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周红梅

作品数:4 被引量:32H指数:3
供职机构:南京信息工程大学更多>>
发文基金:江苏高校优势学科建设工程资助项目全球变化研究国家重大科学研究计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇天文地球

主题

  • 3篇降水
  • 2篇多模式
  • 2篇统计降尺度
  • 2篇年际
  • 2篇年际变率
  • 2篇降尺度
  • 2篇变率
  • 1篇地面降水
  • 1篇地面气温
  • 1篇雨量
  • 1篇年代际
  • 1篇年代际变率
  • 1篇气温
  • 1篇回报
  • 1篇降水量
  • 1篇降水量预报
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇不确定性
  • 1篇SHUFFL...

机构

  • 4篇南京信息工程...
  • 2篇湖北省气象局
  • 1篇江苏省气象局
  • 1篇国防科技大学
  • 1篇安阳市气象局

作者

  • 4篇周红梅
  • 3篇智协飞
  • 2篇赵欢
  • 1篇俞剑蔚

传媒

  • 3篇大气科学学报

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2016
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
降水的统计降尺度预报及其空间相关性和时间连续性重建被引量:10
2018年
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及英国气象局(UKMO)四个中心1~7 d日累计降水量集合预报资料,以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量进行统计降尺度预报,并对预报降水的空间相关性和时间连续性进行重建。对降水量进行分级后,建立各个量级的回归方程进行统计降尺度预报。此外,还利用Schaake Shuffle方法重建丢失的空间相关性和时间连续性。结果表明,分级回归比未分级回归后的预报结果相关系数更高,预报误差更小,更接近观测值。Schaake Shuffle方法可以有效地改进降水预报的空间相关性和时间连续性,使之更接近实况观测,集合成员间的相关性也更好。
王姝苏智协飞俞剑蔚俞剑蔚周红梅周红梅赵欢
关键词:降水量预报统计降尺度
CMIP5多模式对东亚地区地面气温年际变率的回报研究被引量:5
2017年
对CMIP5全球气候模式中年代际回报试验的气温资料及其简单集合平均(Multi-model ensemble mean,EMN)和贝叶斯模式平均的结果(Bayesian Model Averaging,BMA)进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解和Morlet小波分析,检验评估各个模式及其EMN和BMA对东亚地面气温的方差、气温时空分布特征及周期变化的回报能力。结果表明,10个模式、EMN、BMA都能很好地回报出1981—2010年东亚地面气温的方差分布,其中BMA回报效果最好。EOF分析表明,BMA能较好地回报出东亚地面气温第一模态的时空分布。MIROC5能较好地回报出第二模态的趋势变化,但却不能回报出气温的年际变率。绝大多数模式和EMN、BMA虽然能回报出东亚地面气温的变化趋势,但是对气温年际变率的回报仍然是比较困难的。CMCC-CM对气温变化主模态的3~5 a的周期变化特征回报效果最好,和NCEP资料的结果最为接近。
智协飞周红梅周红梅胡航菲朱寿鹏
关键词:地面气温年际变率回报
基于CMIP5多模式资料的东亚气温和降水的年际-年代际变率研究
本文首先利用CMIP5全球气候系统模式提供的年代际回报的地面气温和降水资料,以相应的NCEP/NCAR月平均再分析资料和GPCP资料作为气温和降水的“观测值”,采用贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Ave...
周红梅
关键词:降水年际变率年代际变率不确定性
我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究被引量:23
2016年
利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、日本气象厅(JMA,the Japan Meteorological Agency)、美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)以及英国气象局(UKMO,the UK Met Office)4个中心1~7 d预报的日降水量集合预报资料,并以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量预报进行统计降尺度处理。采用空间滑动窗口增加中雨和大雨雨量样本,建立分级雨量的回归方程,并与未分级雨量的统计降尺度预报进行对比。结果表明,对于不同模式、不同预报时效以及不同降水量级,统计降尺度的预报技巧改进程度不尽相同。统计降尺度的预报技巧依赖于模式本身的预报效果。相比雨量未分级回归,雨量分级回归的统计降尺度预报与观测值的距平相关系数更高,均方根误差更小,不同量级降水的ETS评分明显提高。对雨量分级回归统计降尺度预报结果进行二次订正,可大大减少小雨的空报。
智协飞王姝苏周红梅朱寿鹏赵欢
关键词:降水统计降尺度
共1页<1>
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