厄尔尼诺/拉尼娜事件对区域气温的影响与预测——以沈阳地区为例

摘要：

利用1961-2015年国家气象信息中心沈阳站的日平均气温资料、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的多变量ENSO指数(multivariate ENSO index,MEI)资料等,在分析沈阳地区气温月际变化的基础上,结合厄尔尼诺/拉尼娜事件对其影响特征,利用线性倾向估计和非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs,NARX)神经网络模型分别对沈阳地区2011-2015年的气温进行预测.结果 表明,1961-2015年共计660个月中,沈阳地区11月-3月气温的变异系数在20％以上,远大于其他月份.1961-2015年的厄尔尼诺/拉尼娜事件往往在秋冬季达到最大强度,或为导致沈阳地区11月-3月气温变异增强的原因之一.厄尔尼诺事件结束之后的春季,沈阳地区气温偏低的概率逾70％.沈阳地区气温随MEI变化的线性倾向值为0.98,决定系数为0.98且通过了0.01的可信度检验.利用MEI对沈阳地区的气温进行同期和时滞预测,NARX的预测结果均优于一元线性回归模型.当气温滞后MEI16个月时,两者的相关系数达到最大且通过了0.01的显著性检验,此时回归模型预测的相关系数为0.59,较同期预测提升了79％;NARX预测的均方误差(mean-square error,MSE)为0.49,较同期预测降低了36％,相关系数为0.86,较同期预测提升了8％.

关键词：多变量ENSO指数(MEI)、非线性自回归模型(NARX)、动态神经网络、短期气候预测

所属期刊栏目：46

分类号：P467(气候学)

资助基金：国家重点研发计划项目课题粮食作物生产灾害防控与产后安全绿色储藏技术集成2018YFD300905

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：57-64