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1. 一种基于神经网络的中国区域夏季降水预测订正算法

李涛, 陈杰, 汪方, 韩锐

干旱气象 2022, 40 (2): 308-316. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639（2022）-02-0308

摘要（660）

HTML （6）

PDF（pc）（5281KB）（2482）

基于CWRF(climate extension of WRF)区域气候模式的动力降尺度预测技术对夏季降水预测存在一定偏差,难以实现准确预测。本文立足于中国区域夏季降水特点,分析与夏季降水相关的气象要素,采用树突(dendrite,DD)网络与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)相结合的方法,针对CWRF模式回报的1996—2019年夏季降水量进行订正,检验其订正效果。结果表明:人工树突神经网络(artificial dendritic neural network,ADNN)算法模型订正的中国夏季降水量整体好于CWRF模式历史回报,距平相关系数和时间相关系数较订正前均提高约0.10,均方误差下降约26%,趋势异常综合检验评分提高6.55,表明ADNN机器学习方法能够对CWRF模式夏季降水预测实现一定程度的订正,从而提高该模式降水预测精度。

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2. 辽宁省植被覆盖度时空变化特征及其对气候变化的响应

易雪, 杨森, 刘鸣彦, 李涛, 侯依玲, 崔妍

干旱气象 2021, 39 (2): 252-261. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639（2021）-02-0252

摘要（685）

PDF（pc）（3666KB）（2423）

基于MODIS-NDVI遥感数据集计算辽宁省2001—2019年植被覆盖度，并结合MODIS土地覆盖产品和辽宁省61个气象观测站气温、降水资料，重点探讨辽宁省5种主要植被类型的植被覆盖度时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：（1）辽宁省多年平均植被覆盖度为0.48，且呈现“东高西低”的空间分布特征。近19 a来，辽宁省绝大部分地区植被覆盖度呈上升趋势，整体上每10 a增加0.036；主要植被类型作物、草原、落叶阔叶林、多树草原和稀树草原的植被覆盖度均呈显著上升趋势，其中草原增加速率最大，作物增加速率最小。（2）作物的植被覆盖度在暖温带半干旱区与降水存在正相关，与气温存在负相关，而在暖温带半湿润区则与降水和气温均呈现正相关；草原的植被覆盖度对降水响应比气温强烈，而落叶阔叶林、多树草原和稀树草原对气温较为敏感。（3）主要植被类型的植被覆盖度对气温、降水的时滞响应不同。作物和草原在生长季内对上一月降水有时滞响应，而落叶阔叶林、多树草原和稀树草原在生长季末期对上一月气温、降水有时滞响应。