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第45卷第4期中山大学学报(自然科学版)Vol45No4
2006年7月ACTASCIENTIARUMNATURALIUMUNIVERSITATISSUNYATSENIJul2006
主分量逐步回归在气温预测中的应用
12
曾琮,陈创买
(1.广州中心气象台,广东广州510080;
2.中山大学大气科学系,广东广州510275)
摘要:以广东省冬季气温场为预报场,前一年的北太平洋海温场和北半球500hPa高度场为因子场,分别对
它们作标准化处理,然后进行主分量分析,得到主分量矩阵。通过相关分析和逐步回归,求得预报场的主分量
与因子场的主分量之间的关系,对预报场的标准化主分量进行反算,得到原始场的拟合和预报。结果显示,广
东省冬季气温场前4个主分量(对总方差的累积贡献达到975%)的预报方程都通过显著性检验,其方程复相
关系数基本在09以上。对广东省48个代表站2001-2003年冬季气温进行预测检验,大部分预测结果的残余标
准差比同期的样本标准差低,同时回归方程的预报误差略低于实际业务预报误差,因而回归方程对实际天气预
报业务工作有一定的参考意义。
关键词:主分量;逐步回归;温度;预测
P4581A(2006)
中图分类号:文献标识码:文章编号:
在气象要素场的预报方面,不少学者进行过1954年;还有个别站点出现缺、错记录,需对资
研究[1-4],主分量逐步回归是其中比较好的方法之料进行插补。本文采用差值订正法等时间序列订正
一。主分量分析的特点就是能够将气候场的绝大部法[5]来对资料进行延长和插补。资料取自广东省
分信息集中在头几个主分量中,因此,通过主分量气象台。
分析,可以将气候场的预报变成对气候场主分量的由于广东冬季是从12月到2月,本文是以当
预报。预报因子也是来自各因子场的主分量,它们年1-2月和上一年12月作为本年冬季的,如
集中了各因子场的最重要信息,且不同的主分量彼2002年冬季指的是2001年12月到2002年2月这
此是无关的。通过相关和回归分析来建立气候场与段时间。
各因子场的广泛联系,可收集到高信息量的预报因112因子资料。因子资料包括海温场和500hPa
子。而气候要素场的主分量是与其空间分布型相对高度场的主分量,共1792个因子。海温场和高度
应的,从而使预报量与预报因子的相关,实际上变场资料取自国家气候中心。
成气候场的某种分布型与某因子场的一定空间分布
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