文摘
温度变化注册高于波河河谷的东南部,意大利,应用主成分分析研究了无线电探测资料记录了从1987年到2010年期间。两个数据集,认为描述内部和年际振荡,分别从测量数据中提取,结果表明,两种类型的波动可以投射到四个经验正交函数(eof)解释为垂直分布振荡振幅和四个不相关的时间序列表示相应的eof的进化。发现intra-annual组成的振荡周期30至120天,连同年际变化的1 - 7期为最高程度(约70%)的温度振荡20公里,改变在这两种情况下的相位在对流层顶地区。其他三个eof表明现行的重量在平流层上层troposphere-low地区振荡的特点是长时间在两种类型的波动。intra-annual变化可以占Madden-Julian和北极振荡之间的交互,而年际波动的光谱特性可能与准两年一次的厄尔尼诺现象,全球振荡和北大西洋。
1。介绍
空气温度在不同高度水平强烈影响的动力学过程,因此,它是一个主题的变化与大频率和谐(1- - - - - -3]。这种差异可能与许多相关的振荡模式在大气和海洋的各种参数,如Madden-Julian振荡()MJO就可4,5北极振荡(AO) [],6,7),quasi-biennial振荡(QBO) [8],厄尔尼诺南方振荡(ENSO) [9- - - - - -11),和北大西洋振荡(NAO) [10,12]。尽管这些变化的主要部分是生成在赤道和热带地区,另一方面在北极,他们可以扩大中间纬度地区。例如,它发现ENSO事件,这都归功于热带太平洋海面温度的变化,强烈影响温带大气(13等)和传播更有效在北半球中纬度地区,在ENSO波动异常观察35 - 40公里高度(11]。前面列出的大气振荡的时间占据较大的时间尺度从动力学的特点是时期MJO就可40到50天(4)和AO,呈现一个非常广泛的时间谱由每周的季节性和长组件(14]。此外,QBO是一个模式变量周期平均约28个月(8)和ENSO振荡和NAO由时间从2到10年的山峰在3和7年ENSO (10NAO)和2.5和6 - 10年(12]。此外,这些振荡之间的互动或其中之一与年度周期之间可能产生振幅调制或频率变化与中间8,14- - - - - -16]。
温度参数确定大气中的气象条件和对流层中首先直接影响人类生活和活动。另一方面,温度控制的转换阶段大气中的水分和强烈影响发生的化学反应主要是在中间和上层。因此,信息在大的时间和空间尺度上的温度变化,产生了从日常观察,最重要,因为这种变化的点缀是密切相关的测试和改善气候模型(17- - - - - -20.]。本研究的目的是检查altitude-temporal观察到的温度变化特性的东南部博谷,意大利,通过分析无线电探测数据采取了22年。这样的调查试图描述当地的温度变化和链接它与全球大气振荡。
2。方法和数据
不久本节描述方法的基础上采用复杂的无线电探测数据在目前的分析和数据的初步处理旨在创建一个适当的输入的计算过程。
2.1。方法
主成分分析是一种强大的工具用于检查标量场的时空变化的物理变量(21- - - - - -23]。方法需要建立异常数据矩阵或者包含偏差矩阵从变量的平均趋势。异常的空间分布在一个网格观测提出了在特定时间点行,而时间序列由测量在独特乘以相应的网格点采样得到的列: 的异常通常计算的趋势从每一列矩阵的,其构建类似于但包含测量数据而不是。进一步发现协方差矩阵(是转置矩阵),可以通过求解特征值问题 在哪里的特征向量和对应的特征值。由于特征向量正交于对方从实地测量数据和结果,它们叫经验正交函数(EOF)和描述异常的空间分布振幅。每一个值 表示特征向量的重量或的贡献的空间分布。在实践中,只有少数的eof有显著的体重因此,通过分解(2)项目的变化向量到一个空间所决定的正交向量。累计重量决定的总和的值最真实的情况下迅速增加到100%(见图3),可以确定的价值吗的变得相当接近100%。
异常的投影矩阵到th EOF 是一个向量命名为相应的主成分(PC) EOF吗和描述颞EOF变化。
