中國冬季氣溫的集合典型相關(guān)分析和預(yù)測.pdf

1、本文采用NCEP/NCAR再分析資料中夏季的歐亞大陸地面溫度、北半球500hPa高度、熱帶印度洋SST以及北太平洋SST的月平均資料作為預(yù)報因子場，北京氣象中心提供的中國160站冬季月平均氣溫資料作為預(yù)報對象場的樣本資料，通過典型相關(guān)分析建立預(yù)報關(guān)系，然后用集合典型相關(guān)分析方法預(yù)報我國冬季氣溫，并分析預(yù)報技巧及進(jìn)行獨(dú)立樣本檢驗(yàn)。結(jié)果表明，不同的預(yù)報因子對不同地區(qū)有不同的預(yù)報技巧，本文試驗(yàn)的4個預(yù)報因子中，在以53a為訓(xùn)練期時，歐亞大陸地

2、面溫度為因子預(yù)報效果最好，北半球500hPa高度次之，再次是熱帶印度洋SST，最后是北太平洋SST。試驗(yàn)表明，使用多個預(yù)報因子的ECC方法，使得局部地區(qū)較弱的強(qiáng)迫作用能夠被識別出來，它集合了多個因子在不同區(qū)域的預(yù)報技巧，因此比單因子場的CCA預(yù)報更能提供全面充實(shí)的預(yù)報依據(jù)，預(yù)報效果好于任何一個單因子場預(yù)報。采用回歸法的集合平均預(yù)報，能夠?qū)⒉煌蜃訉Σ煌貐^(qū)預(yù)報的重要性體現(xiàn)出來，因此比簡單的等權(quán)集合平均方法預(yù)報技巧更穩(wěn)定。獨(dú)立樣本檢驗(yàn)中，