厄尔尼诺/拉尼娜事件对区域气温的影响与预测——以沈阳地区为例

• 作者: 严韬 吴文革 徐明洁 温日红 程志庆 葛非凡 蒋跃林
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多变量ENSO指数(MEI) 非线性自回归模型(NARX) 动态神经网络 短期气候预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 57-64
• 页数: 8页
• 分类号: P467
• 字数: 5736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13610/j.cnki.1672-352x.20190314.014

摘要

利用1961-2015年国家气象信息中心沈阳站的日平均气温资料、美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的多变量ENSO指数(multivariate ENSO index,MEI)资料等,在分析沈阳地区气温月际变化的基础上,结合厄尔尼诺/拉尼娜事件对其影响特征,利用线性倾向估计和非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs,NARX)神经网络模型分别对沈阳地区2011-2015年的气温进行预测.结果 表明,1961-2015年共计660个月中,沈阳地区11月-3月气温的变异系数在20％以上,远大于其他月份.1961-2015年的厄尔尼诺/拉尼娜事件往往在秋冬季达到最大强度,或为导致沈阳地区11月-3月气温变异增强的原因之一.厄尔尼诺事件结束之后的春季,沈阳地区气温偏低的概率逾70％.沈阳地区气温随MEI变化的线性倾向值为0.98,决定系数为0.98且通过了0.01的可信度检验.利用MEI对沈阳地区的气温进行同期和时滞预测,NARX的预测结果均优于一元线性回归模型.当气温滞后MEI16个月时,两者的相关系数达到最大且通过了0.01的显著性检验,此时回归模型预测的相关系数为0.59,较同期预测提升了79％;NARX预测的均方误差(mean-square error,MSE)为0.49,较同期预测降低了36％,相关系数为0.86,较同期预测提升了8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴文革		97	970	15.0	28.0
2	蒋跃林	安徽农业大学资源与环境学院	52	723	15.0	25.0
3	温日红		12	80	4.0	8.0
4	程志庆	安徽农业大学资源与环境学院	6	12	2.0	3.0
5	徐明洁	沈阳农业大学农学院	5	24	2.0	4.0
6	严韬	安徽农业大学资源与环境学院	2	1	1.0	1.0
8	葛非凡	安徽农业大学资源与环境学院	2	15	1.0	2.0