基于1980—2015年的SODA(Simple Ocean Data Assimilation)数据,采用绝对梯度方法提取了海洋锋信息,分析了日本海锋区的空间分布特征、锋轴线位置和锋出现频率,研究了日本海温度锋、盐度锋的分布特征和季节变化规律。结果表明:日本海温...
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基于1980—2015年的SODA(Simple Ocean Data Assimilation)数据,采用绝对梯度方法提取了海洋锋信息,分析了日本海锋区的空间分布特征、锋轴线位置和锋出现频率,研究了日本海温度锋、盐度锋的分布特征和季节变化规律。结果表明:日本海温度锋总体上呈SW—NE走向,季节变化特征显著;锋轴线没有随季节变化发生明显摆动,但随着深度的增加向日本沿岸移动。盐度锋季节性变化规律显著,但轴线位置相对稳定;在整体空间分布上和季节变化上均与温度锋截然不同;整个盐度锋可分为对马海峡锋和日本海北部锋两部分,其中对马海峡锋位于对马海峡附近,具有和当地温度锋相同的特征,日本海北部锋位于日本海最北部,沿着俄罗斯海岸分布。
为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)...
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为理解次季节—季节(subseasonal to seasonal,S2S)模式的预报技巧,利用台站降水观测资料对中国气象局(China Meteorological Administration,CMA)、欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)模式公共回报期1999—2010年108°E以东的中国大陆东部夏季日降水及极端降水预报展开评估。结果表明,ECMWF预报整体表现最佳、NCEP次之、CMA相对较弱,各模式随预报时间的增长均呈现当观测偏湿(干)时预报倾向偏干(湿)的特点,在S2S时间尺度基本丧失预报技巧,具有很大的改进空间。极端降水临界阈值的界定方法会直接影响单个台站的评估结果,但对区域整体预报技巧影响不大。S2S模式预报的均方根误差在观测降水量越多时往往越大;预报值与观测值的相关系数在所有(极端)降水事件中呈连续(振荡)衰减,甚至出现负相关;均方技巧评分在所研究降水事件较多的情况下表现更好。各模式在所有降水事件中的空报率要远高于漏报率,但在极端降水事件中恰好相反。降水预报检验指标在绝对极端降水分级检验中的表现逐级变差,各模式预报中基本不出现特大暴雨,CMA对极端降水事件发生的预报准确率较低。
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