我國冬季持續(xù)低溫事件預(yù)報模型的建立

doi:10.3969/2015jms.0034

首頁 > 過刊瀏覽>2016年第36卷第4期 >517-523. DOI:10.3969/2015jms.0034

我國冬季持續(xù)低溫事件預(yù)報模型的建立
DOI:
                        10.3969/2015jms.0034
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
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基金項目:公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201406022）

Construction of winter persistent cold events prediction model in China

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摘要:

利用1979-2010年我國冬季522個站點的日平均溫度資料，使用基于尺度分離的多元線性回歸方法建立預(yù)報模型，對我國冬季的持續(xù)低溫事件的預(yù)報做了一定的嘗試。將溫度按照一定的方法進行尺度分離，分解出年際、月、季節(jié)內(nèi)尺度溫度，對各個部分分別進行擬合再相加。挑選特定海區(qū)的海溫、北極海冰作為年際尺度溫度預(yù)測因子，多個低頻氣象場作為季節(jié)內(nèi)溫度預(yù)測因子，利用1979-2003年資料擬合出各因子回歸系數(shù)。用重構(gòu)的冬季溫度挑選出持續(xù)低溫事件并與實際的事件進行對比檢驗，計算出此方法的TS評分為0.57，再利用2008年初我國南方大范圍的持續(xù)低溫事件檢驗擬合結(jié)果。檢驗結(jié)果表明基于時間尺度分離的多元線性回歸方法在持續(xù)低溫事件的預(yù)報中有一定的參考意義。

Abstract:

By using winter daily temperature data from 522 stations during 1979-2010, with Multiple Linear Regression(MLR) method, a prediction model was constructed. Winter temperatures are divided into three parts:annual, monthly and intraseasonal. Sea surface temperature in some certain areas and Arctic sea ice are selected as the prediction factors of annual temperature and some low frequency filtered meteorological fields are for intraseasonal temperature. Regression coefficients are calculated by using temperature data from 1979 to 2003, which were used to reconstruct winter temperatures. Persistent cold events (PCEs) picked out by regressed temperatures are compared with those by real temperatures. TS score for the method is 0.57. The catastrophic freezing rain and sleet in early 2008 is further used to test the result. The result shows that MLR based on time-scale division is to some degree useful for PCEs prediction.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

張偉,江靜.我國冬季持續(xù)低溫事件預(yù)報模型的建立.氣象科學(xué),2016,36(4):517-523 ZHANG Wei, JIANG Jing. Construction of winter persistent cold events prediction model in China. Journal of the Meteorological Sciences,2016,36(4):517-523

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收稿日期:2015-01-29
最后修改日期:2015-04-29
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2016-09-07
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