本发明专利技术公开了副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法，包括如下步骤，确定急流核，确定急流活跃区，计算两支急流的径向位置指数并进行标准化，利用累积频率方法分别确定两支急流的径向位置指数高低阈值，分别确定副热带急流和极锋急流的四类径向位置协同模态。本发明专利技术的副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法对探讨高空急流协同变化对区域内大范围降水和气温持续性异常过程中的作用和前期征兆及其预报具有指示意义。
Characterization of radial coordinated changes of subtropical jet and polar front jet
【技术实现步骤摘要】
副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法
本专利技术涉及一种急流位置变化的表征方法，尤其针对副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法，属于大气科学领域。
技术介绍
高空急流指的是中纬度地区对流层上层和平流层低层环绕纬圈的狭窄强风速带，风速一般大于30米每秒。高空急流包括两个分支：副热带急流和极锋急流，其位置和强度具有明显的季节内差异和季节变化。以往的研究和分析中大多针对单支急流的特征及其气候效应进行分析和探讨。针对急流的表征方法，可以选取急流的强度指数和径向位置指数。近些年的研究发现，共同考虑两支急流协同变化，可以表征冷暖空气的共同活动，更易于影响下游地区的气候状态。因此，从两支急流协同变化的观点认识和理解高空急流与中高纬度地区大气低频遥相关之间的联系和调制过程，并进一步影响下游地区气候效应具有重要意义。在探讨气候效应之前，首先需要明确两支急流协同变化的表征。以往研究中提到的表征方法大多分为两大类，第一类是利用EOF分解的方法，针对东亚地区平均的垂直风场进行经验正交分解(EOF分解)，取前两个主要模态来表征两支急流的协同变化。但是这种表征方法，难以区分急流的强度协同和位置协同。并且，EOF分解的方法本身也存在较大的不确定性。该方法比较依赖于分析场的经纬度范围和时间区间，比如，当空间场的范围不同，时间长度不同都会影响EOF分解的结果。第二类是利用两支急流活跃区中最大西风所在的纬度值来表征急流的径向位置指数，但是这种表征方法，仍然是针对单支急流进行分析的，无法确定这种位置关系是否是两支急流的共同作用。另外，大多数的表征方法都是考虑两支急流协同变化的年际分量，但是急流本身具有较强的季节内的特征，因此，还有必要从更精细的时间尺度全方面地分析急流的协同变化特征。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种客观地表征副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的方法，为进一步分析急流耦合作用对应的气候效应提供了必要的定义和手段。为了解决上述技术问题，本专利技术的副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法，其步骤在于：利用逐日或6小时的300hPa全风速对全球地区范围进行计算获取风速大值中心，将风速大值中心的中心风速值≥30m/s或风速大值中心周围8个格点上的风速值均小于风速大值中心的风速值的风速大值中心标记为急流中心，利用至少10个年度的急流中心分布图，低纬和高纬对应的风速大值中心分别对应副热带急流和极锋急流的活跃区，并记录其纬度范围，将副热带急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为副热带急流的径向位置指数，标记为SJ-lat，将极锋急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为极锋急流的径向位置指数，标记为PJ-lat。将副热带急流极锋急流的径向位置指数进行标准化处理其中n为样本总数，xi为SJ-lat序列，为SJ-lat序列的平均值；其中n为样本总数，xi为PJ-lat序列，为PJ-lat序列的平均值；将副热带急流和极锋急流的径向位置指数利用累积频率方法进行处理，当其累积频率为70％时，将此概率分布所对应的Std-SJ-lat确定为高的Std-SJ-lat阈值，将此概率分布所对应的Std-PJ-lat确定为高的Std-PJ-lat阈值，分别记为High-threshold-SJ-lat和High-threshold-PJ-lat；当其累积频率为30％时，将此概率分布所对应的Std-SJ-lat确定为低的Std-SJ-lat阈值，将此概率分布所对应的Std-PJ-lat确定为低的Std-PJ-lat阈值，分别记为Low-threshold-SJ-lat和Low-threshold-PJ-lat。当Std-PJ-lat≥High-threshold-PJ-lat且Std-SJ-lat≥High-threshold-SJ-lat时，极锋急流和副热带急流为同往北移，记为PJN-SJN。当Std-PJ-lat≤Low-threshold-PJ-lat且Std-SJ-lat≤Low-threshold-SJ-lat时，极锋急流和副热带急流为同往南移动，记为PJS-SJS。当Std-PJ-lat≥High-threshold-PJ-lat且Std-SJ-lat≤Low-threshold-SJ-lat时，极锋急流北移，副热带急流南移，记为PJN-SJS。