多变量时滞回归模型在江南地区初夏降水低频分量延伸期预报中的应用

摘要：

利用江南地区77个台站的日降水资料及NCEP/NCAR再分析资料,基于不同时间尺度的江南地区降水低频分量和东亚地区850 hPa低频经向风主成分,建立了多变量时滞回归(Multivariable Lagged Regression,MLR)模型,并对2011年5-7月江南降水低频分量进行延伸期逐日预报试验.结果表明,50～ 70 d时间尺度的江南低频降水的平均预报技巧高达0.92,可准确预报持续性强降水过程和降水低频位相的正负转换.对利用2001-2012年资料分别构建的MLR模型的历史回报预测试验表明,在50～70 d振荡较强和正常的年份,模型能提前30 d做出初夏江南低频降水分量预报.模型结果也表明,850 hPa低频经向风的发展和演变是影响初夏江南低频降水未来30 d变化的显著信号,可作为延伸期强降水预报的关键因子.

关键词：MLR模型、低频降水、延伸期预报

所属期刊栏目：40

分类号：O17;F0

资助基金：江西省科学技术厅指导性计划项目2013ZBBG70022;2016年江西省气象局重点科研项目

在线出版日期：2018-01-31（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：833-840