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1.
It is important to estimate hard-to-observe parameters in the ocean interior from easy-to-observe parameters. This study therefore demostrates a reconstruction of observed temperature and salinity profiles of the sea east of Japan (30°≈40°N, 140°≈150°E). The reconstruction was done by estimating suboptimal state from several values of the observed profiles and/or sea surface dynamic height (SDH) calculated from the profiles. The estimation used a variational method with vertical coupled temperature-salinity empirical orthogonal function (EOF) modes. Profiles of temperature and salinity in the subtropical region are effectively reconstructed from in situ temperature profile data, or sea surface temperature (SST) and SDH. For example, the analyzed temperature field from SST and SDH has an accuracy to within 1°C in the subtropical region. Salinity in the sea north of Kuroshio, however, is difficult to estimate because of its complex variability which is less correlated with temperature than in the subtropical region. Sea surface salinity is useful to estimate the subsurface structure. We also show the possibility that the estimation is improved by considering nonlinearity in the equation calculating SDH from temperature and salinity analysis values in order to examine the misfit between analysis and observation. Analysis using TOPEX/POSEIDON altimetry data instead of SDH was also performed. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.  相似文献   
2.
湖南汛期降水异常的时空分布特征研究   总被引:16,自引:5,他引:16  
利用湖南19个测站23年(1959~2001年)4~9月的降水量资料,用EOF、REOF、小波分析对湖南汛期降水的特征场分布、分区特征、周期性和突变性等时空分布特征进行了诊断研究。研究结果表明:EOF分析得到的前三个典型场可以很好的反映湖南汛期降水空间分布的异常结构,即具有整体一致的空间结构,南北相反的空间结构,中部和周围地区相反变化的空间结构。旋转后的前6个空间模态可以较好地代表湖南汛期降水的6个异常敏感区:湘北、湘中、湘南、湘东南、湘西、湘东北。利用小波分析方法研究湖南汛期降水的周期性及其突变性发现,湖南汛期降水存在着明显的3年、7年和23年的特征时间尺度和周期性振荡;并且在今后相当长的一段时间内,湖南汛期的降水将逐年减少,并将转入干旱时期。  相似文献   
3.
华南区域季节性降水的差异分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
运用EOF方法研究华南区域降水时空分布特征,结果表明:(1)华南地区各季节降水在年际和年代际的时间变化上有区域一致性,但有季节性差异,其中春季和秋季在20世纪80年代后降水明显减少,旱年增多;而夏季90年代后降水明显增加,涝年增多;冬季变化则不明显。(2)华南地区各季节降水在空间分布上也有差异,其中春季降水呈现东多西少的分布特征,大值中心位于广西东北部、广东中部及西南沿海。夏季和秋季降水相似,呈南多北少的分布特征,大值中心位于广西沿海和广东西南沿海。冬季降水呈东北多西南少的分布特征,大值中心位于粤北。  相似文献   
4.
利用1964—2008年辽宁51站降水量资料,采用Z指数和区域旱涝HL指数分析了全区近45a旱涝变化。结果表明:近45a辽西、辽北以及辽东南地区单站旱涝发生频率均明显高于辽中、辽东地区;区域性洪涝指数逐渐减小,区域性干旱指数逐步增大。对辽宁51站Z指数进行了EOF和REOF分析,可知辽宁旱涝的空间分布特征除受大尺度天气系统所带来的降水量变化影响外,同时还受地理位置、海陆分布等多种因子影响。通过REOF方法可将全区分为4个区域,即Ⅰ辽西地区,Ⅱ辽北、辽西北地区,Ⅲ辽中、辽东地区和Ⅳ辽东南地区。  相似文献   
5.
