关键词:
西北太平洋副热带高压
信息流
预报模型
相似年预报
摘要:
作为东亚夏季风环流系统的重要成员,夏季西北太平洋副热带高压(简称副高)活动对我国降水和西北太平洋上热带气旋活动有重要影响,但副高季节预测仍然具有挑战性。本文采用1979~2022年月平均海气资料和海气指数,基于信息流方法特有的因果关系来挑选副高主模态变化的预报因子,并建立预报模型。本文首先利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解,得到1979~2020年副高变化的前两个主模态及其对应的主成分(PCs),其分别与El Ni?o衰减和La Ni?a发展关系密切。然后利用信息流和多元逐步回归筛选1980~2015年建模期间PC1和PC2的预报因子。PC1、PC2的预报因子均为7个,PC1的预报因子主要包括了Ni?o 4指数、赤道中太平洋北部海表温度(SST)等。PC2的预报因子主要包括了热带中太平洋北部SST、大西洋多年代际振荡(AMO)指数等,表明由春季PMM(Pacific meridional mode)发展起来的夏季La Ni?a和北大西洋SST对接下来夏季EOF2模态的形成有重要影响。1980~2015年期间预报PCs和实际PCs序列的相关系数达到0.91和0.88,并用该预报模型预报2016~2020年PCs序列,相关系数分别达到0.74和0.85。1980~2022年的预报重构场与实际观测场的区域平均时间相关系数、多年平均的空间相关系数分别为0.63、0.48,均通过99%的信度检验,且预报的效果很大程度上依赖于预报上限。我们还通过PCs值进行相似年份预报,以弥补重构场异常较弱的缺陷。