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集成物理统计模型在南海夏季风预测中的应用

郑彬 李春晖 林爱兰 谷德军 何超

郑彬, 李春晖, 林爱兰, 等. 集成物理统计模型在南海夏季风预测中的应用. 应用气象学报, 2017, 28(5): 579-588. DOI: 10.11898/1001-7313.20170506..
引用本文: 郑彬, 李春晖, 林爱兰, 等. 集成物理统计模型在南海夏季风预测中的应用. 应用气象学报, 2017, 28(5): 579-588. DOI: 10.11898/1001-7313.20170506.
Zheng Bin, Li Chunhui, Lin Ailan, et al. Prediction experiment for the South China Sea summer monsoon strength by physical-statistic integrated model. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(5): 579-588. DOI:  10.11898/1001-7313.20170506.
Citation: Zheng Bin, Li Chunhui, Lin Ailan, et al. Prediction experiment for the South China Sea summer monsoon strength by physical-statistic integrated model. J Appl Meteor Sci, 2017, 28(5): 579-588. DOI:  10.11898/1001-7313.20170506.

集成物理统计模型在南海夏季风预测中的应用

DOI: 10.11898/1001-7313.20170506
资助项目: 

国家自然科学基金项目 41505067

广州市科技计划项目 201607010153

国家自然科学基金项目 41675096

广东省气象局科技研究项目 2013B07

国家自然科学基金项目 41575043

国家重点基础研究发展计划 2014CB953901

国家自然科学基金项目 41375095

详细信息
    通信作者:

    郑彬, email:zbin@grmc.gov.cn

Prediction Experiment for the South China Sea Summer Monsoon Strength by Physical-statistic Integrated Model

  • 摘要: 利用影响南海夏季风年际变化的主要气候现象厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)和对流层准两年振荡(Tropospheric Biennial Oscillation,TBO)相关的气候因子,提出了以过程判别函数确定物理过程的持续性,建立年际尺度的集成物理统计预测模型,而非年际尺度变率由经验统计模型预测,二者相结合,发展了集成物理-经验统计预测模型。经验模型在拟合时段的回报结果很好,但在独立样本预测时效果明显降低,其中预测评分(PS)降低了23%,距平相关系数(ACC)降低了63%;相比之下,集成物理-经验统计预测模型在独立样本预测时比经验模型有更好的预测结果(PS评分提高了9.5%,ACC提高了75%),且预测结果相对稳定。此外,集成物理-经验统计预测模型对南海夏季风降水的空间分布也有一定预测能力。
  • 图  1  南海夏季风准两年振荡及其相关的海气耦合过程

    Fig. 1  Air-sea interactive physical processes related with the Tropospheric Biennial Oscillation of the South China Sea summer monsoon (SCSSM)

    图  2  2011—2016年南海区域夏季降水距平百分率实况与预测结果

    Fig. 2  Summer precipitation anomaly percentages of the observed and the predictand over the South China Sea during 2011-2016

    图  3  2012年南海区域夏季降水距平百分率预测结果

    (a)集成经验统计模型预测的降水非年际分量,(b)集成物理统计模型预测的降水年际分量

    Fig. 3  The predicted summer precipitation anomaly percentage over the South China Sea during 2012

    (a)non-interannual component from empirical-statistic integrated model, (b)interannual component from physical-statistic integrated model

    图  4  2011—2016年南海区域夏季降水

    (a)年际(12~96月)分量与降水异常的空间相关系数(实线),(b)平均振幅比(年际分量的区域平均方差与总方差之比), (c)PHEMS-INT模型预测结果的ACC检验

    Fig. 4  The South China Sea summer precipitation in 2011-2016

    (a)area correlation coefficients of summer precipitation anomaly and interannual component(12-96 months), (b)mean amplitude ratios(regional mean ratio of interannual variance to total one), (c)ACC test of predicted precipitation by PHEMS-INT model

    表  1  南海夏季风物理统计预测模型的预测因子

    Table  1  Predictive factors for the physical-statistic SCSSM predictive model

    季节 准两年模态 4~5年模态
    海洋大陆 热带西太平洋 澳大利亚季风区 Niño3.4区 西北太平洋 南海季风区
    冬季
    (12月—次年2月)
    海温异常 降水异常 海温异常 海温异常 海温异常
    春季
    (3—5月)
    海温异常
    降水异常
    海温变率 海温异常 海温异常
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    表  2  南海夏季风预测模型的预测结果比较

    Table  2  Comparison of SCSSM predictive models

    检验方法 1982—2010年回报试验 2011—2016年独立样本检验
    集成经验统计模型 集成物理-经验统计模型 集成经验统计模型 集成物理-经验统计模型
    PS 90.72 79.63 74.27 81.3
    ACC 0.75 0.40 0.28 0.49
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-09
  • 修回日期:  2017-06-19
  • 刊出日期:  2017-09-30

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