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国家自然科学基金(41175082)

作品数:23 被引量:139H指数:9
相关作者:杨秋明黄世成李熠宋娟谢志清更多>>
相关机构:江苏省气象科学研究所江苏省气象局更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省气象局开放基金更多>>
相关领域:天文地球文化科学理学更多>>

文献类型

  • 22篇中文期刊文章

领域

  • 19篇天文地球
  • 2篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 13篇延伸期预报
  • 12篇长江
  • 11篇降水
  • 11篇长江下游
  • 6篇夏季
  • 5篇强降水
  • 4篇季节内振荡
  • 3篇振荡
  • 3篇环流
  • 2篇低频
  • 2篇主振荡型
  • 2篇自回归模型
  • 2篇温度
  • 2篇复数
  • 2篇高温
  • 2篇暴雨
  • 2篇ISO
  • 2篇MLR
  • 2篇大气季节内振...
  • 1篇地区降水

机构

  • 19篇江苏省气象科...
  • 1篇江苏省气象局

作者

  • 18篇杨秋明
  • 8篇黄世成
  • 7篇李熠
  • 2篇钱玮
  • 2篇宋娟
  • 2篇孙磊
  • 2篇谢志清
  • 1篇徐萌
  • 1篇周嘉陵

传媒

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年份

  • 1篇2022
  • 2篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
  • 3篇2013
  • 4篇2012
  • 2篇2011
23 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于平流层环流变化的夏季长江下游强降水频数气候预测模型被引量:1
2013年
采用相关分析方法,研究了6~8月长江下游强降水频数与前期冬季12~2月全球50hPa纬向风的关系;并研制了基于KLM滤波的夏季长江下游强降水频数气候预测模型。结果表明,存在3个显著的相关区:北极附近,北太平洋中纬度和南半球高纬度地区。用这些前期12~2月全球平流层关键区的纬向风建立KLM预测模型进行预测试验,发现它对近10年6~8月长江下游地区强降水频数的变化具有较好的预测能力,明显优于多变量的线性回归预测;其中与北极附近和南半球高纬度地区平流层纬向风相关稳定,而与北太平洋中纬度纬向风的相关存在一定程度的不稳定。基于平流层环流变化的夏季长江下游强降水频数KLM模型可以为短期气候预测业务预报提供重要参考。
杨秋明
关键词:强降水气候预测
长江下游地区50-80天降水低频分量次季节预测模型实验数据集
2018年
运用1979-2014年长江下游逐日降水量数据(25个站点的平均值)和NCEP/NCAR全球850 hPa纬向风格点再分析数据(2.5o×2.5o),经过经验正交函数(EOF)和奇异谱分析(SSA),得到用于构建扩展复数自回归模型(ECAR)的次季节预测实验数据集。对2001-2014年长江下游降水低频分量进行次季节逐日变化回报试验的结果表明,50-80 d时间尺度的长江下游低频降水分量的预测时效可达52 d左右,预报能力明显优于自回归模型(AR),而且6-8月的预报技巧最高?该数据集包括1979年1月1日-2014年12月31日全球850 hPa 50-80 d低频纬向风场的7个低频主成分pc1,pc2,…,pc7和长江下游地区逐日低频降水(the daily low frequency rainfall in the lower reaches of the Yangtze River Valley,lcjr)的时间序列(序列长度是13,149 d)。数据集存储在Excel文件,数据量1.19 MB。
杨秋明
关键词:长江下游降水
简单高阶扩展复数自回归模型在延伸期低频降水预测中的应用
2019年
对数据驱动的简单高阶扩展复数自回归模型(HECAR)预测方法做了介绍,并应用于长江下游20?30天低频降水的实时预报。这种基于数据变换的扩展复数空间中的复自回归型,从多角度识别和描述大量实和虚数据中的主要时滞低频相关的多样性.同时采用新的实时奇异谱(SSA)滤波更精确地提取观测数据中的实时低频信号,明显提高了模型实时预测的精度。进一步对2016年长江下游20?30天低频降水未来30天的实时延伸预报结果表明,1~12月的25天预报技巧达到0.88,准确地预测了2016年6月下旬到7月上旬和10月下旬连续阴雨时段低频降水显箸正位相的变化,为长江下游地区梅雨期连续强降水和秋季连阴雨提供了有重要价值的预测背景信息。
杨秋明
关键词:延伸期预报
Different Relationships Between Spring SST in the Indian and Pacific Oceans and Summer Precipitation in China被引量:2
2013年
Observational and reanalysis data are used to investigate the different relationships between boreal spring sea surface temperature (SST) in the Indian and Pacific oceans and summer precipitation in China. Partial correlation analysis reveals that the effects of spring Indian Ocean SST (IO SST) and Pacific SST (PSST) anomalies on summer precipitation in China are qualitatively opposite. When IO SST anomalies are considered independently of PSST anomalies, precipitation decreases south of the Yangtze River, in most areas of Inner Mongolia, and in some parts of Liaoning Province, and increases in the Yangtze River valley, parts of southwestern and northern China, northeastern Inner Mongolia, and Heilongjiang Province. This results in a negative-positive-negative-positive pattern of precipitation anomalies in China from south to north. When PSST