氣候持續性:概念,研究方法,自相關係數與大氣環流的持續性,自回歸與持續性,相關係數

氣候持續性是指氣候變化過程中，某種氣候狀態維持相當長的時間，例如連續幾年少雨乾旱或多雨洪澇，連續幾年溫度偏低或偏高。

中文名稱	氣候持續性
英文名稱	climatic persistence
定　　義	某種氣候狀況連續出現的統計特性。
套用學科	大氣科學（一級學科），氣候學（二級學科）

基本介紹

中文名：氣候持續性
外文名：climatic persistence

概念,研究方法,自相關係數與大氣環流的持續性,自回歸與持續性,相關係數,機率,氣候持續性的診斷,氣候持續性模式,持續性與突發性,持續性暴雨,事件,

概念

氣候持續性是指某種氣候狀況連續出現的統計特徵。

在氣候演變的過程中，往往會出現一段時間連續溫暖或者一段時間連續寒冷，降水也往往會出現一段時間多雨洪澇，一段時間少雨乾旱，真現象稱為氣候的持續性。

持續性是氣候變化的一種常見現象，例如冰期和間冰期，寒冷與溫暖都持續一個相當長的時期。大範圍的冰雪覆蓋需要相當長的時間才能消融。20世紀70年代我國的乾旱也是氣候持續性的反映。如果一種氣候狀態持續很久，則往往會形成氣候災害。

研究方法

研究前期氣象要素對後期的關係能反映前期外力因素及氣象要素自身對後期氣象要素的影響，這種影響稱為要素持續性。氣候狀態的形成是多種具有不同尺度變化的大型氣候因子影響的共同結果。因此，通過對氣候狀態變化的不同尺度結構的分析來了解外力的影響是十分必要的。

天氣過程的持續性是大氣過程的可預報性研究的重要內容，大多使用相關係數和自回歸模式進行研究。

自相關係數與大氣環流的持續性

計算各個格線點的不同落後步長（天）的自相關係數，用她們來度量大氣過程逐日持續性程度。顯然，自相關係數為正值，表明大氣過程有高持續性。自相關係數計算用如下公式：г（τ）=σ（τ）/π²

在研究高度場的持續性中，自相關係數的計算常在格線中進行。而格線點資料易受各種隨機因素的影響，其穩定性不強，在此基礎上的持續性研究也受到影響。為克服這一缺點，可以用模式相關來表征某一局地範圍內環流或天氣系統的持續性。

自回歸與持續性

在描述天氣變化的過程中通常用自回歸模式來描述。在方程中序列落後時刻的關係就反映其變化的連續性。最堅定的自回歸模式是一階自回歸模式，又稱一階馬爾可夫過程，或紅噪音過程，即天氣狀態的變化僅與前一天狀態有關。例如有研究者對南半球1000和500hPa高度場作了逐日的持續性分析，發現中緯度大部分地區用一階自相關回歸模式擬合得很好，但在極地和低緯度地區用高階自回歸模式更為適合。

機率

對降水和氣溫的持續性也可以用轉移機率來度量。把氣象要素某種狀態用狀態轉移的觀點來研究。從馬爾科夫鏈的觀點來看，一種狀態持續而不轉移或一種狀態轉移到其他狀態的機率很小時，定義此狀態有持續性。顯然，若將天氣氣候現狀按其屬性劃分為兩種或多種狀態，例如晴雨、乾濕日、高低溫和旱澇年等。這樣就可以把天氣氣候序列看成狀態離散、時間離散的馬爾科夫鏈。設有兩種狀態A和B。令第i日為A狀態而第i+1日仍為A狀態的轉移機率記為Pn（A/A）；第i日為B狀態，第i+1日仍為B狀態的機率類似的有Pn（B/B）。按照上述觀點當狀態轉移率大於狀態的氣候機率時，認為序列有持續性。

氣候持續性的診斷

設χ₁，χ₂，....，χ_n是某氣候要素χ的n次觀測，根據氣候持續性定義，得出：χ_t=aχ_t-1+ε_t，式中的ε_t是隨機誤差。一個時間序列是否具有持續性，需要進行統計檢驗。由於氣候持續性特性由它觀測序列的自相關係數覺決定，故要對自相關係數，注主要是後延為1 的自相關係數ρ₁進行檢驗。

