显著经验正交函数分析及其在淮河流域暴雨研究中的应用

• 作者: 冯志刚 徐胜 梁树献 程兴无 陈星
• 来源期刊: 气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: DEOF EOF 暴雨 淮河流域
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1245-1256
• 页数: 12页
• 分类号: P468.0
• 字数: 7372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11676/qxxb2014.078

摘要

经验正交函数分解（EOF）是气候特征研究中常用的分析方法，但由于方法本身的原因，EOF 主要模态不一定都能有效揭示资料场包含的气候模态。利用中国基本站和基准站1950—2009年逐日降水资料，运用显著经验正交函数分解（Disˉ tinct EOF，DEOF）方法研究了淮河流域暴雨的统计特征。结果表明 DEOF 第1模态呈现了淮河流域暴雨量在南北方向上存在相反的变化，即流域中部、南部偏多（偏少）时，北部则偏少（偏多），第1主成分具有显著的16—17 a 周期性变化，表明流域南北的旱涝变化存在年代际振荡；第2模态表现了淮河流域中部暴雨量的异常变化，第2主成分有明显的线性趋势，说明近50年来流域中部地区暴雨量有明显的上升趋势，并且在1990年前后由偏少转为偏多。对比 DEOF 和 EOF 的分析结果，发现DEOF 能排除资料场中与随机扩散模型相关性较高的空间特征，能抓住与随机扩散模型有显著差异的分布特征并凸出显示出来，能从较强的背景噪声中凸出物理信号，因而能更好地估计真实的气候模态。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈星	南京大学大气科学学院	50	927	18.0	29.0
5	徐胜		9	19	3.0	4.0
6	程兴无		4	29	2.0	4.0
7	梁树献		7	41	3.0	6.0
8	冯志刚		3	32	2.0	3.0