基于偏最小二乘回归方法的西北区寒潮延伸期预报

利用2000-2013年西北地区376个国家站逐日最低气温及NCEP FNL再分析资料,基于西北区站点降温幅度和欧亚大陆500 hPa低频高度场,使用偏最小二乘回归方法建立西北区站点寒潮延伸期预测模型,分别以2017年1月的一个寒潮日和非寒潮日为例进行预测试验,并对2014-2017年冬半年(共728 d)西北地区的寒潮进行回报试验.结果 表明,该模型能够提前10～30 d较好预测寒潮日与非寒潮日,对寒潮日提前10～30 d预测的降温幅度≥8℃的站数平均为32.9个,命中率最高可达67％,而对非寒潮日提前10～30 d预测的降温幅度≥8℃的站数平均为2.7个.对2014-2017年冬半年西北地区延伸期寒潮日的预测结果显示,该模型提前10～30 d预测的平均站点命中率为11.5％,空报率为70.3％.规定降温幅度≥8℃的站数超过15个时为一个寒潮日,则平均CS评分为0.1,预测的寒潮日与实际寒潮日对应最好.该模型可用于西北区地区延伸期寒潮的预测,具有一定的参考价值.