基于年际增量法的华西秋雨预测模型建立及检验

发布时间：2024-03-22 04:17

　　利用1962—2018年华西地区301个气象台站秋季降水量资料和国家气候中心整理的130项气候系统指数,采用年际增量法建立了华西秋雨预测模型。首先通过相关分析挑选了4个与华西秋雨年际增量前3主模态密切相关的影响因子,进而采用多元线性回归方法进行建模,拟合时段和后报时段分别选为1962—1991年和1992—2018年。华西秋雨年际增量前3主模态累积值的预测模型通过了α=0.01的显著性水平检验,表明该模型具有较高的拟合预测能力。然后用相同的预测因子分别建立华西地区301个气象站点的华西秋雨年际增量预测模型,大部分模型都通过了显著性检验。用PS评分指标对预测效果进行检验,结果显示后报期年平均PS评分达74.5分。从空间分布来看后报期大部分站点的PS评分都超过60分,其中四川盆地南部、贵州东部和湖南西部等地超过80分。与华西各省和国家气候中心发布的近6年秋季降水预测PS评分进行比较,发现模型后报结果有显著优势。总体来看,用年际增量法建立的华西秋雨预测模型具有较高的预测技巧和实际应用价值。

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【部分图文】：

图1华西秋雨监测区301个站点分布

(2）国家气候中心整理的1961—2018年130项气候系统指数资料，下载自国家气象业务内网（http：//10.1.64.154/idata/web/climateBuzi/index?menuId=404），筛选出的4个预测因子定义为：南方涛动指数为标准化的塔希提与达尔文站月....

图21962—2018年华西秋雨年际增量EOF展开前3模态空间分布（a1、b1、c1）及其对应的时间系数（a2、b2、c2)

将1961—2018年华西地区301个气象站的秋季降水量资料处理成1962—2018年的年际增量序列，然后对其进行EOF分析，EOF展开的前3个模态通过了显著性检验，累计方差贡献率为53.3%，即前3个模态为华西秋雨年际增量的主模态。第1模态解释方差为23.8%，从其特征向量空间....

图3华西秋雨年际增量EOF展开前3主模态累积时间系数（TC）与拟合/后报值变化曲线

上文分析表明，利用年际增量法可以有效地预测华西秋雨前3主模态的异常情况，但是实际业务中往往更需要得到各个站点的降水预测，所以利用以上4个气候系统指数，采用同样的方法分别对华西地区301个站点建立各自的华西秋雨年际增量预测模型。从各站预测模型的F检验（图4）来看，陕西南部、四川东北....

图4各站点华西秋雨年际增量预测模型F检验（F0.1=2.1,F0.05=2.7,F0.01=4.2）空间分布

从各站预测模型的F检验（图4）来看，陕西南部、四川东北部、重庆北部和西南部的部分站点模型没有通过检验，其余大部分模型都通过了α=0.1的显著性水平检验，其中甘肃南部到陕西中部、四川盆地西南部和贵州东北部的模型通过了α=0.01的显著性水平检验。从站点数量统计来看，有79.4%的站....

本文编号：3934621