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西北太平洋7~8月热带气旋累积能量的统计预报OACSTPCD

Statistical Prediction of the Accumulated Cyclone Energy in the Western North Pacific from July to August

中文摘要

本文主要利用信息流特有的因果关系,从海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)场和各种海—气指数中挑选引起西北太平洋(Western North Pacific,WNP)1979~2020年 7~8月份热带气旋累积能量(Accumulated Cyclone Energy,ACE)主导模态年际变化的因子,利用多元线性逐步回归方法进一步筛选预报因子并建立预报方程.由经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解得到的 7~8月ACE前两个主导模态分别是海盆一致型和偶极型,海盆一致型主导模态对应的主成分时间序列(Principal Component,PC)预报因子为:超前 3个月的海洋性大陆和北太平洋中部SST、超前 5个月的准两年振荡(Quasi-biennial Oscillation,QBO)指数以及超前 11个月的热带印度洋偶极子(Tropical Indian Ocean Dipole,TIOD)指数;偶极型主导模态对应的PC预报因子为:超前 2个月的北大西洋北部SST、超前 12个月的日本海沟SST、超前 7个月的大西洋经向模(Atlantic Meridional Mode,AMM)指数和超前8个月的北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)指数.根据这些预报因子建立PC预报方程,预报的PC和观测PC的相关系数分别达到 0.75和 0.77,均通过0.01显著性水平的显著性检验.进而运用交叉验证法检验预报模型的后报技巧及稳定性,发现所建的两个模型预报效果较好.1980~2020年间预报和观测的WNP区域平均ACE距平值的时间相关系数达到 0.76,WNP范围内ACE距平场的空间相关系数平均达到0.35,预报模型对主导模态重构拟合较好的年份预报技巧也较高.

周洁安;陶丽;谢子璜

南京信息工程大学大气科学学院, 南京210044南京信息工程大学大气科学学院, 南京210044||南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室, 南京210044国防科技大学气象海洋学院, 长沙410073

大气科学

西北太平洋热带气旋累积能量信息流预报模型

Western North PacificAccumulated cyclone energyInformation flowForecast model

《大气科学》 2023 (004)

1151-1170 / 20

国家自然科学基金项目42088101 National Natural Science Foundation of China(Grant 42088101)

10.3878/j.issn.1006-9895.2202.21207

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