基于SSA-AR方法的MJO指数预报模型试验
朱红蕊1
江志红2
张勤3
鞠晓慧4
1.南京信息工程大学/气象灾害省部共建教育部重点实验室,江苏,南京,210044;黑龙江省气候中心,黑龙江,哈尔滨,1500302.南京信息工程大学/气象灾害省部共建教育部重点实验室,江苏,南京,2100443.南京信息工程大学/气象灾害省部共建教育部重点实验室,江苏,南京,210044;美国国家海洋大气局气候预测中心,美国4.国家气象信息中心,北京,100081
摘要：采用奇异谱分析(SSA)与自回归向量(AR)预报模型相结合的方法,对热带地区大气季节内振荡(MJO)指数向量作自适应滤波意义下的预报试验.结果表明,通过对MJO原始序列进行SSA的分解重建,无论采用对重建的分量序列进行AR(P)建模的方案,还是利用对重建合成序列进行AR(P)建模的方案,均可得到两周以上的MJO指数预报能力,其提前20天指数预报值与实况之间平均相关系数达到0.5,与直接对MJO原始序列进行AR建模相比较,该方法有较高的预报技巧和超前预报能力,预报效果也较稳定,故将SSA-AR方案进一步完善,可望作为MJO指数业务预报的有效模型.
关键词：气候学预报方案奇异谱分析(SSA)自回归模型(AR)热带地区大气季节内振荡
分类号：P435(动力气象学)
资助基金：国家科技支撑计划(2009BAC51B01)基础研究项目(07KJA17020)国家自然科学基金(40875058)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 371-378 )
英文信息