西太平洋暖池热含量对江南春雨的影响及其机理研究

【摘要】：本文利用Scripps和GODAS月平均海温资料,NOAA提供的逐月扩展重建海表温度资料、中国753站逐日降水资料以及NCEP/NCAR逐日再分析资料分析了江南春雨强度和建立时间的基本特征,探讨了前期西太平洋暖池热含量与江南春雨强度和建立时间的关系,初步解释了前期暖池热含量变异引起春雨异常的可能过程和机制,并以暖池前期热含量为基础预报因子建立江南春雨的BP神经网络预报模型。主要结论概括如下： (1)江南春雨期降水空间分布的主要模态为全区一致型、南北反向型和东西反向型。春雨建立后最明显的特征为江南上游低层西南风速骤增,西太平洋东风强水汽输送与江南上游西南风强水汽输送打通,同时对流层高层强辐散中心形成,江南地区对流活动旺盛。春季对流层中低层反WP型分布、中低纬异常西南气流、江南-西太平洋暖池局地异常经圈环流以及江南地区对流层高层异常辐散中心是多雨年重要的环流形势。少雨年与之基本相反。早雨年对流层低层偏东气流在南海和中南半岛的转向输送以及高层异常强辐散中心促进春雨形势提前建立,高层大气的异常辐合对春雨的迟后建立影响不大。 (2)西太平洋暖池区热含量与江南春雨强度的关系比海表温度更为密切,从相关区域的集中性、稳定性及相关显著性和预报超前性等方面综合考虑,推荐将热含量作为预报江南春雨的更优因子。前期夏季暖池热含量的异常偏低可以在当年春季形成反WP型遥相关、江南华南低层西南风、暖池-江南局地经圈环流以及高层异常辐散中心,与多雨年所对应的环流形势基本一致。 (3)前期夏季暖池区热含量影响春雨强度的敏感海区位于150°E～166°E,9°N～16°N,与春雨强度呈显著反相关,热含量在前期的显著偏低是春雨异常偏多的强信号。关键区热含量在前期夏季的异常偏低使低层异常反气旋在其西北侧触发生成,并在菲律宾海附近持续存在(前夏至当年春季),春季引导强盛的西南气流向江南输送水汽；同时,热含量异常偏低在我国大陆东部激发出高层异常气旋并持续维持(前秋至当年春季),导致春季南亚高压季节性北进受阻,西风急流轴随之异常南压,高层由此形成异常辐散中心,强烈的抽吸作用与高层“喇叭口”状流型配合,导致江南春雨显著偏多。高、低层环流异常可能与热含量异常激发出的持续对流异常有关,对流凝结潜热异常有利于高、低层环流形势稳定持续。前期夏季热含量异常偏低,在春雨建立前触发生成南海低层异常反气旋,该反气旋引导水汽由西太平洋暖池区向江南地区输送积聚,促进春雨的提前建立。此时高层异常气旋还未西撤,高层抽吸作用未形成,低层的水汽输送是促进春雨提前建立的主要原因。前夏热含量显著偏高引起江南春雨偏少和建立偏晚的过程与上述基本相反。 (4)利用BP神经网络,以热含量为基础预报因子,建立江南春雨的预测模型。预测结果表明,神经网络预测模型比多元线性回归方程具有更好的拟合准确率,以热含量为基础预报因子,利用BP神经网络模型预报春雨是合理和可行的。 【关键词】：西太平洋暖池 热含量 江南春雨
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P461.2
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 前言9-19
• 1.1 研究目的和意义9-10
• 1.2 研究进展10-15
• 1.2.1 江南春雨雨带性质的确定10-11
• 1.2.2 江南春雨的影响因子和早期预测信号11-13
• 1.2.3 热含量的研究进展13-15
• 1.2.4 BP神经网络在气象预报中的研究进展15
• 1.3 拟解决的关键问题15-16
• 1.4 研究内容和章节安排16-19
• 第二章 资料和方法19-25
• 2.1 资料说明19-20
• 2.2 相关定义和方法介绍20-25
• 2.2.1 SPR期和SPR区20
• 2.2.2 热含量20
• 2.2.3 垂直积分的低层水汽通量输送20-21
• 2.2.4 水汽通量的势函数和流函数21
• 2.2.5 水汽汇21-22
• 2.2.6 经验正交函数分解(EOF)22
• 2.2.7 奇异值分解(SVD)22-23
• 2.2.8 合成t检验23-24
• 2.2.9 BP神经网络24-25
• 第三章 江南春雨的基本特征25-41
• 3.1 江南春雨指数的确定25-29
• 3.1.1 江南春雨强度指数25-27
• 3.1.2 江南春雨建立时间指数27-29
• 3.2 江南春雨建立前后环流场特征29-31
• 3.3 江南春雨强度异常年份的大气环流特征31-36
• 3.4 江南春雨建立时间异常年份的大气环流特征36-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 前期暖池热含量与江南春雨的关系41-53
• 4.1 前期暖池热含量与江南春雨强度的关系及其与海表温度的对比41-49
• 4.1.1 SST、HC与SPR的高相关区普查41-43
• 4.1.2 西太平洋暖池区HC异常、SST异常与SPR区降水异常耦合对比分析43-45
• 4.1.3 西太平洋暖池区前期HC、SST影响SPR关键区的确定及相关性对比45-49
• 4.2 前期暖池热含量与春雨建立早晚的关系49-51
• 4.3 本章小结51-53
• 第五章 前期暖池热含量异常影响江南春雨强度和建立早晚的过程和可能机制分析53-73
• 5.1 前期夏季暖池HC异常与春雨期大气环流的关系53-58
• 5.2 前期暖池HC异常与春雨前期大气环流的关系58-61
• 5.3 前期暖池热含量异常影响春雨强度和建立时间的可能机理61-71
• 5.4 本章小结71-73
• 第六章 基于BP神经网络的江南春雨预报模型73-81
• 6.1 江南春雨预报模型的建立73-77
• 6.1.1 预报建模的学习算法73-74
• 6.1.2 建模因子的选取74-76
• 6.1.3 BP神经网络预测的MATLAB实现76-77
• 6.2 预报检验分析77-81
• 第七章 全文总结与展望81-85
• 7.1 全文总结81-82
• 7.2 展望82-83
• 7.3 论文特色和可能创新点83-85
• 参考文献85-93
• 致谢93-95
• 个人简介95

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