中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

摘要：

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.

关键词：中国冬季气温、集合预报、典型相关分析、等权集合、回归集合

所属期刊栏目：30

分类号：P456(天气预报)

资助基金：江苏省重点实验室基金KLME060211

在线出版日期：2007-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：623-631