初夏降水预报方法研究

一、初夏降水预报方法研究（论文文献综述）

从靖,吴振玲,田笑,刘博,徐威^[1]（2021）在《海河流域东北冷涡背景下的降水预报订正研究》文中指出针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显着。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。

朱寿鹏^[2]（2021）在《基于多模式集成的东亚地区气温与降水次季节预报及其误差诊断》文中研究说明天气预报到气候预测之间的鸿沟——次季节尺度预报,是当前防灾减灾气象服务中无缝隙预报研究的重点与难点之一。近年来,世界天气研究计划（WWRP）与世界气候研究计划（WCRP）共同开展了次季节—季节（S2S）预测项目,提供了次季节尺度的多模式数值预报产品,但尚未完全建立一个成熟的预报后处理框架。本论文使用S2S项目中多模式次季节尺度逐日预报资料,以及美国气候预测中心（CPC）观测数据,构建了针对东亚地区气温、降水的8–42天预报时效多方案确定性预报与概率预报后处理模型,以提升次季节预报技巧,并使用多项指标检验评估预报结果,对预报误差进行诊断分析,得到如下主要结论:（1）单模式的次季节预报试验表明,不同模式通常具有不同的预报表现,充分说明了对多模式进行有效信息集成的必要性。传统的多模式集成模型中,由于次季节尺度的预报时效较长,模式对训练期平均得到的系统性偏差在预报期并不能完全延续,通过校正该偏差带来的预报技巧提升十分有限。对此,本文构建了基于卡尔曼滤波的超级集合（KFSUP）模型,通过训练期中预报与观测之间的迭代运算,使各模式有效预报信息得到即时更新,并通过多模式集成显着提高了次季节尺度气温、降水的预报技巧。对于气温预报,KFSUP模型有效减小了原始预报的误差,对高海拔地区以及较长预报时效的预报改进效果更加明显,对日最高气温（Tmax）的预报提升幅度较日最低气温（Tmin）更大。对于降水预报,KFSUP模型对较小量级降水的预报技巧具有非常明显的提升,随着降水量级增大,预报技巧提升幅度有所减弱。（2）利用卡尔曼滤波在次季节尺度预报中的优势,本文改进了面向单模式订正的模态投影预报方法,建立了基于卡尔曼滤波的模态投影（KFPPM）模型,该模型表现稳定,普遍提升了次季节尺度的气温、降水预报技巧,且改进效果显着优于逐点修正模型与原始模态投影模型。同时,本文融合了模态投影与多模式集成的思想,创新性地提出基于卡尔曼滤波的多模式模态投影集成预报（KFPPSUP）模型,其承袭了KFPPM与KFSUP的后处理优点,同时考虑了多模式预报信息的集成与预报目标周边因子的协同效果,进一步减小了模式预报的误差。对于气温预报,KFPPSUP模型在东亚地区较大范围内显着提升了预报技巧,部分地区Tmax与Tmin预报误差低于2°C的最长时效分别达到25天与42天。对于降水预报,KFPPSUP模型同样弥补了其他后处理模型的不足,总体上对降水预报技巧具有明显的提升,尽管对大量级降水预报技巧的提升依然较为有限,但是对降水空间结构、雨带位置的次季节尺度预报能力具有显着提升。（3）在次季节尺度的概率预报中,将其预报技巧分解为可靠性、分辨能力及变量固有不确定性进行讨论。针对气温概率预报,集合模式输出统计（EMOS）模型在整个东亚地区显着改进了预报技巧,且改进幅度基本稳定,普遍高于贝叶斯模式平均（BMA）模型。两个后处理模型均显着改善了Tmax与Tmin的预报可靠性和分辨能力,其中EMOS模型更优。经过两种模型订正后的Tmax预报达到与Tmin较为一致的高可靠性水平,而其预报分辨能力依然优于Tmin。但由于Tmax的预报固有不确定性显着高于Tmin,尽管Tmax预报在模型中的改进幅度更大,其预报技巧依然不及Tmin。对于降水概率预报,BMA模型与EMOS模型均能够改进预报技巧,降低整体预报偏差。其中,BMA模型可明显提升预报可靠性,但未能有效改进预报的分辨能力;EMOS模型的预报可靠性与分辨能力总体上均显着优于原始大集合预报与BMA模型,表现出明显的优势。此外,对于较小量级降水的概率预报,其固有不确定性较高,系统分辨能力较高,预报误差主要受其本身的不确定性与系统的可靠性影响;而对于较高量级降水,由于其较低的发生频次,概率预报不确定性相对较低,可靠性较高,预报误差主要受到系统在次季节尺度的预报分辨能力影响。综上所述,本研究可为次季节尺度的业务预报提供技术支撑,也为今后基于多种统计模型的次季节确定性与概率天气预报相关技术的推广应用提供理论依据,具有重要的科学意义与应用价值。

