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1.
基于1960—2012年的地面常规气象指标、大尺度气候指数和NOAA气候分析产品,利用功率谱周期分析、时间尺度分离分析和交叉检验的逐步回归分析等,把吉林省春旱期(4—5月)降水量分离成不同时间尺度的值,并在年代际尺度和年际尺度下分别找到显著相关的影响因子。结果表明:吉林春旱期降水存在着2~4 a的年际变化和10 a左右的年代际变化。在年代际尺度上,4月降水与前期3月南半球环球状态指数以及俄罗斯东部高纬地区的低空经向风有关,5月降水与同期北半球环球状态指数和前期4月太平洋中高纬环流有关;在年际尺度上,4月降水与前期3月混合ENSO指数和同期当地相对湿度、华东华北沿海地区的低层经向风有关,5月降水与同期北大西洋涛动指数以及局地相对湿度、地面气压有关。利用选出的影响因子对降水进行预报,估计值和真实值的相关系数分别为0.67(4月)和0.81(5月),且选择合适的影响因子比模型结构更加重要。  相似文献   
2.
基于时间尺度分离的中国东部夏季降水预测   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
基于时间尺度分离,利用NCEP 第2代气候预测系统(CFSv2)每年 4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。  相似文献   
3.
基于高温日数存在受不同物理因子影响不同时间尺度变率的特征,应用滤波对华南夏季高温日数进行时间尺度分离,得到高温日数的年代际分量和年际分量。统计分析高温日数总量、年代际分量和年际分量在各自对应时间尺度上的影响因子,采用"向前"交叉检验逐步回归法,分别建立高温日数总量、年代际分量和年际分量的回归模型。高温日数总量的回归模型即为高温日数不区分时间尺度的直接回归模型,而两个分量回归模型拟合结果的叠加,即为高温日数时间尺度分离统计模型对总量的拟合。利用十折交叉检验法,对高温日数直接回归模型和时间尺度分离统计模型的拟合结果进行比较:相比高温日数直接回归模型,时间尺度分离统计模型的年代际分量均方根误差由2.6降低到2.3,与观测数据的相关系数由0.69提高到0.73(显著性水平α=0.01);年际分量均方根误差由3.2降低到2.9,与观测数据的相关系数由0.4(α=0.1)提高到0.48(α=0.01);高温日数总量均方根误差由4.1降低到3.7,与观测数据的相关系数由0.48提高到0.62(α=0.01)。1979~2010年拟合时段华南夏季高温日数的回报结果表明:两模型回报结果与观测数据均存在明显相关(α=0.01),直接回归模型的相关系数为0.57,时间尺度分离统计模型提高到0.72。2011~2013年独立检验时段的预测结果表明:直接回归模型预测结果的平均均方根误差为26.4%,时间尺度分离统计模型降低到12.3%。初步结果表明,两模型对华南夏季高温日数均有一定的预测能力,而时间尺度分离统计模型的预测结果有所改进。  相似文献   
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