NINO3.4指数的多模式集合预报方法 被引量：6

1

作者 郭炜豪 温文 +1 位作者 王晓春 郑志海 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期262-267,共6页

基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用... 基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ)。该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重。利用2002年2月—2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估。结果表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4%。将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度。 展开更多

关键词 贝叶斯模式平均 模式预报 客观权重集合预报 集合平均预报 NINO3.4指数

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厄尔尼诺指数与聊城市降雨相关性研究 被引量：1

2

作者 钟伟 《山东水利》 2019年第4期20-21,共2页

本文以聊城东昌府区的降雨为切入点,系统分析了Nino3.4指数与聊城市东昌府区农业汛期和春灌期降雨的关联性。通过1997—2012年16年的长期数据参数对比分析,笔者发现,当厄尔尼诺指数剧烈变化时,往往会出现全年降雨量的较大幅度的增加,并... 本文以聊城东昌府区的降雨为切入点,系统分析了Nino3.4指数与聊城市东昌府区农业汛期和春灌期降雨的关联性。通过1997—2012年16年的长期数据参数对比分析,笔者发现,当厄尔尼诺指数剧烈变化时,往往会出现全年降雨量的较大幅度的增加,并且厄尔尼诺指数的高低变化规律与春灌期降雨量的高低变化规律呈现正相关趋势。另外,全年降雨量变化规律与汛期降雨量变化规律相似,但不同于春灌期降雨量的变化规律。 展开更多

关键词 东昌府区 Nino3.4指数 降雨 关联性

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基于浮标数据的秦皇岛沿岸叶绿素a变化特征及其预测

3

作者 王全颖 傅圆圆 +5 位作者 张建乐 杜雨蒙 张永丰 石伟杰 赵倩倩 张勇 《海洋预报》 北大核心 2025年第4期126-138,共13页

为有效应对秦皇岛沿岸赤潮频发的环境问题,基于2013—2022年秦皇岛沿岸浮标监测数据,分析了叶绿素a(Chl-a)的浓度变化特征,利用广义加性模型(GAM)筛选出Chl-a浓度的主要影响因子,构建Chl-a浓度与主要影响因子的反向传播(BP)神经网络回... 为有效应对秦皇岛沿岸赤潮频发的环境问题,基于2013—2022年秦皇岛沿岸浮标监测数据,分析了叶绿素a(Chl-a)的浓度变化特征,利用广义加性模型(GAM)筛选出Chl-a浓度的主要影响因子,构建Chl-a浓度与主要影响因子的反向传播(BP)神经网络回归模型。结果表明:Chl-a浓度的年际变化呈现两头高、中间低的特征,2021年为Chl-a浓度最高年份,老虎石、洋河口、金山嘴3个海域的平均值为9.26μg/L;2018年最低,为3.68μg/L;月际变化则以8月最高,7月次之,9—11月逐月降低。Chl-a浓度变化的GAM显示,夏季、秋季对Chl-a浓度影响最大的是前一日的Chl-a浓度,且二者呈显著非线性相关。以洋河口海域为例,建立了夏季、秋季Chl-a的BP神经网络回归模型,并以2023年的浮标数据进行验证,预测值与实测值吻合良好。此外,研究还首次发现Nino3.4指数与夏季、秋季Chl-a浓度的月平均值存在显著负相关关系,Chl-a浓度滞后Nino3.4指数3~5个月。 展开更多

