多层递阶回归分析法在全国初夏雨量预测中应用.PDF

第 26卷 　第 4 期 干 　旱 　气 　象 Vol. 26　No. 4 2008年 12 月 AR ID M ETEOROLO GY D ec, 2008 文章编号 : 1006 - 7639 (2008) - 04 - 0080 - 06 多层递阶回归分析法在全国初夏雨量预测中的应用 陈红玉1, 2 , 3 ,高志伟1, 2 , 3 ,李建美2 , 3 ,钟爱华2 , 3 ( 1. 云南大学大气科学系 ,云南 昆明 65009 1; 2. 云南省大理州气象局 ,云南 　大理 　671000; 3. 云南省季风与气象灾害研究实验室 ,云南 昆明 650032) 摘 　要 :在传统统计方法的基础上 ,引入多层递阶方法 。将多层递阶方法与回归方法合二为一 ,作为 新的预测方法尝试 , 以弥补常规统计方法中回归系数是常数的不足 。将多层递阶回归方法应用于短 期气候预测 ,建立多层递阶回归模型 ,并用全国 160个气象站 5月份雨量作预报试验 。经过近 2 a 的 实际预报表明:该模型对华中、华东 、两广大部 、云贵高原大部的 5 月份雨量有较好的预报能力 ,具有 一定的参考价值 。 关键词 :多层递阶回归分析 ;短期气候预测 ;全国 5月份雨量 中图分类号 : P456. 7　　　　　　　文献标识码 : A 引　言 帮助 。 由于 5 月份为东亚季风爆发的主要时段 ,是北 短期气候预测是当今气象科学的前沿课题 ,影 半球大气环流开始重大调整的过渡季节 , 同时又是 响因子复杂 、技术难度大 ,因而如何更好地提高气候 大部分地区大春作物栽插的关键期 , 5 月份雨量的 预测准确率 ,为防灾减灾提供有利的决策依据至关 多少对农业生产起至关重要的作用 ,其预报一直是 重要 。前人已做过许多相关研究[ 1 - 4 ] ,本文尝试将 气候预报的重点和难点 。为此 ,本文以 5 月份雨量 多层递阶回归分析法应用于短期气候预测 ,探索该 为例进行模型的建立和试报 。 方法对气候预报的能力 。 多层递阶预测方法的基本思想是将预测对象这 1　多层递阶回归方法简介 个含时变参数系统未来状态的预测分解成对时变参 1. 1　建模思路 数的预测和在对时变参数预测的基础上对系统未来 在回归分析中 , 回归系数主要取决于因子与预 状态的预测 2个部分 ,通过提升对时变参数的预测 报对象之间以及因子与因子之间的相关程度 ,而与 水平来提高预测对象即系统未来状态的预测精度 , 因子间相对量值的大小无关 [ 10 ] , 因此可以认为回归 使其不仅在拟合历史序列时具有较好的拟合效果 , 分析模型较好地体现了相关因子的重要作用 。然 而且在具体预测未来状态时亦能减少预测误差 [ 5 ] 。 而 , 回归分析是用一个非时变参数模型来描述一个 由于多层递阶预测方法将预报对象的未来状态看成 时变系统 ,故随着预测时间的增长预测误差也会很 为时变参数系统 ,更加符合天气气候变化的客观实 快增长 ,而这正是多层递阶方法的最大特长 ,它能充 际。任崇 、陈小丽等在经典多层递阶预报模型的基 分考虑动态系统的时变性 ,用时变参数来描述时变 础上引进多层递阶周期分析 ,用多层递阶周期分析 动态系统 。因此设想将多层递阶方法与回归方法合 法对 影 响南海 及 海 南 岛 的热 带气 旋进 行 过 研 二为一