基于可預報模態分析方法的青藏高原東部夏季降水統計預測模型
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國家重點基礎研究發展計劃(973),熱帶季節內振蕩的動力機理及延伸期預報方法研究(2015CB453200)資助


Establishment of Statistical Prediction Model of Summer Precipitation in Eastern Tibetan Plateau Based on Predictable Modal Analysis Method
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    摘要:

    利用國家氣象信息中心提供的降水資料、NCEP/NCAR再分析月平均資料以及Hadley中心提供的海溫資料,基于可預報模態分析(PMA)方法,從觀測數據中提取青藏高原東部夏季降水具有物理意義的可預報模態,根據已有研究選取合適的預報因子并建立了物理經驗(PE)模型,從而對青藏高原東部夏季降水進行統計預測。結果表明:南北反向型、一致型、中部型和東北型這4個主導模態反映了降水的異常變化,具有一定的物理意義,為可預報模態;超前0個月和超前1個月的區域平均的預報技巧分別為0.44和0.36,其中青藏高原東南部地區的預報技巧較高;超前0個月和超前1個月的模態相關系數分別為0.46和0.42,預報最好的年份都是1998年,預報最差的年份分別是1980年和2009年。

    Abstract:

    By using the monthlymean precipitation data provided by the National Meteorological Information Center and NCEP/NCAR reanalysis project and SST (Sea Surface Temperature) data from the Hadley Center, the predictable modes of summer precipitation in the eastern Tibetan plateau are extracted based on the Predictable Modal Analysis (PMA) method. According to the existing researches, the appropriate predictors are selected and the physicalempirical (PE) model is established. The study applies the statistical prediction method to predict summer precipitation in the eastern part of the plateau. The results show that the four dominant modes, i.e., the northsouth reversal mode, uniform mode, middle mode and northeast mode, are predictable and meaningful, reflecting the anomalous variation of precipitation. The domainaveraged temporal correlation coefficient (TCC) skills of the 0month lead prediction and the 1month lead prediction are 0.44 and 0.36, respectively, which means that they are well predicted. The maximum is located in the southeast of the plateau. Timeaveraged pattern correlation coefficient (PCC) skills of the above two predictions are 0.46 and 0.42, respectively. For 0month lead prediction, the best year is 1998 and the worst is 1980, while for 1month lead prediction, the best year is 1998 and the worst is 2009.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孫麗穎,余銳,劉飛,李方騰.基于可預報模態分析方法的青藏高原東部夏季降水統計預測模型[J].氣象科技,2019,47(5):786~794

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歷史
  • 收稿日期:2018-09-06
  • 定稿日期:2018-12-31
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  • 在線發布日期: 2019-10-27
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