张峻  张艺玄 《暴雨灾害》2019,15(3):259-266

利用1958-2017年长江中下游地区426个国家站逐日降水资料,通过线性趋势分析法、EOF分解法,使用五个降水特征量,分析了60 a来长江中下游地区降水的变化规律。结果表明:(1)长江中下游地区年降水量呈上升趋势,线性趋势为2.21 mm·a-1,夏季的线性趋势为2.03 mm·a-1,冬季雨量略增,而春、秋两季雨量略减;(2)年降水日数的线性趋势为-0.46 d·a1,春、秋、冬三季降水日数均有减少,夏季持平;(3)降水强度呈弱上升趋势,降水强度的高值中心在江西以东大部以及湖北东部、安徽南部边缘,夏季的降水强度最大,冬季的最小,四季的降水强度均有弱增加趋势;(4)降水变异系数的高值中心位于安徽西北部边缘,最高值为0.25,低值中心位于湖南西部,最低值为0.14;春季的降水变异系数最低,夏季整体稳定,秋冬两季的波动性较大;(5)以年降水量作为指标可以把长江中下游地区划分为三种空间分布型,即长江中下游流域区域一致型、长江中下游北部和南部南北反相变化空间型以及长江中下游东部和西部东西反相变化空间型。

  相似文献   
6.
东北地区夏季土壤湿度垂直结构的时空分布特征   总被引:3,自引:1,他引:2  
黄艳  丁裕国 《气象科学》2007,27(3):259-265
借助于概率密度函数(PDF)拟合和经验正交函数(EOF)展开以及小波分析等方法,本文分析了中国东北地区夏季近十年间(1988-1999年)旬平均土壤湿度(0~50 cm层次)垂直分布结构的时空变化特征。结果表明,从区域分布来看,东北夏季土壤湿度的高值中心主要位于牡丹江流域和松嫩平原南侧,而从土壤水分的垂直分布特征来看,其湿润度绝大多数测站(除个别地区呈多峰态外)基本呈上干下湿,服从Weibull分布的单峰偏态型。各层土壤湿度在6月中旬和8月上旬变化最大,并存在以3 a为主的周期振荡。  相似文献   
7.
INTRODUCTIONEmpiricalorthogonalfunction (EOF)isastatisticalmethodwidelyusedtoquantitativelyexam inemeteorologicalandoceanicdata (PreisendorferandBarnett,1 977;Rasmussonetal.,1 981 ;KnappenbergerandMichaels,1 993 ;LeeandCornillon ,1 995) .Themethodseeksoutthefirstfeworth…  相似文献   
8.
本文利用经验正交分解法(Empirical Orthogonal Function,EOF)对不同月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平数据进行分解,得到月平均和10天平均的西北太平洋海洋表面温度距平分布模态,并对分布模态进行比较。发现尽管数据源相同,但是不同时间分辨率的EOF结果出现正好相反的情况,文章最后从数学的角度解释了月平均和10天平均的海洋表面温度距平模态及其时间系数发生反向的原因。  相似文献   
9.
印度洋dipole事件的年际变化与ENSO事件的联系   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对nino3指数和DMI序列的分析,发现两种物理现象都有4a左右的主要周期,而且印度洋偶极子事件还存在有2a左右的振荡周期,而厄尔尼诺事件在2a时间尺度上周期性不明显;对nino3指数和DMI进行年际时间尺度滤波,结果表明,在年际时间尺度上,两者的相关性比未滤波时有了一定的提高;对年际滤波之后的偶极子事件和ELNINO事件的相关分析可以发现,ELNINO对于印度洋偶极子事件的影响要大于IOD对于太平洋ENSO事件,显示了两者物理现象的影响不对称。  相似文献   
10.
采用SBAS-InSAR技术对43景Sentinel-1A影像进行处理,获取延安新区(北区)地表形变信息,并运用经验正交函数对结果进行分解,得到研究区域的时间系数和空间分布。结果表明,延安新区(北区)的最大沉降速率为-56 mm/a,最大抬升速率为32 mm/a。从第1模态可以看出,挖方、填方是造成地表抬升和沉降的主要原因;第2模态则反映了工程建设不同时期对应的不同地表形变状态,即加速、减缓、平稳3个阶段。  相似文献   
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