中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

• 作者: 丁留贯 吴洪宝 贺晓霞 陈小兰
• 来源期刊: 南京气象学院学报
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 623-631
• 页数: 9页
• 分类号: P456
• 字数: 5826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7097.2007.05.006

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴洪宝	南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室	22	466	12.0	21.0
2	贺晓霞	南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室	2	33	2.0	2.0
3	陈小兰	南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室	8	39	3.0	6.0
4	丁留贯	南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室	25	82	5.0	8.0