中国降水回归模型设计策略与回报检验

• 作者: 张凯静 戴新刚 汪萍 程智
• 来源期刊: 海洋气象学报
• 关键词: 降水预测 回归方程 东亚季风 ENSO指数 NAO指数
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 27-35
• 页数: 9页
• 分类号: P46
• 语种: 中文
• DOI: 10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2017.03.004

摘要

利用中国160站降水记录及欧洲中心ERA-Interim再分析数据等构建了16种线性回归降水预测模型,包括"站点"降水直接/间接预测模型(间接模型是指先预测东亚季风指数,再以此估计站点降水),以及"区域-站点"降水直接/间接预测模型,即先预测一个区域的降水再分配到站点.此外,还构建了所有模型集合的降水预测模型.预报因子包括两种ENSO指数、北大西洋涛动(NAO)指数和青藏高原积雪深度等4个因子.模型亦分为3因子和4因子(包括积雪因子)组及对降水取/不取对数组等前处理.2005—2016年的回报试验表明,"站点"模型优于"区域-站点"模型,对降水取对数模型优于不取对数模型.另外,"站点"模型组中的间接降水预测模型优于直接模型,但"区域-站点"组却相反.ERA-Interim积雪深度资料不确定性带来的偏差超过该因子对降水预测的贡献.平均PS评分最高的是3因子的直接站点降水取对数模型(MDS-3Ln),平均达到71分,高于集合模型(MEM)得分.这些结果表明,线性回归降水模型的设计理念与实际预测效果可能并不一致,其原因是因子的选取或数学处理过程会引入新的不确定性或偏差,必须综合评估各种设计方案的"成本-效益"关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴新刚	中国科学院大气物理研究所东亚区域气候环境重点实验室	16	243	6.0	15.0
2	汪萍	中国气象科学研究院大气成分研究所	4	6	2.0	2.0