简介:1概况为了学习美国在天气雷达数据分析和资料同化方面的最新成果,安徽省气象台邱学兴于2014年9月17日至2015年3月17日赴美国宾夕法尼亚州立大学(PSU)交流学习,在气象系资料同化专家张福青教授指导下,学习了由其研究团队开发的WRF-EnKF系统,重点学习利用集合卡尔曼滤波(EnKF)同化多普勒天气雷达资料的方法。2张福青研究小组简介该研究小组带头人张福青教授1994年毕业于南京大学,于2000年获得美国北卡罗来纳州立大学博士学位,目前是PSU气象系教授、PSU高级资料同化和可预报性研究中心(A-DAPT:ThePennStateCenterforAdvancedDataAssimilationandPre-dictabilityTechniques)主任,同时也是PSU统计系教授,2015年荣获美国气象学会Fellow荣誉。
简介:用功率谱分析、小波分析和经验正交函数(EOF)分析三种方法,对比分析了1953~2002年北京单站以及中国区域地表气温的传统距平与以集合经验模分解(EEMD)的频-幅调制年循环(MAC)为参照的"距平",同时还比较了用传统距平描述的"年际及更长尺度变率"和以MAC为参照的年以上尺度低频分量。通过对比分析,发现传统距平和用传统距平所描述的"年际及更长尺度变率"仍然包含有年周期,而且还包含有小于年尺度的波动;而去除MAC的距平则更好地去除了准年周期,而且以MAC为参照的年以上尺度低频分量只包含有1年以上尺度的波动,因而更适合用来描述"年际及更长尺度变率"。