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MRI-CGCM模式气候预测回报试验在东亚夏季的检验和降尺度订正 被引量：5
1
作者 徐敏 罗连升 +1 位作者 程智 段春锋 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期32-46,共15页
应用1979—2010年MRI-CGCM模式回报、NCEP/NCAR再分析数据和中国东部降水观测资料检验了模式对东亚夏季风的模拟能力,并利用模式500 hPa高度场回报资料建立了中国东部夏季降水的奇异值分解(SVD)降尺度模型。模式较好地模拟了亚洲季风区... 应用1979—2010年MRI-CGCM模式回报、NCEP/NCAR再分析数据和中国东部降水观测资料检验了模式对东亚夏季风的模拟能力,并利用模式500 hPa高度场回报资料建立了中国东部夏季降水的奇异值分解(SVD)降尺度模型。模式较好地模拟了亚洲季风区夏季降水的气候态,但模拟的季风环流偏弱、偏南,导致降水偏弱。模拟降水的方差明显偏小,且模拟降水的外部、内部方差比值低,模拟降水受模式初值影响较大。模式对长江雨型的模拟能力最高,华南雨型次之,华北雨型最低。模式对东亚夏季风第1模态的模拟能力明显高于第2模态。对于东亚夏季风第1模态,模式模拟出了西太平洋异常反气旋,但强度偏弱,且未模拟出中高纬度的日本海气旋、鄂霍次克海反气旋,导致长江中下游至日本南部降水偏弱。各时次模拟环流均能反映但低估了ENSO衰减、印度洋偏暖对西太平洋反气旋的增强作用。对于东亚夏季风第2模态,模式对西太平洋的"气旋-反气旋"结构有一定的模拟能力,但未模拟出贝加尔湖异常反气旋和东亚沿海异常气旋,导致中国东部"北少南多"雨型在模拟中完全遗漏。仅超前时间小于4个月的模拟降水能够反映ENSO发展对降水分布的作用。通过交叉检验选取左场时间系数可以提高降尺度模型的预测技巧,SVD降尺度模型在华南、江南、淮河、华北4个区域平均距平相关系数分别为0.20、0.23、0.18、0.02,明显高于模式直接输出。 展开更多
关键词 mri-cgcm 东亚夏季风 中国东部夏季降水 降尺度 奇异值分解
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基于MRI-CGCM3模式和遗传编程人工智能算法的逐日参考作物腾发量预报方法 被引量：1
2
作者 姚顺秋 闫晓惠 《水利规划与设计》 2020年第9期30-33,共4页
提出了基于MRI-CGCM3模式和遗传编程人工智能算法的逐日参考作物腾发量(ET0)预报方法(GCM-GP)。基于实测气温数据、采用Hargreaves公式计算了大连市庄河地区2011年7月1日至2020年3月31日间的逐日ET0。分别采用MRI-CGCM3模式的原始模拟数... 提出了基于MRI-CGCM3模式和遗传编程人工智能算法的逐日参考作物腾发量(ET0)预报方法(GCM-GP)。基于实测气温数据、采用Hargreaves公式计算了大连市庄河地区2011年7月1日至2020年3月31日间的逐日ET0。分别采用MRI-CGCM3模式的原始模拟数据(GCM法)和GCM-GP方法计算了该地区的ET0。结果表明,两种方法所得结果均与实测值的变化趋势基本保持一致,但GCM-GP方法方法可以大幅度地提高预报精度,具有较好的推广价值。 展开更多
关键词 参考作物腾发量 mri-cgcm3模式 遗传编程 人工智能 预报方法
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动力-机器-学习相结合的太阳辐射月尺度预报
3
作者 刘文静 王传辉 +2 位作者 钟亦鸣 侍永乐 严小静 《气象与环境科学》 2025年第6期99-107,共9页
