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基于1961—2000年逐月降水观测资料和全球大气再分析资料,分析了6—7月长江中下游(108°～123°E,27°～33°N)梅雨的时空分布特征。通过观测诊断和数值试验确定了影响梅雨异常偏多的3个前期因子:4—5月平均的西北太平洋海平面气压正异常;3月至5月北大西洋海平面气压负变压倾向;1月至4月西伯利亚的2 m温度负倾向。利用这3个具有物理意义的影响因子构建了梅雨季节预测模型,该模型在训练期(1961—2000年)和独立预测期(2001—2022年)均具有显著的预测技巧(相关系数分别为0.79和0.77,均方根误差分别为0.59和0.68)。同时,基于相似的潜在预测因子,对比了利用偏最小二乘回归方法和5种机器学习方法(随机森林、轻量级梯度提升机、自适应提升、类别型特征提升、极端梯度提升)建立的预测模型的技巧。虽然训练期(1961—2000年)偏最小二乘回归和机器学习建模拟合效果更高,但在独立预测期(2001—2022年)上述模型的预测技巧显著降低(相关系数均低于0.44,均方根误差均大于0.93),出现了明显的过拟合问题。本研究强调梅雨的短期气候预测应建立在物理机制基础之上,而使用机器学习方法需谨慎。 相似文献
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本文利用中国东部1078个测站1961～2003年逐日云量数据资料,揭示了中国东部冬季阴天频次主模态的时空分布特征,探讨了其形成的两条独立影响途径,并根据影响机理建立了季节预测模型。结果表明：（1）中国东部冬季阴天频次的经验正交函数分解第一模态独立且显著,解释了其59%的总方差。该模态基本呈现空间一致型的分布,表现出显著的年际变率特征。当该模态为正位相时,北太平洋对流层低层存在显著的大尺度反气旋环流异常,其西侧异常偏南风能够将热带海洋的水汽输送至中国东部地区,导致该地区阴天频次增多。（2）前期8月和9月北太平洋副热带持续性海温异常的纬向偶极型分布（NPD）和副热带北大西洋海平面气压9至11月的短期变化（LPA）是该模态的两个主要驱动因子。当NPD中的西极为冷异常时,在局地低层气旋性异常环流的作用下冷海温异常向南平流,发展至热带西太平洋。而当热带西太平洋冷海温异常形成后,皮耶克里斯反馈作用能够发展和维持太平洋“西冷东暖”海表温度异常分布。“西冷东暖”的海表温度异常导致的热带纬向偶极型对流异常能够进一步激发北太平洋“北正南负”的偶极型高度场异常。北部反气旋异常西侧的偏南风有利于水汽输送至中... 相似文献
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