最佳子集多元线性回归模型在热带气旋风圈 变化预报中的应用

摘要：

基于最佳路径(IBTrACS)数据集和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析(ERA-Interim)数据,建立了西北太平洋上(Western North Pacific,WNP)热带气旋(Tropical Cyclone,TC)的七级风圈(R17)变化的最佳子集多元线性回归(bs-MLR)模型.首先根据2001～2014年6～11月TC初始半径(R17_0)的第1～25、26～50、51～75、76～100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6～11月的全部TC对模型的预报效果进行检验.结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17(R17_12)进行预报时,当R17_0小于92.6 km及R17_0在111.1～138.9 km范围内时,模型对于R17_12的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17(R17_24)进行预报时,当R17_0在111.1～138.9 km范围内时,模式对R17_24的趋势预报的效果较好.整体而言,bs-MLR模型对于R17_12的预报准确性高于对R17_24.

关键词：最佳子集多元线性回归、热带气旋、风圈预报、西北太平洋

所属期刊栏目：26

分类号：P458.1+24(天气预报)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFA0603901;国家自然科学基金项目41975071、41775063

在线出版日期：2021-03-02（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：115-122