陳詩(shī)琳

（珠海市斗門區(qū)氣象局，廣東珠?！?19100）

基于時(shí)間尺度分離的斗門開汛日期預(yù)測(cè)模型

陳詩(shī)琳

（珠海市斗門區(qū)氣象局，廣東珠海519100）

采用小波分析、低通濾波、相關(guān)分析、逐步回歸以及最優(yōu)子集回歸等方法建立斗門開汛日期的預(yù)測(cè)模型。將開汛日期序列分解為年際變化和年代際變化2個(gè)分量，分別研究其與前期冬季500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)、海平面氣壓場(chǎng)和海溫場(chǎng)的相關(guān)性，并將顯著相關(guān)區(qū)域作為初選因子。通過逐步回歸將因子數(shù)限制在10個(gè)以內(nèi)，最后應(yīng)用最優(yōu)子集回歸建立預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：這種分離時(shí)間尺度的回歸預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合效果，計(jì)算得出的回歸序列與原距平序列相關(guān)系數(shù)為0.81，兩者同號(hào)率為77.8%，其中相差±7 d以內(nèi)年份約占42.2%；相差±15 d以內(nèi)的年份約占75.6%。最后對(duì)2012—2014年開汛日期進(jìn)行試報(bào)，其中2012和2014年試報(bào)效果較好，誤差分別為-5.89和-10.45 d。

預(yù)報(bào)方法；開汛日期；分離時(shí)間尺度；預(yù)測(cè)模型；斗門

陳詩(shī)琳.基于時(shí)間尺度分離的斗門開汛日期預(yù)測(cè)模型［J］.廣東氣象，2016，38（4）：26-29.

陽(yáng)江-斗門一帶是廣東3個(gè)多雨中心之一，年雨量超2 000 mm。斗門位于此多雨中心的東部，地處珠江口西側(cè)，瀕臨南海，雨水充沛，而前汛期（4—6月）則是其主要降水時(shí)段，雨量占全年的42.0%。進(jìn)入前汛期，標(biāo)志著進(jìn)入一個(gè)強(qiáng)降水頻發(fā)、洪澇災(zāi)害多發(fā)的時(shí)期。因此，在每年的前汛期形勢(shì)預(yù)報(bào)中，關(guān)于開汛日期的預(yù)測(cè)是氣象部門的一項(xiàng)重要工作內(nèi)容，對(duì)政府合理安排農(nóng)工業(yè)生產(chǎn)和防洪防澇工作具有極其重要的意義。一般而言，廣東大部分地區(qū)的前汛期大致在4—6月，但實(shí)際開汛的時(shí)間存在地域差異，其中南部較北部稍晚。近年來從不同角度找尋廣東前汛期降水影響因子及對(duì)開汛日期建立預(yù)報(bào)模型已有一些工作［1-7］，但針對(duì)斗門開汛日期的研究幾乎沒有。本研究將基于前人對(duì)廣東前汛期降水的研究成果，系統(tǒng)分析不同時(shí)間尺度上斗門開汛日期與500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)、地面氣壓場(chǎng)和海溫場(chǎng)的關(guān)系，建立不同時(shí)間尺度上斗門開汛日期的預(yù)測(cè)模型，以期加強(qiáng)對(duì)這方面的氣候預(yù)測(cè)。

1　資料和方法

采用NCEP/NCAR的1966—2014年冬季（12月—翌年2月）500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)、海平面氣壓場(chǎng)再分析資料，分辨率為2.5°× 2.5°；NOAA的重建海溫資料ERSST，分辨率為2°×2°；斗門1967—2014年開汛日期資料，按照中國(guó)氣象局《華南汛期監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)規(guī)定》，定義單站開汛日為每年自3月1日起，該站錄得日雨量≥38 mm的日期。由于2007年起斗門區(qū)氣象局啟用斗門區(qū)白蕉鎮(zhèn)的新站代替原位于井岸鎮(zhèn)的舊站，故對(duì)2007—2014年新舊站開汛日期進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果兩者完全一致，故可替用。以上述標(biāo)準(zhǔn)得到歷年斗門開汛日期并統(tǒng)計(jì)每年開汛日距離3月1日的天數(shù)，得到相應(yīng)的時(shí)間序列。

