基于DERF2.0的两种降尺度方法在云南延伸期预测中的应用

详细信息    查看官网全文

• 论文作者：李蕊 ; 姚愚 ; 黄玮
• 年：2016
• 作者机构：云南省气候中心;
• 论文关键词：DERF2.0 ; 延伸期预测 ; 降尺度释用 ; 云南
• 会议召开时间：2016-11-01
• 会议录名称：2016年云南省气象学术年会论文摘要集
• 语种：中文
• 分类号：P457.6
• 学会代码：YNKX
• 会议名称：2016年云南省气象学术年会
• 会议地点：中国云南楚雄
• 主办单位：云南省气象学会
• 学会名称：云南省科学技术协会
• 页数：1
• 文件大小：75k
• 原文格式：O
• 会议级别：地方

摘要

10~30天延伸期预测对于气象防灾减灾和极端天气气候灾害风险防范有着非常重要的作用,动力与统计相结合是目前延伸期预测中常用的方法。2014年国家气候中心停止了第一代短期气候预测动力模式的业务运行,同年面向省级单位推出了第二代月动力延伸预测模式产品(DERF2.0)。为了使DERF2.0在云南延伸期预测中发挥重要作用,有效推进云南延伸期预测能力的提高,亟需开展DERF2.0在云南的统计降尺度解释应用工作。文章基于DERF2.0资料,结合NCEP/NCAR再分析资料和云南124站气象观测资料,采用EOF+逐步回归和最优因子选择+最优子集回归两种统计降尺度释用方法对云南124站2013年11月~2016年6月每月21日起报的未来1~40天(1~8候)逐候气温和降水进行预测,并利用距平符号一致率和距平相关系数对预报结果进行检验,从而对基于DERF2.0的这两种统计降尺度方法在云南延伸期预测中的应用进行研究。结果表明:两种降尺度方法对云南延伸期气温的预测效果优于降水,它们的预测技巧在逐候气温预测中随时间的增长而下降,但在逐候降水预测中却随时间增长呈上升趋势。两种降尺度方法对延伸期气温的预测在夏季效果最好。在延伸期降水的预测中,最优因子选择+最优子集回归方法在春季的效果最好,EOF+逐步回归方法则对冬季的预测最佳。对于候平均气温预测,EOF+逐步回归方法在云南中部及以西地区预测效果较好,最优因子选择+最优子集回归方法则在云南中部、东部边缘和西部边缘地区表现更佳。对于候平均降水预测,EOF+逐步回归方法在云南东部和西北部地区预测效果较好,最优因子选择+最优子集回归方法则在云南中部及以东地区表现更佳。最优因子选择+最优子集回归方法对逐候气候趋势的预测较为稳定。

引文