当Std-PJ-lat≤Low-threshold-PJ-lat且Std-SJ-lat≥High-threshold-SJ-lat时，极锋急流南移，副热带急流北移，记为PJS-SJN。当针对东亚太平洋地区范围进行研究时，可以将范围限定在10°-70°N，60°-160°W。本专利技术的极锋急流和副热带急流径向位置协同变化表征方法对探讨高空急流协同变化对区域内大范围降水和气温持续性异常过程中的作用和前期征兆及其预报具有指示意义。附图说明图1是本专利技术方法的流程图。图2是基于ERA-Interim再分析资料，以1979-2016年冬季300hPa全风速场为例，确定冬季急流核分布，其中阴影区表示数值大于24次；实线和虚线框分别表征东亚副热带急流(25°-30°N，80°-104°E)和极锋急流(50°-60°N，80°-100°E)的活跃区。图3是1979-2016年标准化的Std-PJ-lat(a)和Std-SJ-lat(b)指数。图4是Std-PJ-lat的累积频率分布。图5是Std-SJ-lat的累积频率分布。图6是基于图4和图5中选取的Std-SJ-lat和Std-PJ-lat的高低阈值，区分PJ和SJ径向位置协同的四种类型，分别对应图6中格子区的四个角落。图7是对图6挑选出的四类径向位置协同年份合成的300hPa风场异常，方框内为东亚极锋急流活跃区，条形框为东亚副热带急流活跃区，如果框区域以北为正值就表示北移，框区域以南为正值就表示南移，以便于验证两支急流径向位置协同的特征。具体实施方式下面结合附图1至7，以1979-2016年冬季为例，分析的对象以年平均的数据本专利技术方法进行详细说明。根据具体情况也可以将分析的对象以日、侯、月尺度的数据进行分析。一、确定极锋急流和副热带急流的活跃区和单支急流径向位置指数明确急流核的位置，利用逐日或6小时的300hPa全风速进行如下计算，在东亚太平洋地区10°-70°N，60°-160°W的范围内查找风速大值中心，如果该中心满足以下两个条件，则记为一个急流中心。①该中心风速值大于等于30m/s；②该中心周围8个格点上的风速值均小于该中心的风速值。利用多年的急流中心分布图，最佳为30年以上，确定低纬和高纬对应的大值中心分别对应东亚副热带急流和极锋急流的活跃区，并记录其经纬度范围。利用两支急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征极锋急流强度和副热带急流径向位置指数，分别记为PJ-lat和SJ-lat。参见图2。二、极锋急流和副热带急流的径向位置协同变化的表征方法确定两支急流的位置协同变化，遵循以下四个步骤：1)将两支急流的径向位置指数进行标准化处理其中n为样本总数，xi为SJ-lat序列，为SJ-lat序列的平均值；其中n为样本总数，xi为PJ-lat序列，为PJ-lat序列的平均值；2)寻找判断强弱事件的依据基于累积频率方法(CFD本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法，其特征在于：利用逐日或6小时的300hPa全风速对全球地区范围进行计算获取风速大值中心，将风速大值中心的中心风速值≥30m/s或风速大值中心周围8个格点上的风速值均小于风速大值中心的风速值的风速大值中心标记为急流中心，利用至少10个年度的急流中心分布图，低纬和高纬对应的风速大值中心分别对应副热带急流和极锋急流的活跃区，并记录其经纬度范围，将副热带急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为副热带急流的径向位置指数，标记为SJ‑lat，将极锋急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为极锋急流的径向位置指数，标记为PJ‑lat；将副热带急流和极锋急流的径向位置指数进行标准化处理
【技术特征摘要】
1.副热带急流和极锋急流径向位置协同变化的表征方法，其特征在于：利用逐日或6小时的300hPa全风速对全球地区范围进行计算获取风速大值中心，将风速大值中心的中心风速值≥30m/s或风速大值中心周围8个格点上的风速值均小于风速大值中心的风速值的风速大值中心标记为急流中心，利用至少10个年度的急流中心分布图，低纬和高纬对应的风速大值中心分别对应副热带急流和极锋急流的活跃区，并记录其经纬度范围，将副热带急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为副热带急流的径向位置指数，标记为SJ-lat，将极锋急流活跃区内找到最大西风所在的纬度平均值表征为极锋急流的径向位置指数，标记为PJ-lat；将副热带急流和极锋急流的径向位置指数进行标准化处理其中n为样本总数，xi为SJ-lat序列，为SJ-lat序列的平均值；其中n为样本总数，xi为PJ-lat序列，为PJ-lat序列的平均值；将副热带急流和极锋急流径向位置指数利用累积频率方法进行处理，当其累积频率为70％时，将此概率分布所对应的Std-SJ-lat确定为高的Std-SJ-lat阈值，将此概率分布所对应的Std-PJ-lat确定为高的Std-PJ-lat阈值，分别记为High-threshold-SJ-lat和High-threshold-PJ-lat；当其累积频率为30％时，将此概率分布所对应的Std-SJ-lat确定为低的Std-SJ-lat阈值，将此概率分布所对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄丹青，张耀存，况雪源，肖秀程，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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