本研究的目的,的结构,以便每个剖面的温度异常发现高水平提供的收音机声音启动时间是一个矩阵的行: 因此,每一列是一个时间序列描述温度异常在特定高度的水平。进一步分析,发现了eof和pc通过异常矩阵的奇异值分解在(5)提出另一种方法作为一个产品的三个矩阵: 电脑在哪里的列矩阵和eof的列矩阵(21,22),的排名是,,在我们的例子中。的对角矩阵包含奇异值与特征值的协方差矩阵作为。此外,每个EOF乘以相关的奇异值和每个电脑都除以相同的值,分别根据营et al。23),返回eof量纲单位,开尔文在我们的案例中。异常矩阵的奇异值分解由(5)是由使用相应的MATLAB函数和PC的光谱分析组件是通过Lomb-Scargle [24,25)周期图方法。
2.2。数据集和初步细化
本研究分析了定期推出Vaisala提供的数据广播的声音在圣皮特Capofiume站(44 39°N′, 11°36 E′, 11 m amsl),位于波河河谷的东南部,意大利,一天两次从1987年8月到2010年3月。收音机的声音给大气压力的垂直分布,温度,相对湿度,风的速度和方向。使用了两种类型的收音机的声音在车站:Vaisala卢比,直到2005年9月中旬,RS92之后,它的特点是温度测量的精度±0.2±0.5 K,分别为(26]。卢比的影响滞后误差的温度传感器,通过过程提出的纠正预et al。26),而RS92的传感器不需要任何修正。每个无线电探测剖面预测通过线性插值到等距的201 -高水平网格从车站表面水平,拥有100米第二水平,达到20公里之后的步骤100米。图1提出了该过程的结果应用于三个温度资料观察到在车站在不同天的检查周期。此外,这些概要文件形成矩阵,他们连续插入行和列的差距导致偶尔失踪的广播声发射,由线性插值的方法获得序列的步骤12小时。为了消除振荡与微和我国大气过程被认为是短于10天(27序列),由10天平均值温度如图2(一个)红色曲线,取代了列。从图2(一个),温度变化呈现明显的振荡一段时间接近1年调制低频波动。由于这两种振荡振幅是完全不同的,它似乎是合理的分离他们接下来的分析。为此,30天的平均运行过程,窗户被应用于获得蓝色的长周期变化曲线如图2(一个)。序列的区别红色和蓝色所代表的曲线如图2 (b)它被认为代表了intra-annual温度振荡,或振荡的特征时间低于1年,异常的矩阵进一步分析的主题。时间序列,呈现长周期振荡,被删除从他们每个人相应的去趋势趋势,发现通过线性近似,给出的结果是azure曲线在图2 (c)。光谱分析表明,这些振动强烈主导年度和半年度周期,掩盖了其他长周期波动,因此,它是决定删除它们从数据。这种过滤是由提取的变化包括时间低于1年,由棕色曲线呈现在图2 (c)从长周期温度振荡的azure曲线在同一图。最后,图2 (d)展品的曲线代表第二异常年际振荡组成的矩阵分析了在目前的研究。
(一)
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(c)
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3所示。结果与讨论
eof的累积重量曲线获得年际变化和内部温度变化特征,提出了矩阵和分别如图3显示,在这两种情况下,前四个组件解释93 - 95%的温度变化。这些eof图4,而数据5和6表现出相应的电脑左边和右边的光谱。eof代表的垂直剖面温度异常,可以考虑振幅的变化取决于相应的电脑,这样每个两组包含四个EOF-PC对定义了相应类型的温度变化(内部或年际),给出了矩阵和。
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数据5和6显示,每一个电脑在这两种情况下的特点是光谱带控制的其他频率。从图可以看出5 (b)的主要PC1矩阵主要由时间与30 - 120天带山峰51岁,54岁,73年,98天,可与[MJO就可4]和AO [6,7振荡或通过它们之间的相互作用根据结论由周和米勒(14]。此外,这些振荡调制的年度周期为PC1次要变化。相应的EOF1给定图4(一)表明PC1提出了振荡之间的对流层1和8公里,而在对流层顶区振幅减小变化的迹象,可以解释为改变波动阶段。在低平流层PC1振荡逐渐减少。应该指出,这EOF1-PC1对解释了约70%的在圣Pietro Capofiume车站intra-annual温度变化。