本研究使用小波分析、低通濾波、相關(guān)分析、逐步回歸以及最優(yōu)子集回歸等方法。

2　分解開汛日期的年際和年代變化分量

對(duì)斗門開汛日期的距平序列去除線性趨勢(shì)后，用Molet小波對(duì)其周期進(jìn)行分析（圖1），結(jié)果表明，開汛日期存在10年以下的年際變化周期以及15～20年年代際變化周期。以10年為分界點(diǎn)，用低通濾波器濾得開汛日期距平序列中10年及10年以上的年代際變化分量，并用原距平序列減去年代際變化序列得到年代際變化序列（圖2），原距平序列標(biāo)準(zhǔn)差為23.8，分解后的序列標(biāo)準(zhǔn)差分別為18.3和10.8，這也體現(xiàn)了分解不同尺度的變化分量的科學(xué)合理性。

圖1　斗門開汛日期距平序列的小波分析

圖2　斗門開汛日期距平序列及其年際、年代際變化分量

3　預(yù)報(bào)因子的相關(guān)篩選

用相關(guān)分析法分別研究開汛日期的年際變化、年代際變化與前期冬季（12月—翌年2月）500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)、地面氣壓場(chǎng)以及海溫場(chǎng)的關(guān)系，給定顯著性水平為0.05，找尋各氣象要素場(chǎng)相應(yīng)的顯著相關(guān)區(qū)域，并將其區(qū)域平均后的氣象要素距平序列作為初選預(yù)報(bào)因子。用上述方法初選出開汛日期的年際變化預(yù)報(bào)因子21個(gè)，年代際變化預(yù)報(bào)因子23個(gè)。

4　建立預(yù)測(cè)模型及試報(bào)

將上述初選因子首先分別對(duì)1967—2011年開汛日期的年際變化序列及年代際變化序列進(jìn)行逐步回歸，將因子數(shù)限定在10個(gè)以內(nèi)，再利用最優(yōu)子集回歸，根據(jù)雙評(píng)分準(zhǔn)則CSC確定最優(yōu)回歸方程，并對(duì)2012—2014年開汛日期進(jìn)行試報(bào)。

（1）年際變化的回歸方程為：

其中X1、X2、X3和X4皆為850 hPa經(jīng)向風(fēng)場(chǎng)因子，對(duì)應(yīng)區(qū)域分別為（246°E—273°E，65°S—53°S）、（200°E—220°E，18°S—3°S）、（185°E—215°E，20°N—47°N）和（275°E—300°E，50°N—65°N）；X5為海平面氣壓場(chǎng)因子，對(duì)應(yīng)區(qū)域?yàn)椋?20°E—210°E，70°N—90°N）。該回歸方程導(dǎo)出的回歸序列的方差為15.0，與開汛日期年際變化序列的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.83，通過了0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。圖3a是年際變化序列與回歸序列曲線圖，從中可見擬合值與實(shí)際值的升降趨勢(shì)基本一致，對(duì)多數(shù)波峰和波谷年的預(yù)測(cè)也與實(shí)際基本吻合。

（2）年代際變化的回歸方程為：

其中X1、X2為500 hPa高度場(chǎng)因子，對(duì)應(yīng)區(qū)域分別為（215°E—236°E，15°N—25°N）、（351°E—360°E，30°N—40°N）；X3、X4為海平面氣壓場(chǎng)因子，對(duì)應(yīng)區(qū)域分別為（15°E—60°E，5°S—25°N）、（45°E—58°E，40°N—50°N）、（270°E—282°E，50°S—38°S）；X5、X6為海溫場(chǎng)因子，對(duì)應(yīng)區(qū)域分別為（210°E—230°E，12°N—25°N）。該回歸方程導(dǎo)出的回歸序列的方差為8.0，與開汛日期年際變化序列的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.73，通過0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。圖3b是年代際變化序列與回歸序列曲線圖，從中可見擬合值與實(shí)際值的升降趨勢(shì)基本一致。

圖3　回歸方程對(duì)1967—2011年斗門開汛日期的年際尺度（a）；年代際尺度（b）的擬合值和實(shí)況值對(duì)比

將年際變化和年代際變化分量的回歸方程相加得到斗門開汛日期距平序列的回歸方程，即Y=Y1+Y2，開汛日期的回歸序列與原距平序列相關(guān)系數(shù)為0.81，通過0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。由圖4可見該回歸方程對(duì)開汛日期偏早或偏晚的趨勢(shì)擬合得還是比較好的，進(jìn)一步分析得到，回歸序列與原距平序列同號(hào)率為77.8%，其中相差±7 d以內(nèi)的有19年，約占42.2%；相差± 15 d以內(nèi)的有34年，約占75.6%；亦有相差超過±20 d的年份，約占13.3%。

