内蒙古通辽市夏季降水量短期气候预测方法研究

刘 佳，乌文奇，张连霞

（内蒙古通辽市气象局，内蒙古 通辽 028000）

内蒙古通辽市夏季降水量短期气候预测方法研究

刘 佳，乌文奇，张连霞

（内蒙古通辽市气象局，内蒙古 通辽 028000）

为提高内蒙古通辽市夏季降水量气候预测水平，利用积分回归法建立该地区夏季降水量短期气候预测方法。结果表明，建立的方法物理意义清楚，所建预测模型达到了显著水平，并且在一定程度上反映了气候变化的过程，经试报检验具有一定的实用价值。

夏季降水量；积分回归；短期气候预测

随着经济高速、持续发展以及极端天气气候事件发生频率不断增加，短期气候预测的重要性日益凸显。促进经济发展，保护人民生命财产安全，趋利避害，防灾减灾，都要求短期气候预测的水平有较大的提高。由于该项工作的复杂性，尚未取得突破性进展。有关研究指出，数值预测模式是提高气候预测质量的关键途径［1-3］，其思路可以作为短期气候预测的借鉴。有学者提出，利用大量历史资料通过反演，建立模型方程客观地决定各物理参数的关系，进而求出变量的未来值以做出预测是一种有效的方法［4］。另外，许多研究指出，降水量的多少及旱涝的发生除了与当地的内在因素有关外，还决定于大的环流形势，而环流形势的形成是逐渐积累演变而来的，不是某一时间 （例如某一个月份）形成的。

内蒙古通辽市夏季降水量占全年的70%左右，而夏季又正值作物、牧草、林木生长的关键时期，因此，探索建立科学、准确的夏季降水量预测模型，对于保障该地区农牧业生产安全、减少极端自然灾害对农牧业生产造成的经济损失具有重要的现实意义。为此，该研究利用积分回归法，以内蒙古通辽市夏季降水量前期连续资料为依据，通过反演法反复试验，建立该地区夏季降水量的短期气候预测模型，旨在提高该地区夏季降水量气候预测水平。

1 资料与方法

1.1 资料 通辽市夏季降水量为科尔沁、开鲁、鲁北、保康、甘旗卡、库伦、大沁他拉七站6—8月降水量的平均值距平。预测因子为500 hpa关键区月平均值距平及亚洲纬向环流指数距平。利用1957—1980年预测因子资料与1959—1980年降水量资料建模，以1995—2004年资料试报验证。

1.2 方法 构建积分回归模型：利用通辽市夏季降水量距平与其前期不同时段关键区500 hpa距平和以及亚洲纬向环流指数距平值序列建立积分回归模型［5］，探讨上述因子的连续变化状况对该地区夏季降水量的预测意义。积分回归模型为：

式（1）中，C0为待定系数，xj（t）为第 j个预测因子在 t时刻的值，aj（t）为 xj（t）对降水量的影响系数，即该预测因子每变化1个单位降水量的变化值。

在实际工作中，将求解一元积分回归系数aj（t）的问题转化为多元线性回归求解系数的问题，并且一元积分回归的值为1-n项之和，即：

在构建多个一元积分预测模型的基础上，建立多元回归模型作为集合预测的手段。

表1 青藏区前两年各月及前一年各月a1i值

表2 南方区前两年各月及前一年各月a2i值

表3 巴湖西南区前两年各月及前一年各月a3i值

表4 新贝区前两年各月及前一年各月a4i值

表5 亚洲纬向环流前两年各月及前一年各月a5i值

2 结果与分析

共筛选出复相关系数在信度0.05水平以上且较为稳定的4个500 hpa关键区距平和以及1个环流指数作为预测因子，以前期连续15个月的数值与通辽市夏季降水量距平分别建立了一元积分回归预测模型，而后构建了多元回归方程作为5个预测因子的集合预测模型。预测因子前两年8月至前一年10月的建模情况如下。

2.1 青藏区 即青藏高原及其周边地区（25°～40°N，70°～90°E）。 该区前两年 8 月至前一年 10 月 500 hpa距平和对通辽市夏季降水量距平的预测模型如下：

式 （3）中，y1为通辽市夏季降水量距平的第1个预测值，x1i为上述时空500 hpa距平和值，a1i为相应系数（见表1）。复相关系数R1=0.6135，F1=3.82＞F0.05=3.13，达到显著水平。

