欢迎来到延伸期预报—江苏省气象科学研究所课题组!
您的位置: 首页 > 最新动态

延伸期低频分量预报模型LFCF1.0-3.0

文章来源:江苏省气象科学研究所延伸期预报课题组      发表时间:2019-08-16      点击次数:73


延伸期低频分量预报模型LFCF1.0-3.0

 

杨秋明 江苏省气象科学研究所  延伸期天气预报课题组

 

随着卫星遥感等多种观测手段进步,近年来气候观测获得的各种全球数据迅速增加,这些具有高度数据相关性和多重数据属性的科学大数据反映和表征着复杂的自然现象与关系。采用数据分解、扩展和变换等技术,从大量数据中提取出部分有效数据,可以获得比过去抽样分析更全面的两半球中纬度大气低频变化信息,为极端天气事件10~30 d延伸期预报提供了更好的发展基础,并形成从天气到气候的无缝隙业务预报体系。直接从多变量、超长序列、高度耦合相关的大量观测资料中提取与特定区域(如长江流域等)极端天气事件关系密切的主要的全球ISO型,约简系统复杂度,由动态数据来驱动复杂低频变化过程与系统的构建,可以显著延长区域极端天气过程预报时效。杨秋明(2014)建立了一系列简化的时变线性预测模型(如MLR,ECAR,MLR/PC-CAR等[1]),明显延长了预测时效,可以较好地预测未来40~50 d内长江下游地区降水20~30 d低频分量的变化。其中基于独立回归方程组的MLR低频分量预报模型(Low frequency component forecast model, LFCF)称为LFCF1.0[2];基于复数自回归递推的ECAR预报模型称为LFCF2.0[3];而通过独立回归方程和复自回归递推时间耦合的MLR/PC-CAR预报模型是LFCF3.0[4]。这些大数据下的延伸期预报方法在预报时效和稳定性方面优于基于集合数值模式、经典统计等小数据时代的主要延伸期预报方法,它将延伸期预报理论研究和实践应用实时地联系在一起,通过数据的动态更新显著改进预报精度。

 (2019.8.16)

 

参考文献:

 

[1] 杨秋明. 10~30 d 延伸期天气预报方法研究进展与展望. 地球科学进展,2015,30(9): 970-984.

[2] 杨秋明.2013年初夏长江下游降水低频分量延伸期预报的多变量时滞回归模型.气象,2015, 41(7):881-889.

[3] 杨秋明.2013年长江下游降水低频分量延伸期预报的扩展复数自回归模型.物理学报,2014,63,doi: 10.7498/aps.63.199202.

[4] 杨秋明.基于20-30d振荡的长江下游地区夏季低频降水延伸期预报方法研究[J].气象学报, 2014, 72(3): 494-507.