简介:以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850hPa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-PreisendorferCanonicalCorrelationAnalysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(EnsembleCanonicalCorrelation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。
简介:为提高数值求解大气方程的速度,研究了预处理JFNK(Jacobian—FreeNewton—Krylov)方法及其在大气方程中的应用。这是一种非线性外循环Newton迭代与线性内循环Krylobv迭代相结合的快速算法,其优点是进行外循环Newton迭代时不要求Jacobian矩阵的形成和存储;它的有效性取决于内循环中线性系统的预处理。首先介绍了JFNK算法,然后以浅水波方程为例,描述了非线性残值的形成、预处理矩阵的构造及其在JFNK算法中的应用。试验结果表明:对内循环线性系统进行适当的预处理,能大幅度提高JFNK算法的运算速度。因而,JFNK是一种值得在大气方程中推广应用的方法。
简介:1引言随着国民经济的快速发展和人民生活水平的日益提高,政府和民众越来越关注城市的空气质量问题。大气污染会对人体的健康产生严重的影响,如粒径小于10微米的气溶胶粒子能直接进入并粘附在人体上下呼吸道和肺叶中,导致呼吸道疾病等。开展城市空气质量预报,是气象部门拓宽服务领域的一项重要内容,不仅可以让民众更清楚、更全面地了解各种气象条件下污染物的变化,为民众提供安排各种活动的参考依据,也为管理部门实施空气污染控制决策提供科学的依据。永安是一个地处闽西北内陆地区的工业城市,城市空气污染比较严重。永安市环境监测站自1999年开展污染物浓度监测,积累了一定时限的监测资料。
简介:气象要素是资源、环境和灾害以及全球变化等领域研究的数据基础,格点化数据在未来研究应用中显得日益重要。基于中国境内667个基本和基准地面气象观测站点的基本气象资料,使用ANUSPLIN专用气候插值软件对1961—2006年逐日气温、降水进行插值,并利用未参与插值的全国1667个加密站点对插值结果的准确性进行检验,同时与反向距离权重法和普通克吕格法等插值方法的结果进行对比。结果表明:利用667个站点使用ANUSPLIN软件进行逐日平均气温插值有92.0%的误差在2.0℃以内,75.0%的误差在1.0℃以内,0.9%的误差在5.0℃以上,平均绝对误差为0.8℃;对逐日降水进行插值,75.0%的误差小于5.0mm,85%的误差小于10.0mm,平均绝对误差为6.4mm,误差大小与降水量呈现出正相关性,对局地强降水的插值效果不好,这可能与参与局部拟合插值的样本数太少有关;同时,夏季的温度插值误差小于冬季,而冬季的降水误差小于夏季。将ANUSPLIN的局部薄盘样条插值结果分别与反向距离权重法和普通克吕格法的插值结果进行对比,显示ANUSP-LIN软件的插值误差最小。结果同样表明,适当增加站点数量和提高DEM精度可进一步提高ANUSPLIN软件的插值精度。