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BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测
引用本文:贾小龙,陈丽娟,李维京,陈德亮.BP-CCA方法用于中国冬季温度和降水的可预报性研究和降尺度季节预测[J].Acta Meteorologica Sinica,2010,68(3):398-410.
作者姓名:贾小龙  陈丽娟  李维京  陈德亮
作者单位:1. 国家气候中心,中国气象局气候研究开放试验室,北京,100081
2. 哥德堡大学地球科学系,瑞典哥德堡,40530
基金项目:国家自然科学基金,国家科技部科技支撑计划项目,公益性行业科研专项 
摘    要:使用变形的典型相关分析(BP-CCA)方法,基于交叉检验的结果建立了东亚冬季500 hPa大尺度环流和中国冬季温度、降水的最优BP-CCA降尺度预测模型,并在此基础上进行了中国冬季温度和降水的可预报性研究,表明用东亚冬季500hPa高度场降维后的大尺度环流来解释中国冬季温度,平均距平相关系数(ACC)为0.7左右,最高可达0.9,解释中国冬季降水的平均ACC为0.3左右,最高可达0.7,温度的可预报性远高于降水,且二者的可预报水平存在明显的区域差异。可预报性研究表明东亚冬季500 hPa大尺度环流异常与中国冬季温度、降水异常有密切的联系,BP-CCA方法可以很好地揭示大尺度环流与温度、降水的内在联系,并且物理意义清晰。在东亚大尺度环流系统中,东亚大槽和西太平洋副热带高压是影响中国冬季温度、降水异常的重要系统。进一步利用国家气候中心海气耦合模式(CGCM/NCC)回报和预测的500 hPa环流场和BP-CCA方法对温度和降水进行降尺度预测应用,对温度和降水的预测效果明显高于模式直接输出的结果,而且对温度预测的改善高于对降水的改善。对模式预测的环流进行EOF(经验正交函数)分析,表明BP-CCA方法对降尺度要素预报的可预报性来源于CGCM/NCC对500 hPa高度场主要大尺度特征的模拟能力较好。

关 键 词:可预报性  降尺度  海气耦合模式  季节预测
收稿时间:8/4/2008 12:00:00 AM
修稿时间:2008/9/18 0:00:00

Statistical downscaling based on BP-CCA: Predictability and application to the winter temperature and precipitation in China.
JIA Xiaolong,CHEN Lijuan,LI Weijing and CHEN Deliang.Statistical downscaling based on BP-CCA: Predictability and application to the winter temperature and precipitation in China.[J].Acta Meteorologica Sinica,2010,68(3):398-410.
Authors:JIA Xiaolong  CHEN Lijuan  LI Weijing and CHEN Deliang
Affiliation:National Climate Center, Laboratory for Climate Studies, CMA, Beijing 100081, China,National Climate Center, Laboratory for Climate Studies, CMA, Beijing 100081, China,National Climate Center, Laboratory for Climate Studies, CMA, Beijing 100081, China and Earth Science Center, Gothenburg University, Gothenburg 40530, Sweden
Abstract:
Keywords:BP-CCA
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