NINO3.4指数的多模式集合预报方法

• 作者: 温文 王晓春 郑志海 郭炜豪
• 来源期刊: 热带气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 贝叶斯模式平均 模式预报 客观权重集合预报 集合平均预报 NINO3.4指数
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 262-267
• 页数: 6页
• 分类号: P456
• 字数: 4094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16032/j.issn.1004-4965.2019.023

摘要

基于贝叶斯模式平均方法(Bayesian Model Averaging),发展了一个NINO3.4指数的多模式客观权重集合预报方法(简称OBJ).该方法基于训练期内单个模式的预报结果,用线性回归订正单个预报的偏差,依据模式的预报效果估计单个模式的权重.利用2002年2月-2015年10月美国哥伦比亚大学国际气候与社会研究所(IRI)提供的7个单一模式对NINO3.4指数的预报结果进行OBJ试验,并采用均方根误差对多模式集合平均预报(简称ENS)和OBJ的预报结果进行检验和评估.结果 表明,ENS的预报效果优于7个单一模式的预报效果,而OBJ预报效果优于ENS预报效果,其NINO3.4指数的均方根误差比ENS方法降低了4％.将单一模式预报结果按时间划分为训练期和预报期,利用独立样本估计OBJ的参数并进行预报试验,这些试验也表明,OBJ能进一步提高预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓春	南京信息工程大学海洋科学学院	13	8	1.0	1.0
2	郭炜豪	南京信息工程大学海洋科学学院	1	0	0.0	0.0
3	温文	南京信息工程大学海洋科学学院	1	0	0.0	0.0