杨鎛^[3]（2021）在《近30年东北冷涡的统计特征及S2S模式对其的预报评估》文中认为利用NCEP逐6h再分析资料及ERA5再分析资料,对1989-2018年5-9月生成并维持的东北冷涡进行统计分析,结合S2S数据中心提供ECMWF-CF与JMA模式资料,根据不同指标,评估其对东北冷涡的预报能力及误差来源。结果如下:（1）1989-2018年5-9月东北地区共出现221次东北冷涡过程,总计1044天,以东南/东北移路径为主。2010年前东北冷涡出现次数具2年变化周期。东北冷涡在春末夏初（5-7月）影响最大。春末秋初（5、9月）强北涡、夏季弱中涡高频出现。春末秋初的北涡,偏强的高空急流加强了对流层上层的辐散,与中下层环流场配合,配合明显冷槽和强上升运动,干侵入强,有利于冷涡的加强;而夏季中涡正相反。（2）ECMWF-CF S2S模式能很好地预报出东北冷涡生命史、NECVI（东北冷涡强度指数）和位置,对干侵入的误差主要来自水平风场。提前4-19天模式提前预报出西风急流分支和阻塞形势,因此提前预报出东北冷涡。强/弱冷涡NECVI提前15/10天内预报结果可信,强/弱冷涡NECVI随着预报时效的增大而减小/增大。提前19-20天预报,高空风场偏弱;提前29-30天预报,高度场及温度场误差较大。（3）JMA S2S模式对北涡的预报能力强于中涡,对强冷涡的预报能力强于弱冷涡。对北涡背景环流的预报提前20天可信;对干侵入机制的预报,提前1-10天可信,对强/弱北涡的干侵入机制预报得偏强/弱;对垂直速度场的预报,提前1-30天可信。JMA S2S模式对中涡背景环流的预报提前10天可信,提前20天预报,高度场和高空风场预报误差较大,强/弱冷涡强度偏弱/强,对中涡的干侵入机制误差可信度低。

叶天舒^[4]（2021）在《基于气候系统指数的降水趋势预测方法及其应用》文中提出利用130项气候系统指数,建立起辽宁省夏季降水中长期预测模型,该模型可以综合考虑到大气环流、海表温度及天文因子的共同影响,在物理机制上具有预报意义。并将该方法应用到对辽宁省2020年夏季降水趋势的预测中去,在与实际情况对比后表明,该方法可以把握降水的总体趋势,效果良好。最后提出了供防汛部门参考的基本结论和建议。

赵俊虎,熊开国,陈丽娟^[5]（2020）在《东北夏季降水预测技巧偏低的原因探讨》文中研究表明1978～2018年全国夏季降水实时业务预测技巧显示东北地区明显偏低,尤其是近几年在对全国夏季旱涝的总体分布预测效果明显提高的情况下,对东北地区的预测却与实况相反,因此有必要分析该区域预测技巧偏低的原因。利用站点资料、再分析格点数据、实时预测历史数据及统计诊断等方法,探讨了动力气候模式预测能力以及东北夏季降水预测的认识缺陷。通过系统地回顾东北夏季旱涝的气候特征、影响因子及预测方法等方面的研究进展,以及东北夏季降水实时预测检验,得出预测技巧偏低的可能原因:（1）东北初夏降水主要受东北冷涡活动的影响,盛夏主要受西太平洋副热带高压、东北南风和中高纬环流型的共同作用,而业务常用的国内外主要动力气候模式无法准确反映与东北初夏和盛夏降水相联系的关键环流系统;（2）东北夏季降水与全球海温的关系较弱且不稳定,尤其是与ENSO的关系较为复杂,年际关系随年代际变化而波动,即ENSO不是预测东北夏季降水的强信号;（3）东北夏季降水具有明显的季节内、年际和年代际等多时间尺度变率,夏季降水受到多种时间尺度信息的叠加和调控,不同尺度变率的贡献相当,且影响系统不同,导致预测难度较大。最后,进一步探讨了东北夏季降水预测存在的科学问题及可能的解决途径,以期为夏季业务预测提供参考。

