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引言

近年来,在全球变暖背景下,我国极端天气气候事件,尤其是暴雨、干旱等灾害性天气发生的频次和强度显著增加。2006年,我国南方频遭到台风登陆袭击,“碧利斯”“格美”“桑美”接踵而至;川渝地区继2006年持续强劲的高温伏旱之后,2007年又遭遇百年来最强的暴雨侵袭;同年全国平均气温也创历史新高,局部地区降雨强度刷新历史纪录,济南出现了“黑色三小时”大暴雨,淮河流域发生了流域性特大洪水。2008年新年伊始,我国南方遭受了50年一遇的大范围持续低温雨雪冰冻极端天气,灾害直接导致经济损失上千亿元,严重影响了人们的日常生活和生产。2017年汛期我国暴雨洪涝灾害突出,全国共出现36次暴雨过程。2020年副热带高压异常直接导致长江中下游一带降雨过多,引起江西洪灾,而闽南则遭遇旱灾,给新冠疫情防控和人民生活造成了重大影响。

究其极端天气发生的根源,大气环流异常是造成上述气象灾害的背景条件和重要原因。西太平洋副热带高压(以下简称副高)是连接热带和中高纬大气环流的重要纽带,其强度变化和位置移动直接影响制约热带和中高纬地区大气环流的演变以及天气系统。我国雨带的季节性移动和副高的季节性跳动关系密切,因而副高强度和进退异常往往导致该地区出现洪涝和干旱灾害。

由于副高系统的非线性、副高变化的非平稳性、副高影响因子的多样性和动力机理的复杂性,使得副高研究的难度极大,副高活动异常和形态变异等问题的物理本质至今尚未彻底弄清,进而在很大程度上影响并制约了副高预测研究和数值预报效率。因此,有必要针对目前副高研究中存在的重难点问题,进一步深入开展副高的资料分析和理论分析研究。

副高作为东亚夏季风系统的重要成员,它的季节变化对东亚夏季风系统的进退起着调节作用,我国雨带的季节性移动和副高的季节性跳动紧密相关,副高强度和进退的异常往往导致该地区出现洪涝和干旱灾害。因此,弄清副高的结构、演变及活动的规律和机理,不仅能进一步认识大气环流及全球气候变化的关键环节,同时又具有重大的科学意义和社会需求。

副高预报,尤其是副高异常活动的预报已成为我国夏季天气预报和气候趋势预测的重要内容和关键环节。由于副高对热带和中高纬大气环流及我国天气气候具有非常重要的影响,因此,副高的预测研究也一直受到气象学家的高度重视。

鉴于副高对热带和中高纬环流以及我国天气气候具有非常重要的影响,副高动力机理、结构特征和活动规律一直是大气科学研究的重点和热点课题,叶笃正、陶诗言、黄士松和吴国雄等进行了开创性的研究,近年来诸多学者围绕着副高问题也开展了卓有成效的工作,为理解和弄清副高活动规律与变异机理提供了重要的工作基础。前人对于副高系统及其异常活动取得了众多有价值的研究成果,但是对于诸如2013年等特殊年份的副高异常活动和动力机理的研究仍存在较大的局限性,因此探索多样性、多元化的副高研究新思想、新方法、新途径显得尤为重要和有意义。目前副高研究的主要困难表现在以下方面:

(1)传统方法基于传统统计相关,尚不能完全反映出副高及其周边系统的非线性动力特征,存在很大的改进空间。针对副高及其周围天气系统开展的混沌活动特性背景分析、因子检测筛选和预处理、动力相关性分析等较为系统性的研究尚不多,这恰是副高活动和动力机制研究极为关注的科学问题。因此,如何对副高影响因子合理筛选、对数据样本有效简化,特别是合理提取副高异常活动的特征和突变征兆信息;如何更好地针对副高及其周边系统的非线性动力特征,将动力相关性分析方法更有效、更具针对性地引入副高诊断分析研究之中,是我们需要解决的问题。

(2)通过对近年来大气、海洋等相关学科学术期刊文献的检索查询,目前对于副高动力机制研究不多,即使有简单的副高动力模型,仍然存在模型建立过程中利用的数据信息有限、建模初值单一、模型变量数和阶数较低等不足,制约了传统模型刻画实际副高系统的复杂行为和动力学特性,需要进一步拓展研究思路和方法途径。

(3)由于副高既受中、高纬环流系统,又受热带天气系统的影响制约,不仅有规则渐变,更有异常突变,强度变化和进退活动表现出明显的非周期性和不确定性,使得副高预报非常复杂,特别是季节内副高异常活动和中、长期趋势预测,已成为制约夏季我国长江流域天气预报和汛期趋势预测的核心内容以及难点问题。

针对以上这三个问题,作者在自然科学基金面上项目(No.41875061;No.41005025)和湖南省自然科学基金面上项目(No.2020JJ4661)以及军队相关科研项目资助下,研究讨论东亚季风区的热力强迫、环流背景及其配置对副高进退活动和异常变化的影响和制约,描绘其非线性特征、物理机理和动力作用过程,深化对副高本质的认识,拓展预报思路,为副高预报提供理论支持;在此基础上,开展副高的预报方法研究。本专著主要包括以下三方面的研究内容和核心问题:

(1)副高及其影响因子的诊断分析

副高与东亚夏季风系统相互影响的诊断研究(第一章)

副高作为东亚夏季风系统的重要成员,其活动变化对夏季风系统活动具有重要的影响制约作用,基于此,本书开展西太平洋副高与东亚地区环境相互影响关系的诊料分析,具体就是开展西太平洋副高与东亚夏季风系统相互影响的特征事实,基本规律和统计关联方面的诊断研究。

