对2010年及2011年冬天10-30天延伸期预测中稳定组件的分析外文翻译资料

 2022-12-05 16:47:21

英语原文共 8 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

对2010年及2011年冬天10-30天延伸期预测中稳定组件的分析

王阔，封国林，曾宇星，汪栩加

在本文中，我们试图通过运用经验正交函数（EOF）分析、相似系数以及一些其他基于美国国家环境预测中心（NCEP）/国家大气研究中心（NCAR）再分析逐日数据的方法来提取10-30天延伸期预报中的稳定组件。将2010年及2011年间冬天的气候背景场变异系数与真实数据进行对比，这种提取稳定组件和气候背景场的方法有助于提高预测能力，这种气温预测能力的改进在500hPa位势高度场上效果最佳。此外，在太平洋上这种方法有助于提高预测的准确性。在冬季，中国东北地区的预测相比其他地区的预测更为不稳定。

关键词：稳定组件，气候背景场，变异系数

  1. 引言

近年来，10-30天延伸期预测的标准已经得到了极大地改善。因为大气是个强迫耗散非线性系统，其可预测性对初始条件十分敏感。人们早就认识到简要的以及更大范围的天气预测的上限约为2周，然而，气候系统中一些组件的建立比其他的因素更容易预测。例如，大尺度结构往往比小尺度结构更容易预测，且数字证据已经证实了气候状态的可预测期已经能够超过2周的这一假设。研究表明，低频大气系统是可以进行观测的。例如，随着Madden-Julian振荡（MOJ）的发现，其研究结果表明，在中国，MOJ对天气的影响十分显著。这些研究加强了我们对改进未来10-30天延伸期预测的信心。

10-30天延伸期预测逐渐成为了天气预测领域中的热门研究方向。陈、丁、李等人介绍了一种使用当地非线性李雅普诺夫指数（NLLE）来从非线性误差增长动力的观点研究大气可预测性的新方法。这种月度及季节性的可预测性的极限在时空中的分派意味着位势高度场和温度场都需要被研究。此外，穆建立了一种关于非线性奇异向量（NSV）和非线性奇异向量值（NSVA）的新奇观念，并且改进了条件非线性最优扰动（CNOPs）的技术。这些研究结果被广泛应用于可预测性、整体预测以及许多其他领域的研究当中。

气候的年际变化是由气候信号和噪音组成的。这些气候信号是由气候系统中额外的缓慢变化着的异常边界条件所迫使的变更。如果气候信号在其总体可变性中的百分比大到足够可以克服噪音的破坏效果，那么一种气候异常可能显示出一定程度的可预测性。大量的观察和研究表明，稳定组件和大气振荡之间是一种错误的关系，稳定组件在10-30天的范围内是可以客观预测的。因此，一些研究通过在2010年和2011年冬天的暴风雪过程中使用经验正交函数（EOF）分析以及其他一些方法来提取未来10-30天的延伸期预报中的稳定组件。通过分析贡献率和相似系数等量，未来10-30天延伸期预报中的稳定组件可以客观地划分为两部分，即气候稳定组件和异常稳定组件。我们将气候稳定组件和低通滤波器组件相结合以此来获取气候学背景场并调查研究10-30天的组件场。在本篇文章中，使用变异系数的目的在于检验真实大气和气候背景场在这两年的冬天里的可预测性。这些结果可以加深我们对于10-30天延伸期预测的理解并且提供一种思考、解决未来10-30天延伸期预测的新方法。

2．数据及方法

2.1．数据

本研究是在NCEP/NCAR的1980年1月至2012年4月的再分析逐日资料的基础上进行的，资料组的水平折像度为2.5°times;2.5°，从1000hPa延伸至10hPa，包括17层垂直压力面。为保持一致，闰年2月29日的数据忽略不计。

2.2、方法

本文中，10-30天延伸期预测的组件将在一个月内通过带通滤波器提取。在此，我们仅以提取2010年10月的10-30天延伸期预测稳定组件为例。气候状态的基本功能可以通过以下方程在NCEP/NCAR从1981年到2010年10月位势高度逐日数据再分析的基础上用EOF分析法来提取：

Xmtimes;n =Vmtimes;mTmtimes;n, (1)