章毅之,宋进波,屠菊清,张超美,马锋敏^[6]（2017）在《多变量时滞回归模型在江南地区初夏降水低频分量延伸期预报中的应用》文中提出利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 h Pa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归（Multivariable Lagged Regression,MLR）模型,并对2011年5—7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验。结果表明,5070 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换。对利用2001—2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在5070 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报。模型结果也表明,850 h Pa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显着信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子。

翟晴飞,敖雪,李菲,孙宝利,李辑,崔妍,周晓宇,易雪^[7]（2017）在《近55年东北冷涡与辽西地区降水关系分析》文中研究表明利用1961—2015年辽宁省西部地区18个测站月降水量资料和东北地区209个测站1961—2015年月平均气温资料、NOAA重建的月平均海表温度资料以及88项大气环流指数、26项海温指数资料定义了适用于辽西地区的夏季标准化东北冷涡强度指数（NECVI）和冷涡降水预报因子,并对东北冷涡和辽西冷涡降水进行详细分析,结果表明:近55年,辽西地区冷涡降水夏季和年贡献率整体趋势较稳定,无明显变化,表现出18年左右的显着振荡周期。东北冷涡偏强年,NECVI指数偏大,标准化降水指数（SPI）偏高,对应辽西地区降水偏多;反之,东北冷涡偏弱年,NECVI指数偏小,SPI指数偏低,对应辽西地区降水偏少。前期3月Nino 3区海表温度距平指数、5月黑潮区海温指数、3月西太平洋副高强度指数均与辽西冷涡降水显着相关,具有较好的指示意义,可作为冷涡降水的预报因子,为辽西夏季气候预测和人工影响天气工作的开展提供参考。

李永生,段春锋,王莹^[8]（2016）在《多模式对东北地区月降水预测性能对比评估》文中研究说明基于中国、美国、欧洲和日本的4种气候模式对1983—2010年东北地区降水的回报试验结果,利用2011—2014年东北地区业务应用的结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个气象站的观测资料,采用距平相关系数（ACC）、趋势异常综合评分（Ps）和距平符号一致率（Pc）3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月降水的预测性能。结果表明:EC模式和CFSv 2模式与BCC模式和TCC模式相比,EC模式和CFSv 2模式对东北地区月降水的总体预测效果较好,具有一定的预测技巧。从空间上来看,CFSv 2模式各月Pc的分布存在较明显的差异,模式仍有较大的改进空间。CFSv 2模式对东北地区初夏典型旱涝年具有一定的预测能力,对典型涝年的预测效果优于典型旱年。

