温过程,到2030年前后可能低于20世纪70～90年代的平均值。新一轮的升温开始于2040年代。若综合考虑CO2和SCL两者的共同影响预测,未来50年平均最低、最高和年地表温度与1971-2000年的平均比较,分别升高0．2,1．0和0．6℃。     

青藏铁路沿线永冻土区近千年的气候演变特征

利用树木年轮重建了青藏铁路沿线多年冻土区的年平均气温(763—1998年)、年降水序列(1518—1983年)。利用小波分析,发现10年时间尺度上气温可分为14个暖期和13个冷期,在30年时间尺度上中世纪暖期和小冰期表现明显;降水从30年左右时间尺度上看,大致上只有1591—1640年、1671—1730年和1770—1950年降水偏多,其余时间降水都偏少。现今依然处在暖干期。功率谱分析发现,气温主要周期为2．0,2．5,3．6,7．2,22．8和117．7年,降水主要周期为2．1,3．1,4．5,7．7,11．3,20．8,28和62年。     

青藏铁路沿线平均最高最低气温变化趋势预测及其概率估计

根据实测月最高最低气温资料，建立了1955—2000年青藏铁路沿线各站平均最高最低气温序列，最低气温在1975年以前偏冷，最冷的1960年代，比多年平均偏低1．4℃；1975年以后偏暖，到2000年气温距平达 1．4℃；最高气温的变化大体与前者相反，1960年代比多年平均气温偏暖约0．1℃，1970年代和1980年代偏冷约0．2℃，进入1990年代后才逐渐升高，2000年气温距平达 0．8℃。利用近1000年的太阳黑子周期长度(SCL)约有41，58，76，90和200年的5个显著周期及均生函数正交化筛选方案，预测21世纪SCL比20世纪平均长1年，在2055年达到极长年份12．4年，2068年转为极短年份10．6年。根据IPCC报告中未来100年大气CO2浓度的估计值(B2方案)，研究了未来50～100年青藏铁路沿线平均最高最低气温变化趋势。同时，作为试验，利用事件概率回归估计模式预测，相对于1990年代而言，青藏铁路沿线平均最高(最低)气温到2050年升高0．4℃(2．4℃)的概率为66％(74％)；到2100年升高1．4℃(6．9℃)左右的概率为85％(62％)。     

温室效应对青藏高原及青藏铁路沿线气候影响的数值模拟

在一个全球模式中嵌套了RegCM2区域气候模式,进行了CO2加倍对中国区域气候影响的数值试验,对青藏高原及青藏铁路沿线地区进行了重点分析。结果表明,在CO2加倍的情况下,这里的气温将明显升高,升高值一般在2．6～2．8℃以上,高于全国平均值。同时降水在青藏高原大部分地区也将明显增加;其中青藏铁路沿线的增加率一般在25％以上,远高于全国平均值水平。温室效应同时会使得青藏铁路沿线的日平均最高气温升高。