發(fā)布時間：2020-11-09 14:32

　　 使用一種新的多模式集成方法偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS),利用其能完全消除多重共線性的特征來改善比濕和地面氣溫多模式集成預報的效果。偏最小二乘回歸本質上也是一種超級集合預報,它的優(yōu)勢在于各個因子之間完全消除了多重共線性,能使每一組數據都相互獨立不相互干擾,而其他所有方法包括消除偏差集合平均(BREM)、滑動平均等都不可能避免多重共線性,各個因子之間的多重共線性很容易使模型不穩(wěn)定,造成誤差較大。PLS成分中既保留了原自變量中較多的方差,而且保留了與因變量較大的相關性,從而在消除原自變量復共線性的同時,所建立的回歸模型仍能充分的反映出自變量與因變量之間的相關關系�；�于TIGGE資料集下的歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)、中國氣象局(CMA)、日本氣象廳(JMA)、英國氣象局(UKMO)四個中心集合預報結果,建立2012年多模式(25-60°N,60-150°E)區(qū)域24小時-168小時預報時效(間隔24小時)比濕和地面氣溫的多模式集成模型,分別使用消除偏差集合平均(Bias-Removed Ensemble Mean,BREM)、簡單集合平均(Ensemble Mean,EMN)、超級集合預報(Multi-model Superensemble,SUP)以及偏最小二乘回歸(Partial Least Square Regression,PLS)四種方法對地面氣溫和水汽多模式集成,進行了四次多模式集成預報試驗,利用均方根誤差(Root-mean-square Error,RMSE)和距平相關系數(Anomaly correlation coefficient,cor)來判定多模式集成的效果并且針對性的預報了一次短期寒潮過程。四次預報結果均表明偏最小二乘回歸(PLS)方法的多模式集成效果最好,不但優(yōu)于四種單一模式而且相比于其他三種方法,表現(xiàn)出了更好的預報性能,具有一定的價值以及應用前景。
【學位單位】：南京信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：P456
【部分圖文】：

圖１多模式集成預報過程??

測與氣候中心（ＣＰＴＥＣ）、歐洲中期天氣預報中心（ＥＣＭＷＦ）、韓國氣象中心（ＫＭＡ）、??美國國家環(huán)境與預拫中心（ＮＣＥＰ）、加拿大環(huán)境與氣候變化部（ＥＣＣＣ）、法國氣象局??（ＭＦ）、英國氣象局（ＵＫＭＯ）和印度（ＮＣＭＲＷＦ）這Ｈ—國集合預報產品。如圖３??１８??

??同樣，圖５是２０１２年１２月１日－２０１２年１２月３１日這３１天８種模式氣溫分別與??ＦＮＬ?“觀測值”的日平均距平相關系數，可以看出對于地面氣溫來說，各種模式預報的還??是比較準確的，２４ｈ預報來說，單一模式距平相關系數均達到了?０．８以上，效果最好的??ＰＬＳ達到了?０．９左右，其他三種多模式集成也在０．８８左右，多模式集成的效果來看，偏??最小二乘回歸第一，其次是超級集合預報、消除偏差集合平均和簡單集合平均，四種單??一模式相比，效果最好的是英國氣象局ＵＫＭＯ、其次分別是歐洲中期天氣預報中心ＥＣ、??日本氣象廳ＪＭＡ和中國氣象局ＣＭＡ。從２４ｈ到１６８ｈ預報來看，各種單一模式和多模??式集成效果都有所衰減，其中效果最差的是ＣＭＡ，且隨著預報時效的增加距平相關系??數有明顯的衰減
【參考文獻】

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本文編號：2876564