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《第28届中国气象学会年会——S5气候预测新方法和新技术》2011年
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选择最优预报因子对华北1月份温度进行预报

任丽娜  翟宇梅  王力维  
【摘要】:大气环流模式空间分辨率一般为上百公里,虽然对于大尺度的模拟与预测效果不错,但是却很难对分辨率高的局地或区域气候进行预测。本文通过传统的回归统计降尺度方法建立大尺度信息与华北1月份温度之间的统计关系来弥补大气环流模式的不足。首先对大尺度信息进行主成分分析提取其时空变化的主要信息,截取前30个主成分,用于下一步的逐步线形回归,鉴于选取的资料时间段较短,采用交叉检验的Pc得分来评价所建模型的效果。统计降尺度中预报因子和预报区域的选取直接影响着建模效果。初选因子来自于32年与地面温度同期的NCEP再分析资料中各个层次的大尺度信息,共计99个。对于华北地区83个站点用这99个因子逐一建模,经交叉检验发现只有1000hPa和850hPa的温度场Pc得分较高,分别为70%和67%,其他预报因子的Pc得分都很低,这主要源于其他因子与地面温度所建立的统计关系不能满足统计降尺度假设三的要求。为了提高全区地面温度的预测水平,对每个站点根据建模效果来选取最优预报因子,用其对对应站点的温度进行上述统计降尺度建模,效果显著提高,平均Pc得分达到85.17%,远远高于业务水平,其中有16个站点的Pc得分达到了90%以上。但是对于河北的张北,黄骅以及内蒙的赤峰站Pc得分还是很低,分别只有65.625%,68.75%,68.75%,对于这三个站点而言,下一步的工作可以考虑通过使用其他因子或是联合因子来提高建模效果。值得注意的是所选取的最优因子中,被选择最多的是不同层次的温度场,其次是气压场,水平风速与垂直风速选取得很少,所有的最优因子中没有全风速。这反映了华北1月份地面温度受不同层次的温度场和位势高度场影响最大。并且最优因子中温度因子主要集中在对流层低层,而风场和位势高度场集中在对流层的中上层。1月份华北地区以冷空气的频繁活动来影响其平均温度,一次冷空气活动往往伴随一次冷锋的活动过程,高空有一个低压槽,槽区有偏北气流,而低层对应的是一个强的冷高压,在这种配置情况下,风场和位势高度场对下垫面的影响集中在高层,而温度场则集中于底层,与上述的发现相吻合。
【作者单位】:解放军理工大学气象学院 北京应用气象研究所 63760部队
【分类号】:P457.3

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