邢雯^[9]（2015）在《东亚季风区夏季降水预测：统计模型的建立与可预报性分析》文中研究表明东亚夏季风（EASM）是亚洲气候系统中最活跃的系统之一,其降水的可预报性是一个长期存在并亟需解决的重要问题。本文利用可预报模态分析方法对7、8月份,即盛夏时节EASM区域（100°E-140°E,5°N-50°N）降水变化的动力过程进行探究,建立统计模式对降水异常进行预报。预报结果与海洋-大气耦合动力模式结果进行了比较,并进一步讨论EASM降水的可预报性。随后针对中国夏季降水预报的实际业务需要,利用偏最小二乘法回归,讨论对中国夏季（6-8月份）降水进行长期超前预报的可能性,取得了以下几点研究成果：（1）7、8月份EASM气候态降水以西太平洋副热带高压（WPSH）脊线为界表现为南北两个最大值中心。其中一个位于热带东亚季风区（100°E-140°E, 5°N-26.5°N, SEA）,为热带季风槽降水,另一个位于副热带-中纬度东亚季风区（100°E-140°E,26.5°N-50°N, NEA）,为副热带锋面降水。两个地区降水的经验正交函数分解（EOF）前四个主模态具有显着的动力过程,并能够利用以物理解释为基础的经验预报模式（P-E模式）和／或气候动力模式进行合理预报,说明这些模态反映了降水自身的变化,是可预报模态。而其余高阶模态夹杂了数据的不确定性,为噪音信号。通过分别分析SEA与NEA降水变化前四个模态的物理过程,发现两个子区域各个模态的动力机制彼此具有显着的差异,因此影响SEA与NEA降水变化的大部分驱动因子是不同的,降水变化相互独立。将整个EASM区域划分为南北两个子区域分别进行降水预报,与作为整体相比能够提高预报技巧。（2）根据各个模态的动力过程选取具有物理意义的预报因子,建立P-E模式,对每个模态主成分时间序列（PC）进行预报。将SEA与NEA的四个可预报模态的空间分布与预报出的PC相乘并线性相加,能够构建出降水异常的预报场。利用预报场与观测场的相关系数对预报技巧的高低进行了评估。预报技巧较高的区域集中在气候态降水的大值区,而相对干旱区的预报技巧较低。但P-E预报模式区域平均的预报技巧远高于气候动力模式。说明对东亚夏季风降水,P-E预报模式优于目前的气候动力模式。此结果同时表明气候动力模式对EA夏季降水预报技巧较低并不是由于降水本身可预报性低造成的,而是由于气候动力模式自身的缺陷,因此动力模式仍有较大的改进空间。此外,随着P-E模式超前时间逐渐变长,预报技巧会逐渐降低。实际应用中,推荐使用具有更高预报技巧的超前0个月的模式对降水进行预报。将可预报模态的空问分布与由观测数据得到的PCs相乘并线性相加,能够得到最接近观测值的降水的可预报部分。将降水的可预报场与观测场进行相关分析,能够得到完美预报情况下盛夏时节东亚降水能够达到的最优预报结果,即降水的最大可预报性。对比发现,SEA降水的可预报性、P-E模式以及气候动力模式的预报技巧均高于NEA地区。（3）结合中国的实际预报业务,本文利用偏最小二乘法回归（PLS）讨论了对中国夏季（6-8月份）降水进行长期超前预报的可行性。利用1979-2004年冬季平均的SST及大陆2米气温作为预报因子场,对夏季降水进行拟合,建立预报方程,对2005-2013年降水异常进行超前4个月的独立预报。结果显示对中国东部及南部地区的降水变化可以进行很好的预报,但中国东北部偏北地区以及西北大部分省市预报技巧偏低。以上研究进一步检验了EASM降水年际变化主模态形成与维持的动力学过程,揭示了影响降水变化的前期驱动因子。与目前的气候动力模式相比,提高了EASM包括中国地区降水的预报技巧,对促进东亚地区的发展具有深远的意义。

刘丽,任菊章,李璠,李湘瑞^[10]（2010）在《楚雄州5月降水时空分布及其与热带太平洋海温的关系》文中研究说明利用楚雄州10个测站1960～2007年5月降水量观测资料以及NCEP提供的同期逐月海温资料,分析了楚雄州5月降水的时空变化特征,并研究了其与热带太平洋海温的响应关系.结果发现:楚雄州的5月降水量存在明显的年际及年代际变化特征,并且各个站点的变化趋势十分一致.对楚雄州5月降水的小波分析发现,楚雄州5月降水与热带太平洋的ENSO信号关系密切,存在3～7 a的变化周期.超前相关分析进一步发现,热带太平洋对楚雄州5月降水影响的关键区分布呈现稳定的La Nin珘a型.通过随机实验的方法,利用Nin珘o 3.4区海温异常指数,建立了楚雄州5月降水的预报方程,并进行了独立样本检验,其中独立样本检验的距平同号率也达到了72%.可见,热带太平洋Nino3.4区SSTA的变化对楚雄州5月降水预报具有一定预报意义.

