1.4.3　研究方法

本书主要采用了集合数值模拟方法、动力学诊断方法、Morlet小波分析方法和Butterworth带通滤波分析方法。

（1）集合数值模拟方法。关于集合降水预报的研究早有开展，Yuan等 （2008）指出，微物理方案的选取对降水集合预报十分关键。Kusaka等 （2004）的研究表明，采用传统的敏感性试验研究城市对降水的影响，由于受到下垫面变更而产生的混沌效应影响，很难确定城市及其下风区降水增加是否确实由城市影响造成。他们同时指出，采用集合敏感性试验是解决该问题的一种有效手段。Jankov等 （2007）检验了定量降水预报对微物理方案集合、行星边界层方案集合和初始条件集合的敏感性，也得出了相似的结论。黄安宁和张耀存（2007）通过选择不同物理过程参数化方案进行组合构建扰动模式来对我国夏季降水进行模式物理过程集合模拟研究，研究结果表明，模拟的降水对不同积云对流参数化方案、辐射传输参数化方案和陆面过程参数化方案十分敏感，利用这些物理参数化方案组合后的模拟结果存在较大的不确定性。并且，集合平均模拟结果的各项评估指标均好于大多单个模拟，采用物理过程集合模拟技术可以减小模式物理过程对模拟结果的不确定性影响，提高总体模拟水平，因此对短期气候预测进行物理过程集合模拟十分必要。本书部分研究工作采用了多模式物理过程集合模拟方法，以减少敏感性模拟试验的不确定性。

（2）动力学诊断方法。为了研究城市化对于夏季强降水的影响机理，本书采用了动力学诊断方法来探究城市化影响降水的可能机制。第2章利用高分辨率模拟结果通过对锋面移速方程、地面气压倾向方程进行动力学诊断计算，研究城市化对于京津冀地区一次锋面降水过程的影响。第5章对水汽通量散度项进行展开，并且具体计算了在不同的降水个例中，城市化对降水过程中地表辐合辐散以及水汽输送的定量影响，从而最终揭示影响水汽辐合辐散以及降水量的主要原因。(https://www.daowen.com)

（3）Morlet小波分析方法。小波分析方法是一种时频分析方法，由Fourier变换方法发展演变而来。虽然Fourier变换方法可以对某一周期变化的序列进行频率上的局部化，但在空间、时间上没有任何局部化，而小波变换方法则具有这项功能。小波变换基于仿射群的不变性以及平移和伸缩的不变形性，从而允许把一个信号分解为对时间和频率（空间和尺度）的贡献。

小波变换在n 维场中已具有分辨不同尺度的 “显微镜”作用和具有分离信号在不同角度下的贡献的“偏振镜”作用。气候资料含有多时间尺度性，由于大小尺度相互包含，所以显得杂乱无章，用传统的统计辨别方法很难判别其演变过程，而小波分析则具有多分辨性，其作用如同数学放大镜，调节放大倍数就可以清楚地看出时间序列在各个层次上的变化趋势以及各层次突变点的确切位置。因此，通过将时间序列分解成时频空间，小波分析方法能够确定时间序列变化的主导模态及这些模态随时间的演变趋势。正因为小波分析的这些优点，其已被广泛地应用于地球物理学的研究，包括对流活动、ENSO （El Niño-Southern Oscillation）、大气冷锋、英国中部地区温度、海洋波动耗散、海浪增长和破碎、湍流黏性结构等。

（4）Butterworth带通滤波分析方法。Butterworth带通滤波器，是一种信号处理工具，其概念最早出现于英国工程师Stephen Butterworth发表于1930年的论文。Butterworth带通滤波器的最大特点是具有通带内最大平坦振幅的特性，因此也被称为最平坦滤波器（Maximally Flat Magnitude Filter）。鉴于Butterworth带通滤波器的优越性，其在国内外大气科学领域均得到了日益广泛的应用，尤其被用于季节内振荡研究。