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题名基于SSA-AR方法的MJO指数预报模型试验
被引量：12
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作者
朱红蕊
江志红
张勤
鞠晓慧
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机构
南京信息工程大学/气象灾害省部共建教育部重点实验室
黑龙江省气候中心
美国国家海洋大气局气候预测中心
国家气象信息中心
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出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期371-378,共8页
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基金
国家科技支撑计划2009BAC51B01
江苏省高校自然科学重大基础研究项目07KJA17020
国家自然科学基金资助项目40875058共同资助
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文摘
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。
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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
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Keywords
climatology
forecast scheme
Singular Spectrum Analysis
auto-regression
Madden-Julian Oscillation
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分类号
P435
[天文地球—大气科学及气象学]
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