二、初夏降水预报方法研究（论文开题报告）

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

三、初夏降水预报方法研究（论文提纲范文）

（2）基于多模式集成的东亚地区气温与降水次季节预报及其误差诊断（论文提纲范文）

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 引言

1.2 国内外研究进展

1.2.1 次季节尺度预报

1.2.2 多模式集成预报

1.2.3 模态投影预报

1.2.4 概率预报

1.3 拟解决的科学问题

1.4 论文章节安排

第二章资料与方法

2.1 资料

2.2 预报优化方法

2.2.1 次季节尺度的多模式集成预报

2.2.2 基于模态投影的单模式与多模式确定性预报

2.2.3 次季节尺度的概率预报

2.3 预报检验方法

2.3.1 确定性预报的检验评估

2.3.2 概率预报的检验评估

2.3.3 概率预报的误差诊断

第三章次季节尺度的气温与降水多模式集成预报

3.1 多模式集成预报试验设计

3.2 次季节尺度的单中心预报

3.2.1 气温单中心预报

3.2.2 降水单中心预报

3.3 次季节尺度的多模式集成预报

3.3.1 气温多模式集成预报

3.3.2 降水多模式集成预报

3.4 多模式集成预报个例试验——东北亚2018 年盛夏极端高温

3.5 本章小结

第四章基于模态投影的单模式与多模式确定性预报

4.1 模态投影确定性预报试验设计

4.2 单模式的次季节模态投影预报

4.2.1 气温模态投影预报

4.2.2 降水模态投影预报

4.3 次季节尺度的多模式模态投影集成预报

4.3.1 气温多模式模态投影集成预报

4.3.2 降水多模式模态投影集成预报

4.4 模态投影预报个例试验——中国南方2018 年初夏持续性强降水

4.5 本章小结

第五章次季节尺度的多模式集成概率预报与误差诊断

5.1 多模式集成概率预报试验设计

5.2 次季节尺度的气温多模式集成概率预报与误差诊断

5.2.1 气温概率预报检验

5.2.2 气温概率预报误差诊断

5.3 次季节尺度的降水多模式集成概率预报与误差诊断

5.3.1 降水概率预报检验

5.3.2 降水概率预报误差诊断

5.4 本章小结

第六章结论与展望

6.1 主要研究结论

6.2 论文创新性成果

6.3 讨论与展望

参考文献

附录论文使用的缩写与中英文全称对照表

作者简介

致谢

（3）近30年东北冷涡的统计特征及S2S模式对其的预报评估（论文提纲范文）

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 国内外研究进展回顾

1.2.1 东北冷涡的主要特征

1.2.2 S2S预测计划

1.3 问题的提出

1.4 主要研究内容

第二章资料和方法

2.1 S2S模式数据与再分析数据

2.2 东北冷涡的客观识别、强度指数及分类方法

2.2.1 东北冷涡的客观识别方法

2.2.2 东北冷涡的分类方法

2.2.3 东北冷涡的强度指数

第三章 1989-2018年5-9 月东北冷涡的统计特征

3.1 1989-2018年5-9 月东北冷涡生命史、周期及移动路径等统计特征

3.2 1989-2018 年东北冷涡的年际变化特征

3.3 近30年东北冷涡的月变化特征

3.4 本章小结

第四章春末秋初强北涡、夏季弱中涡高频出现的成因

4.1 高空急流对东北冷涡强度及位置的影响

4.2 阻塞形势及温度场对东北冷涡强度的影响

4.3 干侵入对东北冷涡强度的影响

4.4 本章小结

第五章 ECMWF-CF S2S模式对东北冷涡预报能力的评估

5.1 ECMWF-CF S2S模式资料识别出的东北冷涡特征及预报评估

5.2 ECMWF-CF S2S模式对东北冷涡过程及生命史的预报评估及误差来源

5.3 ECMWF-CF S2S模式对东北冷涡强度的预报评估及误差来源

5.3.1 ECMWF-CF S2S模式不同预报时效下东北冷涡的强度变化

5.3.2 ECMWF-CF S2S 模式对东北冷涡背景环流的预报评估与误差分析

5.3.3 ECMWF-CF S2S 模式对干侵入机制的预报评估与误差分析

5.4 本章小结

第六章 JMA S2S模式对东北冷涡预报能力的评估