anomalies (particularly those in the Nin o3.4 region) are considered independently of IO SST anomalies, the pattern of precipitation anomalies in China is positive-negative-positive-negative from south to north. The genesis of summer precipitation anomalies in China is also examined when El Nin o-Southern Oscillation (ENSO) signals are removed from the ocean and atmosphere. An anticyclonic low-level wind anomaly forms in the South China Sea-Northwest Pacific area when the IO SST anomaly (SSTA) is warm and the Northwest Pacific SSTA is cold. This anticyclonic anomaly substantially influences summer precipitation in China. Anomalous warming of tropical IO SST induces positive geopotential height anomalies in the subtropics and an east-west dipole pattern in midlatitudes over Asia. These anomalies also affect summer precipitation in China.
李熠武炳义杨秋明黄世成
关键词:SST
长江下游地区降水50—80d低频分量的次季节预测研究被引量:4
2016年
用1979—2000年逐日长江下游降水的50—80d低频分量和全球850hPa低频纬向风主成分,构建了长江下游降水低频分量的次季节预测的扩展复数自回归模型(ECAR)。这种基于数据驱动建模的气候预测方法,不仅能在复数空间上反映全球环流主要低频主分量和长江下游降水低频分量之间的时滞变化信息,而且能更好地描述气候系统的主要分量在低维空间中的变化规律。对2001—2014年长江下游降水低频分量进行次季节逐日变化回报试验的结果表明,50—80d时间尺度的长江下游低频降水分量的预测时效可达52d左右,预报能力明显优于自回归模型(AR),而且6—8月的预报技巧最高。基于全球环流主要50—80d振荡型的发展和变化以及与长江下游低频降水相关的时间演变,对于提前50—60d预报长江下游地区持续多(少)雨过程很有帮助(尤其是夏季),其中,东亚经向三极子型(EAT)是影响长江下游地区季节内降水变化的最主要的环流因子之一。
杨秋明
主振荡型分析在长江下游暴雨10~30天延伸期天气预报中的应用被引量:1
2013年
对观测低频时间序列,详细介绍了主振荡型(POP)分析方法和原理,讨论了它在夏季长江下游暴雨10~30天延伸期天气预报中的应用.POP分析技术作为一种介于动力学模式与统计分析之间的方法,能有效地分离各种时空尺度,并识别其对应的季节内振荡(ISO)类型演变过程,从而能预测ISO未来10~30天的变化过程.
杨秋明孙磊黄世成李熠
关键词:主振荡型大气季节内振荡延伸期预报
2002年夏季东亚地区环流20-30d主振荡型延伸期预报研究被引量:13
2012年
用2002年3—9月逐日东亚地区850hPa经向风场资料建立主振荡预测模型(POP),对影响长江下游地区强降水过程的主要低频经向风场(20—30d时间尺度)的时空变化进行10—30d延伸期独立预报试验。试验结果表明,在夏半年135次预测中提前20d预报的相关预报技巧在0.50以上,很好地预报了夏季3次强降水过程对应的经向风的低频变化过程。对20—30d振荡显著的多年资料预报试验表明,这些预测模型是预报低频环流时空演变的有效工具,对于提高未来3—4周长江下游强降水过程的预报准确率有重要意义。
杨秋明李熠宋娟黄世成
关键词:强降水延伸期预报
基于20-30d振荡的长江下游地区夏季低频降水延伸期预报方法研究被引量:21
2014年
用长江下游降水低频分量和环流低频主成分,构造多变量时滞回归模型(MLR)和主成分复数自回归模型(PC-CAR)的混合预报模型(MLR/PC-CAR),对长江下游降水低频分量进行延伸期逐日变化预报,延长预报时效。通过2011年6—8月预测试验表明,20—30 d时间尺度的长江下游低频降水预测时效可达50 d左右,采用南半球中高纬度地区850 hPa低频经向风的主成分作为预测因子的模型的预测精度明显高于东亚地区低频经向风作为预测因子的模型。这表明在20—30 d时间尺度上,长江下游降水与南半球中纬度绕球遥相关(SCGT)型有关的主分量的时滞相关更加密切。进一步对于较强20—30 d振荡的多年资料构建的MLR/PC-CAR混合模型预测试验表明,SCGT是预测夏季长江下游低频降水未来50 d变化的显著信号。基于SCGT的发展和演变,对于把握类似长江下游地区2011年6月初旱涝急转和7月中旬持续降水和强降水过程异常变化过程很有帮助,SCGT可以作为夏季长江下游20—30 d低频降水和强降水过程进行延伸期预报的主要可预报性来源之一。
杨秋明
关键词:MLR长江下游
长江下游强降水过程低频指数和实时延伸期预报研究被引量:1
2019年
基于奇异谱分析(SSA),构造影响长江下游地区夏半年强降水过程的20-30天时间尺度的低频降水指数HRPIlcjr,在实时数据分析中采用了基于T-EOF延拓的SSA滤波技术,较好地抑制滤波的边界效应,得到稳定的实时低频振荡信号。同时,研究了多变量时滞回归模型(MLR,LFCF1.0)对夏半年HRPIlcjr的实时预报能力。对2009-2018年期间3次(2011年6月中下旬、2014年6月下旬到7月上中旬和2017年8月上中旬)典型的强降水过程的HRPIlcjr未来35天的实时延伸预报结果表明,其预报技巧分别达到0.95、0.79和0.95,并分别提前10-25,12-30和19d预测多强降水发生时段,可以为长江下游地区延伸期暴雨过程提供有力的预测依据。
杨秋明黄世成李熠孙磊徐萌刘青元
2011年7月中旬长江下游地区强降水期间低频环流延伸期预报试验被引量:10
2011年
用2011年5—7月逐日东亚地区850hPa经向风场资料建立主振荡预测模型(POP),对影响7月中旬长江下游地区强降水过程的主要低频经向风场(20—30d时间尺度)的时空变化进行10—30d延伸期独立预报试验。结果表明,在60次预测中提前20d预报的相关预报技巧在0.50以上,很好地预报了2011年7月18日长江下游特大暴雨过程对应的关键区20—30d时间尺度的低频经向风变化过程。
杨秋明
关键词:强降水延伸期预报
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