式中Xmtimes;n是气象要素的顺序，Vmtimes;m是空间特征向量，Tmtimes;n是时间系数。然后我们通过带通滤波器来计算2010年10月位势高度逐日数据。在公式(1)的基础上，贡献率可以通过结合EOF的空间特征向量以及相应的时间系数来获得；时间系数可以通过如下公式来计算：

T =V`X. (2)

贡献率常用于核验如何影响原始场并解释影响10-30天内天气过程的各种因素。当解释出的一种组件异常保留在前二十的时间超过每个月15天，这时我们定义这种组件为一个10-30天延伸期预测中的稳定组件。

500hPa上有三个环流系统：低纬度亚热带高环流、中纬度西风带环流、高纬度极地涡旋环流，这三个环流的活跃度在不同的季节是不同的。举个例子，西风带环流在冬天表现出三个较强的槽，但在夏季会有四个弱槽。三大环流系统的异常会导致大气环流异常。经验表明，不同季节不同地区的大气环流也是不同的。如果2010年10月的前50个特征向量的日常贡献率能够与气候的特征向量完全符合，天气系统的改变会与其历史变迁相似。因为它们有所不同，所以每年会发生许多极端的天气事件。因此，研究所解释的方差的特征向量的变化是一件很有趣的事。

图1.10月贡献率：（a）气候（b）2010

Y被定义为区分气候稳定组件和异常稳定组件的临界值。如果一个稳定组件气候学的解释方差减去某种情况下的方差的绝对值小于Y的绝对值，则称为气候稳定组件；此外，如果一个稳定组件气候学的解释方差减去某种情况下的方差的绝对值大于或等于Y的绝对值，则称为异常稳定组件。在这里，我们将1到15再到Y之间的数字进行分配并获取相应的气候稳定组件。计算1981年至2010年气候稳定组件之间的相似系数以及某种情况下的气候稳定组件：

其中cos(theta;)表示相似系数，x和y是气象要素，m是样本大小。

图2.稳定组件的目标分离流程图

目标分离的流程图如图2所示。首先，根据1980年-2010年10月基于NCEP/NCAR的数据可获得10-30天的组件。随后，10-30天组件的气候日平均乘以正交特征向量。选出前20个特征向量以获得10-30天气候稳定组件，并利用气候稳定组件计算相似系数。我们考虑当相似系数达到极限值时，Y就是我们想要的临界值，此时，气候稳定组件和异常稳定组件可以得到客观的确定。例如，在2010年10月500hPa位势高度场资料中，2是Y的合理临界值。我们将气候稳定组件与低通滤波器组件结合，以此来获取气候背景场。

图3.10-30天稳定组件及临界值为1-15的气候稳定组件间的相似系数

标准差计算方式如下：

其中x是气象时间序列， 是平均值，n是样本容量。标准差表示变量围绕平均值周围变化的平均水平，可以反映出预测变量的难易水平。当然，较低的Sx值要比较高的Sx值更容易预测。然而，如果两个变量的量级不同，每个变量各自按照自己的百分率变化，我们可以得出其标准差是不相等的。量级大的变量会有较高的标准差，量级小的变量会有较低的标准差。为了避免这种相对误差并且能够比较500hPa位势高度场和气候背景场，我们用以下公式计算它们的变异系数（CV）：

用以比较它们的可预测性。

3．2010年冬天500hPa位势场和温度场

3.1．500hPa位势场

3.1.1．真实场的变异系数CV分析

图4显示2010年冬天北半球500hPa真实场的CV值。其中CV值在赤道达到极小值且随着纬度的升高而增大，此结果与李和王的研究一致。2010年10月，CV值在北纬20°以南低于0.005，比中国西南部地区低但比中国东北部地区要高。日本海上有闭合的等值线，其值超过0.025 。2011年1月，除了东北部地区，中国的CV值均很相似。等值线在高纬度地区变得较密集。2011年2月，等值线几乎没有改变，但在北太平洋地区出现闭合等值线。中纬度太平洋地区等值线变密集，预测的不确定性增加。据图4（d）所示，2010年冬天中国东北部的CV值比其他地区高。此外，北太平洋地区的等值线较为密集。