6.1 JMA S2S模式对北涡预报能力的评估及误差分析

6.2 JMA S2S 模式对中涡预报能力的评估及误差分析

6.3 本章小结

第七章总结与展望

7.1 全文总结

7.2 主要创新点

7.3 问题及展望

参考文献

致谢

个人简介

（4）基于气候系统指数的降水趋势预测方法及其应用（论文提纲范文）

1 资料选取

2 预报时段选择

3 降水趋势预测模型建立与应用

3.1 模型原理

3.2 模型建立

3.3 预测结果

4 结论

（6）多变量时滞回归模型在江南地区初夏降水低频分量延伸期预报中的应用（论文提纲范文）

1 资料和方法

1.1 资料

1.2 方法

2 预测试验

3 结论

（7）近55年东北冷涡与辽西地区降水关系分析（论文提纲范文）

引言

1 资料和方法

2 NECVI与500hPa高度场和温度场的关系

2 a) , 说明夏季NECVI高指数年东北地区上空位势

3 NECVI与辽西地区冷涡降水的关系

3.1 辽西地区冷涡降水的定义

3.2 冷涡降水贡献率年变化特征

3.3 冷涡降水贡献率时间序列的周期变化分析

3.4 标准化降水指数

4 冷涡降水预报方程的建立

4.1 辽西地区冷涡降水与前期海温的关系

4.2 辽西地区冷涡降水与西太平洋副高强度指数的关系

4.3 预报方程建立

5 结论

（8）多模式对东北地区月降水预测性能对比评估（论文提纲范文）

引言

1 资料与方法

2 结果分析

2.1 模式预测性能评估

2.1.1 距平相关系数(ACC)评估

2.1.2 趋势异常综合评分(Ps)评估

2.1.3 距平符号一致率(Pc)评估

2.2 初夏典型旱涝年多模式预测效果对比

3 结论与讨论

（9）东亚季风区夏季降水预测：统计模型的建立与可预报性分析（论文提纲范文）

摘要 Abstract 1 绪论

1.1 东亚夏季风简介

1.1.1 东亚夏季风特殊性

1.1.2 EASM强度定义

1.1.3 EASM对人类活动的影响

1.2 EASM年际变化的影响因子

1.2.1 EASM受到热带地区的影响

1.2.2 EASM受到中高纬度环流系统的影响

1.2.3 EASM受到中高纬度热力异常的影响

1.3 EASM的预报现状

1.3.1 动力模式预报的研究进展

1.3.2 统计预报研究进展

1.4 拟解决问题及论文结构 2 数据以及研究方法

2.1 数据

2.2 预报方法介绍

2.2.1 可预报模态分析

2.2.2 P-E预报模式中预报因子的选取

2.2.3 EOF分析,逐步回归与交叉检验

2.3 东亚夏季风区子区域划分

2.4 可预报模态初步判断 3 盛夏时节热带东亚季风区降水预报

3.1 SEA降水变化可预报模态特征分析及预报

3.1.1 SEA-1：暖池区偶极子SST正反馈模态

3.1.2 SEA-2：中太平洋型ENSO模态

3.1.3 SEA-3：海洋大陆SST-澳大利亚高压耦合模态

3.1.4 SEA-4：ENSO发展模态

3.2 预报技巧与可预报性

3.2.1 SEA降水变化超前0个月的预报技巧

3.2.2 SEA降水变化超前1个月的预报技巧

3.2.3 SEA盛夏时节降水变化的可预报性分析

3.3 本章小结 4 盛夏时节副热带-中纬度东亚季风区降水预报

4.1 NEA降水变化可预报模态特征分析及预报

4.1.1 NEA-1：赤道西太平洋——NEA遥相关模态

4.1.2 NEA-2：WPSH-暖池区偶极子SST正反馈模态

4.1.3 NEA-3：中太平洋型ENSO事件发展模态

4.1.4 NEA-4：欧亚波列模态

4.2 NEA降水预报技巧与可预报性分析

4.2.1 NEA降水超前0个月预报技巧分析

4.2.2 NEA降水超前1个月预报技巧分析

4.2.3 利用可预报模态对NEA盛夏降水的可预报性分析

4.3 将EA划分为两个子区域的原因

4.4 本章结论 5 中国夏季降水的长期超前预报分析

5.1 中国夏季降水预报现状

5.2 联合EOF-PLS方法介绍

5.3 中国夏季降水主模态特征分析

5.4 中国夏季降水的预报分析

5.5 本章结论与讨论 6 结论

6.1 全文总结

6.2 本文的主要创新点

6.3 对未来工作的展望参考文献个人简历发表的学术论文致谢

（10）楚雄州5月降水时空分布及其与热带太平洋海温的关系（论文提纲范文）