改进奇异值分解方法及其应用

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:shuilinxi
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大气环流及气候预测研究中奇异值分解(SVD)方法是分析两种环流或要素场时间序列间相关特征的基本方法,是大气环流、气候异常相关关系定量分析的重要工具。本文将气候资料的站网均匀化订正引入奇异值分解,得到了有充分理论根据和实际分析效果的改进奇异值分解(ASVD)方法。将ASVD方法用于60年(1951-2010年)中国160站站网季平均气温、降水标准化距平序列(T、P)的分析,得到中国气温、降水同季相关的如下主要结论:⑴ASVD方法的主要模态(h=(1,3))累积模方拟合率均明显高于SVD方法,它们的相关系数重建场模方分布明显优于SVD方法,验证了ASVD方法的优越性。⑵冬季,我国气温、降水同期局地相关较夏季弱。显著的负相关(暖干或冷湿型)区出现在西部(新疆东部、西藏西部),云贵高原和东北西南部;小片显著正相关区出现在长江三角洲。ASVD分析以第1模态为主,它较好地给出了冬季气温、降水同期相关的主要分布特征。⑶夏季,我国气温、降水同期局地相关十分显著。除三江源的玛多站为显著正相关(热湿或凉干型夏季)外,全国大部分区域为显著负相关(热干、凉湿型夏季)。ASVD分析的前2个模态占主要,它们很好地给出了同期相关的主要特征。⑷气温、降水局地同期相关显著的夏季,其ASVD分析第1模态表明,60年来,我国大部分地区以热干、凉湿型夏季为主,与局地同时相关系数图一致。年代际分量的ASVD分析第1模态表明,1990S我国三北地区(青藏高原、长江以南地区)出现了由冷湿型为主向暖干型(由暖干型为主向冷湿型)转型的变化,这与实际气候变化也相一致。
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