最佳子集多元线性回归模型在热带气旋风圈变化预报中的应用

作者：饶晨泓; 陈光华; 陈可鑫; 朱志伟

来源：气候与环境研究, 2021, 26(01): 115-122.

• 最佳子集多元线性回归
• 热带气旋
• 风圈预报
• 西北太平洋

基于最佳路径（IBTrACS）数据集和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的再分析（ERA-Interim）数据,建立了西北太平洋上（Western North Pacific, WNP）热带气旋（Tropical Cyclone, TC）的七级风圈（R17）变化的最佳子集多元线性回归（bs-MLR）模型。首先根据2001～2014年6～11月TC初始半径(R170)的第1～25、26～50、51～75、76～100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6～11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17(R1712)进行预报时,当R170小于92.6 km及R170在111.1～138.9 km范围内时,模型对于R1712的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17(R1724)进行预报时,当R170在111.1～138.9 km范围内时,模式对R1724的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R1712的预报准确性高于对R1724。

• 单位
  南京信息工程大学; 中国科学院大气物理研究所; 中国科学院大学