关键词 秦皇岛沿岸 叶绿素A浓度 广义加性模型 反向传播神经网络回归 Nino3.4指数

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多头时空注意力机制在ENSO长期预测中的应用

4

作者 邬新娇 廉洁 《上海师范大学学报(自然科学版中英文)》 2025年第2期194-200,共7页

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是全球热带太平洋地区最显著的气候事件之一,能对全球气候系统产生重要影响,引发干旱、洪水和热浪等极端气候事件.准确预测ENSO的发生对于农业生产、水资源管理、灾害防范和经济规划具有重要意义.然而,ENSO具有... 厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是全球热带太平洋地区最显著的气候事件之一,能对全球气候系统产生重要影响,引发干旱、洪水和热浪等极端气候事件.准确预测ENSO的发生对于农业生产、水资源管理、灾害防范和经济规划具有重要意义.然而,ENSO具有非线性和复杂特性,准确预测其强度、持续时间和发生时机具有较大挑战性.针对这一问题,提出了一种基于线性注意力机制的时空Transformer(Linformer-ST)模型,引入了线性注意力机制,取代传统的Softmax注意力机制,将时空特征的建模复杂度从O(n^(2))降至O(nlog(n)),显著提升了计算效率.在CMIP6数据集上进行了预训练,在SODA数据集上进行了迁移学习,并在GODAS数据集上进行了验证.实验结果表明,该模型在Nino 3.4海表温度异常预测中表现优异,在20个月的预测范围内保持较高的相关性和精度. 展开更多

关键词 厄尔尼诺-南方涛动(ENSO) Nino 3.4指数 Linformer-ST模型 时空预测

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海表水温和拉尼娜事件对东海鲐鱼资源时空变动的影响 被引量：33

5

作者 官文江 陈新军 李纲 《上海海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期102-107,共6页

根据浙江近海鲐鱼生产统计数据和东海北部即日本五岛西部、济州岛西南部等海域鲐鱼资源量数据,以及海表水温、Nio 3.4指数,利用相关分析法,分析了海洋环境对东海鲐鱼资源影响的异同性。结果表明:东海海表水温与浙江近海鲐鱼CPUE呈正... 根据浙江近海鲐鱼生产统计数据和东海北部即日本五岛西部、济州岛西南部等海域鲐鱼资源量数据,以及海表水温、Nio 3.4指数,利用相关分析法,分析了海洋环境对东海鲐鱼资源影响的异同性。结果表明:东海海表水温与浙江近海鲐鱼CPUE呈正相关关系(P<0.05),而与东海北部鲐鱼资源量呈负相关关系(P<0.05);利用当年1至3月Nio 3.4区表温距平值的平均值能粗略反映鲐鱼资源的丰歉情况,当平均温度距平为正时,资源量一般较好;当平均温度距平为负时则资源量较差的可能性较大。海表水温变化会对鲐鱼洄游路线产生影响,引起鲐鱼资源不均匀分布,使鲐鱼资源量与海表水温呈不同关系;拉尼娜事件对东海不同海域鲐鱼资源均产生不利影响,但其原因有待进一步研究;据此,建议对东海鲐鱼资源进行评估应考虑其资源量分布时空动态的特点。 展开更多

关键词 鲐鱼 资源 海表水温 Nio 3.4指数 拉尼娜事件 东海

原文传递

影响江南春雨年际变化的前期海洋信号及可能机理 被引量：8

6

作者 胡雅君 刘屹岷 +1 位作者 吴琼 王晓春 《大气科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期395-408,共14页

基于诊断,本文计算了1982~2014年江南春雨的开始时间、结束时间和总降水量,分析了江南春雨的气候特征和年际变化,探讨了前冬Nino3.4区域海温异常与江南春雨的联系及可能机理。结果表明,江南春雨的起止时间和总降水量都具有显著的年际变... 基于诊断,本文计算了1982~2014年江南春雨的开始时间、结束时间和总降水量,分析了江南春雨的气候特征和年际变化,探讨了前冬Nino3.4区域海温异常与江南春雨的联系及可能机理。结果表明,江南春雨的起止时间和总降水量都具有显著的年际变化,前冬赤道东太平洋海温与江南春雨总量存在显著的正相关。前冬Nino3.4指数为正时,一方面通过Walker环流在赤道120°E附近区域激发出异常下沉运动以及低层异常反气旋,增强了南海地区低层西南气流以及水汽输送,另一方面与东太平洋海温变化相联系的印度洋增暖在赤道印度洋引发低层东风和孟加拉湾北部反气旋环流异常,进一步增强了江南地区的水汽输送;高层南亚地区则存在西风异常,对应江南上空辐散和抽吸作用加强,导致上升运动进一步增强,使得江南春雨总量增加;前冬Nino3.4指数为负时则次年春雨偏少;并且前冬El Ni?o事件的强度对春雨异常也有影响,前冬El Ni?o强(弱)的年份,海温异常的信号能(不能)持续到春季,江南春雨总量通常偏多(偏少)。另外,加入了前冬南极涛动指数和印度洋海盆一致模所建立的江南春雨总量的多元线性回归方程,其回归结果比基于单独的Nino3.4指数能更好地反映江南春雨的异常,可用于季节预测。 展开更多

