时间尺度分离在华南夏季极端高温预测中应用.PDF

时间尺度分离在华南夏季极端高温预测中的应用 陈思思1, 4 张井勇1, 4 黄刚2, 3, 4 1 中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心，北京100190 2 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室，北京100029 3 全球变化与中国绿色发展协同创新中心，北京100875 4 中国科学院大学，北京100049 摘要 基于高温日数存在受不同物理因子影响不同时间尺度变率的特征，应用滤波对华南夏 季高温日数进行时间尺度分离，得到高温日数的年代际分量和年际分量。统计分析高温日数 总量、年代际分量和年际分量在各自对应时间尺度上的影响因子，采用“向前”交叉检验逐 步回归法，分别建立高温日数总量、年代际分量和年际分量的回归模型。高温日数总量的回 归模型即为高温日数不区分时间尺度的直接回归模型，而两个分量回归模型拟合结果的叠加， 究 即为高温日数时间尺度分离统计模型对总量的拟合。利用十折交叉检验法，对高温日数直接 回归模型和时间尺度分离统计模型的拟合结果进行比较：相比高温日数直接回归模型，时间 尺度分离统计模型的年代际分量均方根误差由2.6 降低到2.3，与观测数据的相关系数由0.69 提高到0.73 （显著性水平α=0.01 ）；年际分量均方根误差由3.2 降低到2.9，与观测数据的相 研 关系数由0.4 （显著性水平α=0.1 ）提高到0.48 （显著性水平α=0.01 ）；高温日数总量均方根 误差由4. 1 降低到3.7，与观测数据的相关系数由0.48 提高到0.62 （显著性水平α=0.01 ）。 1979-2010 年拟合时段华南夏季高温日数的回报结果表明：两模型回报结果与观测数据均存 境 在明显相关 （显著性水平α=0.01 ），直接回归模型的相关系数为0.57，时间尺度分离统计模 型提高到0.72 。2011-2013 年独立检验时段的预测结果表明：直接回归模型预测结果的平均 均方根误差为26.4% ，时间尺度分离统计模型降低到12.3%。初步结果表明，两模型对华南 环 夏季高温日数均有一定的预测能力，而时间尺度分离统计模型的预测结果有所改进。 关键词 华南 时间尺度分离 夏季高温日数 预测 文章编号 - 中国分类号P456 文献标识码 A 与 doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2017.16220  收稿日期 2016-12-15；收修订稿 2017-3-31 作者简介 陈思思，女，1989 年出生，博士研究生，研究方向极端高温。E-mail: chensisi12@ 通讯作者 黄刚，E-mail: hg@ 候 资助项目 国家重点基础研究发展计划项目 2012CB955604 ，国家自然科学基金项目41305071 41661144016 ，海洋公益性行业科研专项 201505013 Funded by