基于ECC方法的青藏高原冬季气温可预报性研究
选取前9、6、3个月欧亚大陆地表温度、东北半球500hPa高度场、热带印度洋海表面温度和西太平洋海表面温度作为预报因子,使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,并选取各因子预报效果最好的时期作为关键时期,建立起各因子和青藏高原冬季气温之间的统计降尺度模型.之后用交叉验证和集合典型相关分析(ECC)方法评估模型实际预报能力.进一步用独立样本检验来评估模型更长时间尺度的年际变化预测效果.结果表明,BP-CCA方法能很好地识别出不同因子影响青藏高原的空间模态,均有一定的预报技巧.而利用ECC方法能综合各因子所提供的预报信息,从而得出更为可信和稳定的预报.
冬季气温 典型相关分析 预报能力 高原地区
陈翛旸 游庆龙 阮能
气象灾害教育部重点实验室,南京信息工程大学,江苏南京210044;中英气候变化与评估研究所,南京信息工程大学,江苏南京210044 气象灾害教育部重点实验室,南京信息工程大学,江苏南京210044;中英气候变化与评估研究所,南京信息工程大学,江苏南京210044;气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学,江苏南京210
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2015-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)