【摘 要】
:
利用低频天气图方法构建梅雨期强降水的预报模型。寻找入梅首场强降水的低频前兆信号。结果表明:梅雨期强降水发生前后,低频南北气流辐合区北移明显,至30°N时,上海产生强降水。低频水汽的纬向传播中也体现了这一特征。近几年上海气候中心采用滚动跟踪低频系统的生消配以梅汛期强降水预报模型,制作上海地区入梅首场强降水预报,得到良好的预报效果,成为上海入梅日预报的重要参考依据。
【机 构】
:
上海市气候中心,上海200030 中国气象局兰州干旱气象研究所,兰州730020
【出 处】
:
中国气象局气候研究开放实验室2014年度学术年会
论文部分内容阅读
利用低频天气图方法构建梅雨期强降水的预报模型。寻找入梅首场强降水的低频前兆信号。结果表明:梅雨期强降水发生前后,低频南北气流辐合区北移明显,至30°N时,上海产生强降水。低频水汽的纬向传播中也体现了这一特征。近几年上海气候中心采用滚动跟踪低频系统的生消配以梅汛期强降水预报模型,制作上海地区入梅首场强降水预报,得到良好的预报效果,成为上海入梅日预报的重要参考依据。
其他文献
西太副高是影响东亚夏季天气、气候的重要系统,受到包括中国、韩国、日本在内的东亚气象学家的重视.东亚的气象学家习惯采用位势高度(H)来度量西太副高,尤其是使用500hPa的H=5880m等高线.中国气象局基于500hPa的H=5880m等高线定义了西太副高的面积、强度、西脊点等指数,并对这些指数进行实时监测(赵振国1999;刘芸芸等2012).根据压高公式可知,某一等压面p的位势高度H(p)正比于地
选用青海省50个气象台站1961-2008年逐日雪深和持续时间资料、过程最大积雪深度;分别计算各格点1981-2005年平均积雪指标的大小,即青海各地致灾因子危险性的大小,根据发生不同雪灾等级的阈值,分别计算各格点发生轻灾、中灾、重灾和特大灾的频率,分别制作青海省不同雪灾等级分布图,从图中可以看出,轻灾易发生在柴达木盆地、东部农业区的大部和环青海湖部分地区,这些地区发生轻灾的频率大都在50%以上,
本文利用1982-2012年NDVI遥感数据和1961-2012年河北省气候要素数据,分析京津生态屏障区植被覆盖度对局地气候变化的响应和反馈.结果表明:(1)1982-2012年,京津生态屏障区44%站点的植被覆盖度呈显著性增加趋势,但燕山丘陵区有25%的站点显著减少;气候变暖、二氧化碳浓度增加以及持续开展的人工造林工程是河北省北部植被NDVI增加的主要原因,城市扩建和产业发展使城镇发达地区NDV
气候系统包含大气圈、冰雪圈、水圈、岩石圈和生物圈,气候异常受到上述各气候系统中不同因素的影响。由于气候系统空间尺度大、时间尺度长,因此气候异常及其成因相当复杂。而要对气候异常进行预测就更加困难了。现在气候预测既是国际上的研究热点,也是一个企待解决的世界难题。短期气候预测的方法也由纯统计预测发展到物理统计预测,且随着气候模式的不断发展及预测水平的提高,动力统计相结合的预测方法成为现阶段较为关注、又行
2014年夏季,大部分模型对中国降水的预测实效,尤其没有抓住南方地区的降水大值区,因此,本文利用国家气候中心业务气候预测模式BCC-CSM1.1m中的海平面气压以及青藏高原前冬积雪,对中国夏季降水进行了1991-2013年统计降尺度交叉检验,并对2014年夏季中国降水进行了调整预测.结果显示,1991-2013年的统计降尺度交叉检验中,距平相关系数从-0.015提高到0.23,相关系数值在大多数年
以锋面降水为主的前汛期(4~6月)雨量约占广东省年雨量的40%~50%,是汛期中的主要时段,也是暴雨集中期和各种强对流天气多发季节,易造成严重的暴雨洪涝,给国民经济建设和人民生活带来严重的威胁和巨大的损失.同时广东前汛期降水变率大,预测难度大.以广州站为例,前汛期平均降水量为773.28mm,前汛期降水最多的1993年和最少的1960年之间的极差达856.9mm.
The anomalous atmospheric circulation over the west Pacific has great impacts on the climate of East Asia.The monthly reanalysis data of NCEP/NCAR and SST data from the Hadley Center are applied to re
1.资料与方法本文采用GB/T 21983-2008暖冬等级国家标准,并依照对称原则,制定冷冬的划分方法,挑选冷暖冬年份(表1).2.冬季气温特征分析近几十年来,全省四季平均气温趋势均升高,冬季升温最明显,倾向率分别为0.41℃/10a,相关系数为0.536,远超过a=0.001的显著性水平.
The optimal forcing vector (OFV) offsets tendency errors and optimizes the agreement of the model simulation with observation.We apply the OFV approach to the well-known Zebiak-Cane model and simulate
利用1951-2013年全国756个台站的逐日最低气温、最高气温和降水量数据,NCEP/NCAR高度场和风场再分析资料以及NCEP 24小时预报场资料,通过分析提取区域性持续性低温雨雪过程的影响预报因子,使用粒子群-神经网络方法,建立非线性的统计集合预报模型,对中国南方区域性持续性的低温雨雪事件进行预报检验。