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华南季风降水对应的环流指数被引量：8: 2011年; 利用NCEP再分析资料及台站和格点降水量资料分析了华南季风降水与周边大气环流的关系,并由此建立了反映6月华南降水强度的季风指数,这一季风指数利用菲律宾及其以东与华南850 hPa涡度差定义。华南季风指数具有很好的区域代表性,华南季风指数与亚洲格点日降水量的主要正相关区集中在华南。华南季风指数可以很好地描述华南降水的年际变化和极端年份,季风指数强(弱)的年份也是华南降水偏多(少)的年份,极端的华南季风指数年份对应极端的华南降水年份。华南季风指数高与低年份对应的华南降水量差值通过了0.01的显著性检验。在年代际尺度上,季风指数强(弱)的年代与华南降水偏多(少)的年代有很好的对应关系。华南季风指数包含了西南季风、副热带高压以及中高纬度西风槽等各影响系统的信息,可在业务上使用。; 姚才钱维宏林振敏刘合香; 关键词：季风指数夏季涡度

基于r维正态扩散的区域热带气旋灾害模糊风险分析被引量：9: 2011年; 从1980-2008年影响广西的热带气旋灾情资料和地面观测资料中选取23组数据,构造灾情指数序列和致灾源指数序列.通过计算得到超越概率的灾害风险估计值.利用r维正态扩散将单值样本扩散为集值样本以构造原始信息矩阵,借助因素空间理论将其转化为模糊关系矩阵,通过模糊近似推理和模糊集重心的计算,得到以致灾源因子为输入样本近似估计灾情的风险值.然后用距离贴近度和择近原则进一步计算和分析致灾因子和承载体易损性的相关程度.最后,计算了各区域灾害的风险度,同时,给出供决策参考的热带气旋灾害风险度区划图.; 刘合香徐庆娟; 关键词：风险分析

基于粒子群-投影寻踪和遗传-神经网络集成的预测模型被引量：5: 2012年; 针对预测对象和预测因子存在复杂的线性和非线性关系的特点,利用自然正交展开方法进行线性降维,以及用粒子群-投影寻踪方法进行非线性降维,将高维的非线性数据投影到低维子空间上,构造了一种遗传-神经网络预测模型。在此基础上,应用该预测模型对影响华南的台风频数进行了预测试验,并将预测结果与统计回归模型的预测结果进行对比分析。结果表明,文中构建的非线性集预测模型,对台风频数有较好的预测效果,5年预测的平均绝对误差为0.81个,平均相对误差为13%,预测结果比统计回归模型有明显的改进。该文的结果可为进一步探索研究其他领域的预测建模提供了一种新的参考思路和方法。; 刘合香简茂球; 关键词：遗传算法神经网络

多种权重与信息扩散相结合的灾害风险评估模型的比较研究被引量：6: 2011年; 用基于遗传-投影寻踪的分类权重、基于模糊理论的排序权重,和优化处理后得到的组合权重,分别和相应的按比例缩小的指标耦合,构造灾情指数序列和致灾源指数序列;通过二维正态扩散构造原始信息矩阵、模糊关系矩阵,利用因素空间理论进行模糊近似推理,分别得到由致灾源因子近似估计灾情的风险估计值。结果表明,利用排序权重模型、组合权重模型计算输出的风险估计值与灾情指数序列基本一致;通过对这三种权重模型的风险估计值误差计算、灾情的风险估计值与灾情指数序列相关性计算、一致性检验以及K-S测试的比较分析发现,组合权重模型比分类权重和排序权重模型更能反映华南TC s灾害风险状况。; 刘合香徐庆娟; 关键词：信息扩散数学模型热带气旋

华南6月降水的十年际和极端年际差异及其环境分析被引量：6: 2010年; 6月是华南季风降水的集中季节。利用高分辨率的1978—2006年亚洲降水资料分析得到,华南6月降水存在1980—1989年的十年少降水期和1992—2001年的十年多降水期,以及2004年的极端低值年和2005年的极端高值年。以华南的十年际和极端年际降水变化为中心,存在着环南海西侧越南到华南和我国东南地区的6月降水异常的一致性分布。降水正(负)异常对应850 hPa上异常的东南(西北)风到达越南,异常的西南(东北)风到达华南沿海和我国东南沿海地区。降水十年际正(负)异常的前冬季和当年春季,中高纬度西北太平洋出现正(负)的海温距平,表现为偏强(弱)的黑潮延伸体暖流影响我国东部沿海地区。2005年6月华南降水异常偏多对应半年前冬季赤道中太平洋出现假El Ni?o事件。2004年6月华南降水异常偏少,对应赤道中太平洋海温负异常和赤道东部与西部两端的海温正异常。; 姚才钱维宏; 关键词：降水异常年际环流异常海温异常

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广西教育厅科研项目(200911MS151)