图4.2010年10月、2011年1月、2011年2月、2010年冬北半球500hPa位势真实场CV

3.1.2．气候背景场的CV分析

从图5中北半球500hPa位势气候背景场中，我们可以得到与图4 相似的信息。2010年10月期间气候背景场的CV在欧亚大陆有两条闭合的等值线，西面的一条比另一条更强。2011年1月，中国东北部和日本海地区有一较高值的闭合等值线，同时0.005的等值线向北方移动意味着在这部分地区的预测能力要比2010年10月高。从图5中我们可以看到，高纬度地区的CV值要比低纬度地区高，同时呈带状分布。2010年冬天（图5（d）），中国东北部的CV值也比中国其他地区的CV值高。特别地，将图4与图5进行比较可以得出，亚洲和太平洋地区气候背景场的CV值明显要比真实场少，这意味着500hPa上气候背景场要比真实场更容易预测。因此，这种提取稳定组件和获取气候背景场的方法有益于增强预测能力。此外，真实场和气候背景场的价值在中国东北部地区要比在其他地区更高，可以说在中国，冬季东北部地区500hPa的位势场的预报更加难以确定。

图5. 2010年10月、2011年1月、2011年2月、2010年冬北半球500hPa位势气候背景场的CV

3.2．500hPa温度场

3.2.1．真实场的CV分析

从北半球500hPa真实场的CV值（图6）中我们可以看出，低纬度地区的CV值很低且随着纬度的升高而增长，中国西南地区的CV值要比东北地区低。2011年1月，北纬40°以南的CV值线较为平直，中国西南部的CV值要比东北地区低。随着时间的推移，2011年1月，500hPa上北太平洋大部分地区受一较强的闭合等值线影响。0.015等值线向中国南部移动，这让中国东北部和北部的CV值更加高。图6表明，2010年冬天，北太平洋地区有一值超过0.025的闭合等值线。温度真实场的CV值在中国东北部地区达到其最大值。

图6. 2010年10月、2011年1月、2011年2月、2010年冬北半球500hPa温度真实场CV

3.2.2．气候背景场的CV分析

图7显示了北半球500hPa温度气候背景场的CV值，2010年该线呈带状分布且在北纬20°以南几乎不发生变化。欧亚大陆和太平洋地区的部分连接处等值线变得密集。2011年1月，中国东北部和鄂霍次克海地区有两条值较高的闭合等值线，共同影响着500hPa温度场的变化。2011年1月气候背景场的CV线很稀疏且在太平洋中部地区有一高值的闭合等值线影响着中国东部，尤其是一些沿海地区。

从2010年冬天北半球500hPa温度气候背景场的CV值来看，在东北太平洋有一较强的高值中心，使中国东北部的等值线较为密集。我们考虑500hPa中国东北部的可预测性主要受东北太平洋的影响。比较图6和图7，温度气候背景场的CV值要比真实场更加稳定。

图7. 2010年10月、2011年1月、2011年2月、2010年冬北半球500hPa温度气候背景场的CV

4．2011年冬天500hPa位势场和温度场

4.1．500hPa位势场

4.1.1．真实场的CV分析

图8表示2011年冬天北半球位势真实场的CV值，低纬度的可预测性要好于其他纬度。2011年10月和2012年2月，东太平洋地区有一值超过0.030的闭合等值线，2012年2月这条闭合等值线出现在阿留申群岛地区，显著影响着东西伯利亚。从2011年冬天我们可以看到，北太平洋地区和东太平洋地区有两条闭合等值线，西太平洋地区的CV值线很稀疏。中国东北部的CV值要比其他地区高，这意味着中国东北部地区限定的可预测性也更高。与图4比较，影响中国地区变异系数方差的天气系统的源地可以根据时间顺序划分为两部分：早冬时，源地在欧亚大陆北部的西伯利亚；晚冬时，源地在太平洋。

图8.2011年10月、2012年1月、2012年2月、2011年冬北半球500hPa位势真实场CV

4.1.2．气候背景场的CV分析

将图8与图9进行比较，我们可以看到在同一地区我们提取出的气候背景场的CV值要比真实场低。此外，两场的模式十分相似，这意味着气候背景场可以准确估计真实场中的主要环流系统。即使计算出的低通滤波器会有些改进，但我们也不清楚将气候信号与噪音分隔开来

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[25240]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章