第二部分EOF2异常的矩阵导致约12%的变化呈现在图4 (b),同时给出相应的PC2及其频谱图5 (c)和5 (d),分别。从图4 (b)这些振荡均匀弱在所有海拔范围略微增强上troposphere-low平流层(你的)范围内。频谱显示PC2变化强烈调制的年度和半年度周期而波动时期的30 - 100天弱了约一个数量级。
图4 (c)显示EOF3组件表明几乎零振幅的振荡之间的对流层和价值观−1和1 K在推高。这个组件(~ 7%),较低的贡献的120天期的重量在相应的生物组件(图5 (e)),给出的频谱图5 (f)揭示了。温度振荡的EOF4重量组件呈现变化约为3%,这主要是在高度范围(见图9 - 15公里4 (d)),包括时间30至120天峰在52岁,62年,72年,82年,120天(数字5 (g)和5 (h))。
数据4 (e)- - - - - -4 (h)和6分别展示了eof和电脑,从矩阵的分解,代表相关的温度异常年际振荡。第一个组件EOF1(图4 (e)),导致振荡68%显示一个模式类似的EOF1 intra-annual波动(图4(一)),提供最大的振幅约1 K对流层1和9公里之间迅速减少在该地区对流层顶。upper-altitude范围,振幅变化标志,增加到13公里之后逐渐减少到零。PC1提出的相应的时态变化,如图6(一)谱组件,由介于1 - 7年时间和峰值为1.3,1.7,2.3,2.9,和6.8年,如图6 (b)表示。周期为2.9年展览的光谱功率最高,其次为周期在1.7和6.8年。大国之间的比率2.9和6.9年的时间是非常相似,由相应的组件ESNO指数谱给出的Stenseth et al。10]研究(图2 (c))。这种相似性导致假设ENSO强烈提出的主要电脑温度年际波动。其他次要谱组件,提供一个可以与与年度周期(QBO及其交互8]。EOF2,表现出图4 (f)显示,18%的贡献微不足道的影响在对流层和增加对你的振幅。的时间与该组件相关的变化,PC2图6 (c),主要由21年周期,可以与太阳周期持续了22年,第二个峰值如图1.5年6 (d)表示。类似于EOF2, EOF3礼物在你的更高的贡献(见图4 (g)),但只有约6%重量的温度变化。的振荡EOF3(生物)在图6 (e)与二次峰值由10.3年期周期为1.9,2.3,和2.9左右的波动。第一周期可能占了11年的太阳活动周期,而其他人则可以解释为QBO的表现和ENSO NAO波动组件。图4 (h)表明EOF4,导致气温年际波动3%,显示了重要的振幅8和12公里之间,该地区的对流层顶高度。相应的PC4给定图6 (g)由振荡的特点是一个大乐队与4 - 8年期间和二次峰值期为1.5年。振荡属于第一光谱范围可以与NAO [6-10-year乐队的12]。
值得指出的是,所有eof年际对应温度变化发生在车站主体的研究和在图的下方4表现出很强的振幅梯度的边界层。
4所示。结论
本研究分析了上面的温度变化观察到波河河谷的东南部,意大利,20公里通过无线电听起来发起了大约22年期间一天两次。允许数据的主成分分析的投影温度变化在四原则垂直分布和时间模式,分别。这样的分析表明,除年度周期,强烈提出高度水平,intra-annual振荡由时间30至120天,连同年际变化与时间的1到7年,主要确定对流层的温度波动。第一种振荡可以关联到和他们的交互与AO MJO就可,而第二组可以占ESNO和QBO。这些变化在对流层顶地区消失,改变阶段出现不同程度的低平流层。的年度和半年度脉动振幅描述并给出了短周期模式是次要的,主要是在10 - 13公里范围,通常在对流层顶高度不同,而与120天的周期振荡存在微小的贡献,你可以观察到。描述的年际振荡EOF2-4组件可以与全球波动ESNO, QBO, NAO可以忽略弱的对流层和主要发生在你的地区。
利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
收音机测深数据记录在圣皮特Capofiume站位于东南部的波河河谷从怀俄明大学的网站下载(http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html)。