关键词 江南春雨 年际变化 Nino3.4指数 El Nino强度 季节预测

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一次“双谷”型ENSO冷事件的成功预测

7

作者 李进 丁婷 +1 位作者 单晓龙 钱维宏 《海洋预报》 北大核心 2012年第6期1-7,共7页

2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的ENSO冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的ENSO冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与... 2011年春季利用基于Morlet小波分析的余弦函数叠加法对中东太平洋的ENSO冷事件(La Nina)未来发展进行预测,结果成功地预测出了一次呈现"双谷"型的ENSO冷事件发展过程。此方法拟合的1980年1月—2011年2月的Nino3.4指数序列与原序列的相关系数为0.68;对2000—2011年间7次ENSO事件预测结果检验,发现提前3、6、9和12个月时Nino3.4指数的平均预报相关系数(R)分别为0.79,0.81,0.83和0.64,平均预报技巧得分(SS)分别为0.87,0.80,0.80和0.27。此方法具有计算简便,易于运行,预报时效稳定的特点,特别在提前6—9个月时对ENSO的预测仍有较好效果。 展开更多

关键词 MORLET小波分析 余弦函数叠加 Nino3.4指数 ENSO预测

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基于ERA-20C再分析数据的中国近海波候研究 被引量：2

8

作者 刘敏 赵栋梁 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1-10,共10页

基于ERA-20C再分析数据,综合分析了1950—2010年间中国近海的海表风速、风浪、涌浪和混合浪的分布特点。结果表明,中国近海的风场主要受东亚季风控制,在南海南部靠近越南的海域夏季形成7 m/s的风速大值中心,冬季风速则可达9 m/s。风浪... 基于ERA-20C再分析数据,综合分析了1950—2010年间中国近海的海表风速、风浪、涌浪和混合浪的分布特点。结果表明,中国近海的风场主要受东亚季风控制,在南海南部靠近越南的海域夏季形成7 m/s的风速大值中心,冬季风速则可达9 m/s。风浪场的空间分布特点与风场相似,而受传播效应和浅水效应的影响,涌浪场四季均在吕宋海峡和东海东南部出现波高的大值中心。春夏季节中国近海大部分海域涌浪占优,与风速大值中心对应,夏冬季节南海南部10°N附近存在风浪池。趋势分析结果显示,风速和混合浪有效波高的线性趋势呈现相似的空间分布,南海的风速和波高分别以0.27 cm·s^(-1)/a和0.74 cm/a的速率显着增加。而渤海分别以-0.49 cm·s^(-1)/a和-0.85 cm/a的速率显著降低,黄海的变化率分别为-0.43 cm·s^(-1)/a和-0.79 cm/a。将中国近海风速和波高的年际变化分别与气候指数尼诺3.4进行相关分析,结果显示,冬季大部分海域的相关系数为负,而夏季在南海和东海海域则为正。 展开更多

关键词 波候 中国海 风浪 涌浪 混合浪 尼诺3.4指数

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基于Swin-Transformer和时空融合注意力机制的ENSO预测 被引量：2

9

作者 张霄智 方巍 王淏西 《海洋学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期111-121,共11页

厄尔尼诺-南方涛动预测是气候变化研究的热点问题之一。本文将Swin-Transformer模型与时空融合注意力机制相结合,采用1850-2014年CMIP6多模式模拟历史数据、1871-1979年SODA同化数据和1980-2023年GODAS同化数据,构建厄尔尼诺-南方涛动... 厄尔尼诺-南方涛动预测是气候变化研究的热点问题之一。本文将Swin-Transformer模型与时空融合注意力机制相结合,采用1850-2014年CMIP6多模式模拟历史数据、1871-1979年SODA同化数据和1980-2023年GODAS同化数据,构建厄尔尼诺-南方涛动预测模型,即ENSO-STformer。该模型通过在CMIP6和SODA数据集上进行充分的训练,并在GODAS数据上进行评估,结果表明:本文模型在提前11个月的Ni?o3.4指数相关技巧的平均值上分别比CanCM4、CCSM3、GFDLaer04动力预报系统高出5.1%、21.6%和12.4%,同时,在中长期的Ni?o3.4指数相关技巧上显著优于其他深度学习模型,并可以进行长达24个月的有效ENSO预测,此外,在对2015-2016年厄尔尼诺事件模拟中表现出较强的应对春季预报障碍能力。 展开更多