2.2 南方区 即我国南方及部分海域地区 （20°～35°N，100°～120°E）。 该地区前两年 8 月至前一年10月500 hpa距平和对通辽市夏季降水量距平的预测模型如下：

式（4）中，y2为通辽市夏季降水量的第2个预测值，x2i为上述时空500 hpa距平和值，a2i为相应系数（见表 2）。 复相关系数 R2=0.6904，F2=5.77＞F0.05=3.13，达到显著水平。

2.3 巴湖西南区 即巴湖西南部地区 （40°～50°N，60°～80°E）。 该地区前两年8月至前一年10月500hpa距平和对通辽市夏季降水量距平的预测模型如下：

式（5）中，y3为通辽市夏季降水量的第3个预测值，x3i为上述时空500 hpa距平和值，a3i为相应系数（见表 3）。 复相关系数 R3=0.6998，F3=6.08＞F0.05=3.13，达到显著水平。

2.4 新贝区 即新西伯利亚至贝湖地区（50°～65°N，80°～110°E）。 该区前两年8月至前一年10月500hpa高度距平和对通辽市夏季降水量距平的预测模型如下：

式 （6）中，y4为通辽市夏季降水量距平的第4个预测值，x4i为上述时空500 hpa距平和值，a4i为相应系数（见表4）。复相关系数R4=0.6048，F4=3.65＞F0.05=3.13，达到显著水平。

2.5 亚洲纬向环流指数 前两年8月至前一年10月亚洲纬向环流指数距平和对通辽市夏季降水量距平值的预测模型如下：

式 （7）中，y5为通辽市夏季降水量距平的第5个预测值，x5i为上述时段亚洲纬向环流距平和值，a5i为相应系数（见表 5）。复相关系数 R5=0.5579，F5=2.86接近F0.05=3.13。

2.6 集合预报模型 上述5个一元积分回归预测模型的集合预报模型为：

式（8）中，y 为综合预测值，y1、y2、y3、y4、y5分别为一元积分回归第1个、第2个、第3个、第4个、第5个预测值。复相关系数R=0.8527，F=9.06＞F0.01=4.34，达到极显著水平。

2.7 集合预测初步试用情况 利用1995—2004年资料进行试报验证，趋势预测准确率为80%，表明建立的方法具有一定的实用价值。

3 讨论

在气候变暖的大背景下，各种气候变化的复杂性明显增加，极端天气气候事件的发生频率也不断增加，提高了短期气候预测的重要性和难度。然而，由于该项工作的复杂性，只能进行各种方法的探讨。该研究建立的积分回归预测方法具有明确的物理意义，所建模型达到了显著水平，在一定程度上反映了气候变化过程，经试报证明具有一定的实用价值。但是，如同其他的短期气候预测方法（模型）一样，只能作为一种参考，并且必须在今后不断探索和改进。

［1］周家斌，黄嘉佑.旱涝预测方法的现状［M］//叶笃正，黄荣辉.旱涝气候研究进展.北京：气象出版社，1990：134-142.

［2］林本达.长期数值天气预报研究的现状［M］//叶笃正，黄荣辉.旱涝气候研究进展.北京：气象出版社，1990：126-133.

［3］曹鸿兴.统计—动力预报与问题［M］//叶笃正，黄荣辉.旱涝气候研究进展.北京：气象出版社，1990：150-156.

［4］丑纪范.长期数值天气预报［M］.北京：气象出版社，1986.

［5］卢志光.农业气象预测系统［M］.北京：气象出版社，1995：114-126.

Study on Short-term Climate Prediction Method for Summer Precipitation in TongliaoCity of Inner Mongolia

LIU Jia，WU Wen-qi，ZHANG Lian-xia
（Meteorological Bureau of Tongliao City of Inner Mongolia，Tongliao 028000，China）

In order to improve the climate prediction ability for summer precipitation in Tongliao City of Inner Mongolia,the short-term climate prediction method for summer precipitation in this region was developed by integral regression.The results showed that the developed method had clear physical meaning and the established prediction model reached significant level.The prediction model reflected the climate change process to a certain extent and had practical value proved by verifications.

summer precipitation；integral regression；short-term climate prediction

P426.6；S8-1

A文章顺序编号：1672-5190（2016）10-0063-02

2016－09－19

刘佳（1986—），女，助理工程师，硕士，主要从事天气预报与服务工作。

（责任编辑：赵俊利）