基于SSA-AR方法的MJO指数预测模型试验
热带地区大气季节内振荡(MJO)的活动及异常对热带气候系统有重要的影响，同月、季时间尺度长期天气预报和短期气候预测关系密切，是大气科学主要前沿研究课题之一，若能实现对MJO的超前预报，便可改进并实现对与其有关的各种天气及气候事件的预报与研究。本文采用奇异谱分析(SSA)与自回归(AR)预测模型相结合的方案,对MJO逐日指数序列作自适应滤波意义下的超前预报。结果表明，对SSA方法分解出的主分量进行重建，将得到的RCs合成序列进行AR(P)建模，得到MJO指数的超前预报十分有效，SSA-AR模型可对其做提前1-20天预报，提前20天两指数预报值与实况之间平均相关系数达到0.5，与直接做AR相比较，该方法有较高可信度。该方案预报技巧稳定,将SSA-AR方案进一步完善,可望作为MJO指数业务预报的有效模型。
大气季节内振荡 奇异谱分析 自回归模型 热带气候 预报技巧
江志红 朱红蕊
南京信息工程大学,南京,210044
国内会议
北京
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1-13
2008-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）