为建立中国太阳辐射月尺度预报方法,基于1979-2020年中国53个站的逐月水平面总辐射(GHI)数据、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据(ERA5)、日本全球大气海洋耦合模式(MRI-CGCM)历史回报数据,对1979-2017年平均GHI分月作EOF分解,... 为建立中国太阳辐射月尺度预报方法,基于1979-2020年中国53个站的逐月水平面总辐射(GHI)数据、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据(ERA5)、日本全球大气海洋耦合模式(MRI-CGCM)历史回报数据,对1979-2017年平均GHI分月作EOF分解,得到主要空间模态和对应的时间系数。利用各模态时间系数,通过相关分析对ERA5再分析数据和MRI-CGCM模式回报数据中环流场进行普查,分月份选取通过显著性检验的区域作为预报因子,采用机器学习方法建立时间系数预报模型。通过对中国各月GHI前三模态对应的时间系数的预报,进而实现GHI的月尺度预报。建模过程中采用多种机器学习算法并与传统逐步回归方法作对比,通过平均误差和平均绝对误差等方法检验。结果表明:在本研究中RF、GBDT、DTR和KNN这4种机器学习方法均优于传统逐步回归方法,RF在平均误差和平均绝对误差检验中表现均最优。进一步利用RF模型对2017年和2018年预报结果进行对比检验和ACC评分发现,本模型对各个月份均有一定的预报能力,冬半年预报效果优于夏半年的,其中1月、11-12月在两年预报中表现最好;从区域上看,整体南方的优于北方的,东部的优于西部的,误差最小的区域主要位于华东、华南等地。 展开更多
关键词 mri-cgcm模式 机器学习 月尺度预报 太阳辐射
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基于模式误差修正的安徽省沿江地区降水变化特征预估
4
作者 康海迪 程先富 《水土保持通报》 CSCD 2017年第1期188-195,共8页
[目的]模拟未来降水的变化特征,为安徽省沿江地区的农业生产及防洪减灾等提供理论依据。[方法]基于RCP4.5温室气体排放情景,应用MRI-CGCM3模式误差修正数据模拟安徽省沿江地区1960—2065年的降水变化。[结果]误差修正模式数据对安徽省... [目的]模拟未来降水的变化特征,为安徽省沿江地区的农业生产及防洪减灾等提供理论依据。[方法]基于RCP4.5温室气体排放情景,应用MRI-CGCM3模式误差修正数据模拟安徽省沿江地区1960—2065年的降水变化。[结果]误差修正模式数据对安徽省沿江地区降水变化特征模拟性能较好。未来不同时间段降水差异较大,春夏降水多,秋冬降水少。2036—2065年四季和年均日降水量的增加幅度大于2006—2035年,秋季差异最大。就数据波动幅度而言,不同时段夏季降水波动均较大,春季均较小。2006—2035年秋冬波动较小,2036—2065年秋冬波动偏大。从区域降水变化特征来看,2006—2065年安徽省沿江地区日降水量呈现由北向南逐渐增加的条带性地理特征和春夏降水多,秋冬降水少季节特征。较于2006—2035,2036—2065年区域的降水地理变化特征会更加明显而且季节性变化速率增加,降水距平地理变化条带性趋势及方向因季节而异。[结论]安徽省沿江地区未来降水波动幅度变大,降雨量增加。 展开更多
关键词 mri-cgcm3模式 优化模式 降水变化 地理特征
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基于卷积神经网络的逐日参考蒸腾量估算研究
5
作者 刘凌峰 《黑龙江水利科技》 2022年第6期61-63,共3页
基于大连市庄河地区的气象数据资料,利用Penman-Monteith公式估算了该地自2011-07-01至2020-03-31间的逐日ET0。PM公式要求的气象数据众多,一般情况下获取的气象资料有所缺失,该方法具有一定的局限性且计算复杂。因此基于MRI-CGCM3模式... 基于大连市庄河地区的气象数据资料,利用Penman-Monteith公式估算了该地自2011-07-01至2020-03-31间的逐日ET0。PM公式要求的气象数据众多,一般情况下获取的气象资料有所缺失,该方法具有一定的局限性且计算复杂。因此基于MRI-CGCM3模式法(GCM法)、遗传编程算法(GP法)和新提出的卷积神经网络算法(CNN法)分别估算了该地的ET0,并将三者的结果进行比较。比较结果显示,三种方法计算所得数据与实际测量数据均基本一致,但CNN方法能明显提升ET0估算准确度,具有更好的发展前景。 展开更多
关键词 参考蒸腾量 mri-cgcm3模型 遗传编程 卷积神经网络 估算方法
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