关键词 深度学习 ENSO预测 时空融合注意力机制 卷积神经网络 Ni?o3.4指数

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1470—2019年中国东部旱涝年代际变化及其与太平洋海表温度的关系 被引量：12

10

作者 鄢凤玉 赵传湖 孙即霖 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期196-208,共13页

基于中国东部地区(30°—40°N,105°E以东)19个代表站1470—2019年旱涝等级序列、古气候代用资料定量重建的北太平洋海表温度年代际振荡指数以及Nino3.4指数,通过经验正交函数分解、小波分析和集合经验模态分解方法分析了... 基于中国东部地区(30°—40°N,105°E以东)19个代表站1470—2019年旱涝等级序列、古气候代用资料定量重建的北太平洋海表温度年代际振荡指数以及Nino3.4指数,通过经验正交函数分解、小波分析和集合经验模态分解方法分析了中国东部旱涝年代际变化特征及其与太平洋海温的关系。结果表明,(1)1470年以来中国东部旱涝变化的主模态为全区一致型(方差贡献率为25.2%),变率中心主要位于黄河中下游,其时间系数的小波分析和集合经验模态分解揭示出全区旱涝存在10—30 a的准周期;该模态长期趋势揭示17—18世纪中国东部整体偏涝,而19世纪以后出现干旱化趋势。(2)寒冷背景下中国东部旱涝一致变化更明显,在17世纪前、中期和19世纪中、后期的小冰期寒冷期全区一致型模态的方差贡献率为35%—40%,且这两个时段10—30 a的年代际变化信号尤为显著;而旱涝的变率中心则表现出冷期偏北,暖期偏南或偏西的特征。(3)中国东部旱涝的年代际变化与北太平洋和赤道中东太平洋海表温度异常有关,表现为偏涝(旱)气候对应于北太平洋海表温度年代际振荡的冷(暖)相位,以及年代际尺度上的冬季Nino3.4区海表温度的异常偏低(高);在小冰期的寒冷期,旱涝的年代际变化可能与Nino3.4区海表温度异常关系更密切。 展开更多

关键词 中国东部 旱涝等级 年代际 北太平洋年代际振荡 Nino3.4指数

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基于LSTM深度学习的ENSO预测及其春季预报障碍研究 被引量：7

11

作者 周佩 黄颖婕 +1 位作者 胡冰逸 韦骏 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1071-1078,共8页

利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习算法构建一个热带太平洋Niño3.4指数预测模型,并分析模型的季节预报误差。结果表明,LSTM模型能够较好地预测厄尔尼诺事件的变化趋势,但针对不同类型的厄尔尼诺事件有不同的表现。对于1997/1998和2... 利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习算法构建一个热带太平洋Niño3.4指数预测模型,并分析模型的季节预报误差。结果表明,LSTM模型能够较好地预测厄尔尼诺事件的变化趋势,但针对不同类型的厄尔尼诺事件有不同的表现。对于1997/1998和2015/2016强东部型厄尔尼诺事件,该模型能较准确地预测事件的趋势和峰值,距平相关系数(ACC)达到0.93以上。但是,对于1991/1992和2002/2003弱中部型厄尔尼诺事件,在峰值预测方面表现不好。在厄尔尼诺增长期,预报误差的季节增长率最大值(k_(max))皆处于4—6月,存在明显的春季预报障碍(SPB)现象。在衰减期,同类型事件的k_(max)分布相似:弱中部型厄尔尼诺事件的k_(max)皆处于春季,存在明显的SPB现象;强东部型厄尔尼诺事件的k_(max)分散在其他季度,不存在SPB现象。个体事件间存在一定的差异,可能与事件的特征(如事件类型和强度)有关。 展开更多

关键词 长短期记忆人工神经网络(LSTM) ENSO 预报误差 春季预报障碍(SPB) Niño3.4指数

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