西太副高及其影响因子的年际变率和年代际变率分析研究(第二章)

作连续小波变换后发现其振荡周期和西太副高相似,计算其相关系数并做显著性检验,显示出了显著的相关性。将三个关键海区以及赤道纬向西风区的特征指数分别与西太副高的两种指数作交叉小波变换,得到其相应的时滞位相关系。最后,利用SVD场相关分析法分析关键海区海温及赤道纬向西风区大气环流与西太副高年际变率的关系,发现西太副高的年际变率与热带海温及大气环流的异常变化确实存在明显的一致相关性。利用信息流方法,分别计算各因子与西太平洋副热带高压各类相关指数年代际变率的因果关系。结果表明,信息流方法可以在定量的基础上解释西太平洋副热带高压运动与所选因子年代际变率的因果关系。

0801雨雪冰冻灾害与副高冬季的异常活动(第三章)

针对近年来副高异常的天气事实,开展副高进退活动和形态变异的特征诊断和统计分析,基于2008年初副高冬季异常西伸的基本事实和环流特性,采用统计相关分析和小波分析等方法,开展副高在2008年初我国南方雨雪冰冻灾害中的成因识别和影响分析,进而说明冬季副高异常可能是2008年初我国南方雨雪冰冻灾害的部分原因。

(2)副高变异与突变的动力机理和层次结构分析研究

副高指数的维数计算与副高动力特征区划(第四章)

通过计算副高活动指数及研究区域内各格点的分形维数(关联维数),对包括季风系统和副高系统的活动区域进行动力学区划,并采用相空间重构方法对副高脊线指数进行短期预测。

非线性动力模型反演与模型参数优化(第五章)

基于历史观测资料的时间序列数据,挖掘提取副高—季风系统的动力结构信息和动力行为特征;引入动力系统反演思想与遗传算法,开展副高—季风系统的动力模型反演与模型参数优化,将遗传算法等全局优化算法引入动力系统反演和模型参数优化的研究之中,通过与传统建模方法的有机结合,对模型反演及模型参数的搜索过程进行优化。

基于反演动力模型的副高变异机理分析(第六章)

构建推导包含东亚季风区热力强迫作用、季风环流背景等因素的副高非线性系统耗散模型;用EOF分解与遗传算法等启发式蒙特卡罗算法,从副高位势场、季风环流场和热力场的时间序列中客观提取,并拟合逼近实际天气过程的动力学函数;建立能够合理表现东亚季风区天气事实和环流特征的副高动力学模型。

副高动力学改进模型及其分岔与突变机制(第七章)

基于上述建立的副高动力学模型,开展副高活动与变异的机理研究,进行副高动力系统的平衡态与稳定性分析,并对外强迫导致的分岔、突变等动力特性分析以及动力行为进行讨论,通过相应的数值计算分析,给出副高系统的动力学描述和物理机理解释。

西太平洋副热带高压多层次非线性动力系统耦合和层次结构分析(第八章)

不同时间尺度(季节内、年际、年代际)的西太副高系统并非孤立的,彼此之间存在着内在联系并相互制约,找到它们之间的关系即为本章研究的重点。为明确这种关系,利用NCEP资料重构西太副高的面积指数,对其时间序列进行分析,利用滤波与经验模态函数(EMD)的方法,分离出在三种时间尺度上西太副高面积指数的时间序列。以此为基础,参照非平稳复杂系统层次耦合思想,建立一个随时间变化的微分方程组,运用动力系统重构方法来求解其参数,最终重构出三个时间尺度副高面积指数的动力系统。此动力系统可用于西太副高面积指数的预报来检验模型的正确性。

(3)基于人工智能的副高中长期预测研究

在上述副高诊断研究和机理研究基础之上,开展副高活动与变异的预报研究。

引入遗传算法、模糊C均值聚类和模糊减法聚类等方法及其优势互补的思想,通过对季风影响因子的特征空间聚类和映射落区判别,实现副高强度的聚类判别和诊断预测(第九章)。

用混合递阶遗传—径向基网络进行副高预报优化;小波分解与LS-SVM结合的副高指数预测;时空分解和时频分解的支持向量机副高预测等人工智能预测(第十、十一和十二章)。

基于动力系统反演思想和遗传优化方法,建立副热带高压动力—统计预报模型,开展副高活动的中长期预报和副高数值预报产品的误差修正以及动力延伸预报,并且利用改进自忆性原理对副高进行中长期预测研究(第十三和十四章)。

书中参考引用了大量国内外相关论著的研究方法和成果,在此表示感谢。

本书第1章由洪梅、余丹丹撰写;第2章由洪梅、郭海龙、王宁撰写;第3章由洪梅、张栋撰写;第4章由董兆俊、黎鑫撰写;第5章由洪梅、张永垂撰写;第6章由洪梅、史剑撰写;第7章由洪梅撰写;第8章由董杭、郑贞撰写;第9章由洪梅、刘江围和闫恒乾撰写;第10—12章由刘科峰、史剑、胡王江撰写;第13—14章由洪梅、汪杨骏、刘江围撰写。全书由洪梅统一校对和定稿。

由于作者从事本领域的研究时间不长、工作积累不足、知识水平和认识能力有限,书中定有不当和谬误之处,敬请读者批评指正。

洪 梅
2022年1月 kSUzyI3u0vg7Fde2s76Ahq8LMjzGH3hXiVUJiXIDr6wNvw8SJ28UWBgYQFkizXtd

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