氣候持續性模式

氣候持續性模式（簡稱P 、C法）是颱風路徑統計預報的一種最基本的方法，目前，這類模式已被國外颱風業務預報廣泛選用。C.J.Neumann曾對各類颱風路徑預報模式進行過檢驗，證實了對大西洋24.5°以南地區，以CLIPER （氣候持續性方法）為最佳。最近，美國咫風中心在研製墨西哥灣咫風預報模式時，還是選用這種方法建立模式（稱為CLIPER-GULF）。

由於P 、C法沒有選取與天氣圖直接相聯繫的因子, 因此研製出的這類模式, 缺乏當時天氣形勢的信息, 要想在任何區域預報效果都十分理想, 自然是不可能的。但是,該方法簡便易行, 有颱風定位及中心強度資料, 模式就能執行運算, 一天可提供四次預報。特別在低緯地區, 測站稀疏, 天氣圖因子在資料提取上含有較大的虛假性, 易造成因一子數據的誤差, 這時就顯示出P 、C法積極的一面。

發展這一模式的另一個作用是便於對其他統計模式進行檢驗。過去我們也進行過模式比較, 但是僅基於平均誤差的比較, 由於時次不一致, 往往會引起誤解, 無法對各種預報方法的性能作出恰當的評價。美國氣象學會曾發表政策聲明（1979）指出：“如果預報精度不勝過基本方法（如氣候持續性）所達到的水平, 那就談不上存在預報方面的技能” 。Neumann提出了用CLIPER模式來檢驗其他模式的技能水平。我們認為, 通過比較, 能進一步理解各種模式的性能和特點, 並有利於P 、C法作為一個子方法, 與其他模式, 或者在不同地區與不同模式集成具有時空優勢的綜合摸式。

在模式建立過程中, 考慮到在目前國內外的P 、C模式中, 只用位置和日期來反映氣候規律, 似乎過於簡單, 我們利用氣候平均位移強化了氣候因子, 從而更好地反映了颱風移動的氣候規律性。

持續性與突發性

氣候從一種狀態發展到另一種狀態需要經過很長的一段時間進行調整，如果這種調整的時間很短，且兩種狀態的差異較大，往往就稱之為氣候突變。

從間冰期到冰期往往變化的很快，容易產生突變，從冰期到間冰期過渡時，往往發展較緩慢，具有明顯的持續性。乾濕變化也有類似的情形，從少雨乾旱期到多雨濕潤期發展較快，容易發生突變，而從多雨濕潤期向少雨乾旱期過渡時，發展較緩慢，往往有明顯的持續性。這種現象在短期旱澇變化的過程中也常常看到，例如一個地區在連續幾天甚至一天大暴雨即可造成嚴重的洪澇災害，而大的乾旱往往是幾個月甚至幾年的少雨形成的。

持續性暴雨

通過分析持續性暴雨的氣候特徵，以廣東省為例,結果表明:地形對持續性暴雨的分布有重要影響,持續性暴雨的中心主要分布在沿海地區,粵中地區是次多發區。持續性暴雨中心主要在沿山體南側分布,即迎風向的山前和迎風坡,前汛期主要以沿海的恩平、陽江和斗門為中心;後汛期主要以海豐、南澳為中心。全省各站都以持續2d的暴雨為主,持續性暴雨在前汛期發生的次數比後汛期多,最多的月份是6月。全省全年及前後汛期持續性暴雨次數的年代際變化相似;但從年際變化看,前汛期與全年發生持續性暴雨次數呈正相關關係,而後汛期與之則呈現一定的反相關關係。持續性暴雨有20~25a的長周期變化和2~4a的短周期振盪。

事件

持續性降雪降溫氣候將會造成能見度差冷暖空氣交匯影響

2016年1月17日，市氣象台發布降雪氣候預報：受冷暖空氣交匯影響，19～22日，我市將出現持續性降雪氣候過程，氣溫將下降8～10℃。

氣象部門提醒：目前正值春運期間，持續性降雪降溫氣候將會造成能見度差、道路結冰嚴重，會給春運帶來較大影響，希望交通、公安、市政等相關部門按照職責，做好應急工作；駕駛人員採取防滑措施，聽從指揮，慢速行駛；市民合理安排出行時間。

據市氣象台預報，此次降雪過程最大降雪時段將出現在19～20日，全市過程降雪量介於2～8毫米，最大積雪深度可達5～10厘米。受降雪過程影響，我市21～25日氣溫顯著下降，降溫幅度為8～10℃。

氣候持續性