圖4　回歸方程對(duì)1967—2011年斗門開訊日期的擬合值與實(shí)況值對(duì)比

試報(bào)2012—2014的開汛日期，結(jié)果見表1。用Y1試報(bào)開汛日期距平值的年際變化分量，結(jié)果表明，該方程對(duì)2012和2014年試報(bào)效果較好，試報(bào)結(jié)果和實(shí)際值相差皆在±6 d以內(nèi)，而對(duì)2013年的預(yù)報(bào)效果相對(duì)沒那么好，相差近20 d；用Y2試報(bào)開汛日期距平值的年代際變化分量，該方程對(duì)2012和2013年試報(bào)效果較好，試報(bào)結(jié)果和實(shí)際值相差皆在±1 d以內(nèi)，而對(duì)2014年的試報(bào)結(jié)果也與實(shí)際值相差小于10 d。2個(gè)分量的試報(bào)結(jié)果相加分別得到3年的開汛日期距平值的試報(bào)結(jié)果，與實(shí)際值相比，2012和2014年試報(bào)效果不錯(cuò)，誤差分別為-5.89和-10.45 d。

表1　2012—2014年斗門開汛日期距平值試報(bào)結(jié)果d

5　結(jié)論

1）斗門開汛日期存在10年以下的年際變化周期以及15～20年左右的年代際變化周期。

2）斗門開汛日期的年際變化和年代際變化受外部因素的影響，在前期冬季（12月—翌年2月）500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)、地面氣壓場(chǎng)以及海溫場(chǎng)上分別存在21個(gè)和23個(gè)顯著相關(guān)區(qū)域，以其區(qū)域平均后的氣象要素距平序列作為年際變化和年代際變化的回歸方程的初選預(yù)報(bào)因子。

3）用分尺度最優(yōu)子集回歸方法建立斗門開汛日期回歸方程，計(jì)算得出的回歸序列與原距平序列相關(guān)系數(shù)為0.81，通過0.01的顯著性水平檢驗(yàn)，兩者同號(hào)率為77.8%，其中相差±7 d以內(nèi)的有19年，約占42.2%；相差±15 d以內(nèi)的有34年，約占75.6%；亦有相差超過±20 d的年份，約占13.3%?？傮w而言，分尺度回歸預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合效果。

4）利用回歸方程試報(bào)2012—2014年的開汛日期，年際變化方面除2013年外，其余2年的試報(bào)效果不錯(cuò)，誤差皆在6 d以內(nèi)；年代際變化方面，3年的試報(bào)值都與實(shí)際值相差不大，試報(bào)效果非常好；將兩者相加得到開汛日期的試報(bào)結(jié)果，其中2012和2014年試報(bào)效果不錯(cuò)，誤差分別為-5.89和-10.45 d。

分尺度建立預(yù)測(cè)模型相較于直接對(duì)原序列建立預(yù)測(cè)模型而言，不會(huì)過于注重序列的年際變化特征而忽略了其年代際變化特征，考慮了影響其年代際變化的相關(guān)物理因素，這對(duì)于建立預(yù)測(cè)模型有很好的指示意義。然而氣象預(yù)測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的問題，影響因素也數(shù)之不盡，本研究建立的預(yù)測(cè)模型僅考慮了4個(gè)方面的因素，其他因素還有待研究和補(bǔ)充。

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A Prediction Model for Rain Season Onset Dates in Doumen District Based on A Multiscale Decomposition

CHEN Shi-lin
（Zhuhai Doumen Meteorological Service，Zhuhai 519100）

Using the wavelet analysis，lowpass filtering，stepwise regression and optimal subset regression，we constructed a prediction model for rain season onset dates in Doumen.The time series of onset dates was decomposed into interdecadal and interannual scales，and their relationship with the 500 hPa height，850 hPa wind，sea level pressure and sea surface temperature in precedent winters was analyzed respectively to select primary predictors.Then stepwise regression is applied to limit the number of predictors to be within ten and finally a prediction model was constructed by using optimal subset regression.The results show that the prediction model has a good regression effect.The correlation coefficient between the regression and observation is 0.81，the percentage of hits of the same-sign symbol is 77.8%，the difference of less than 7 days is 42.2%and that of less than 15 days is 75.6%.The forecast results of 2012 and 2014 are good，and the prediction errors are-5.89 and-10.45 days respectively.

forecast；rain season onset dates；decomposition of time scales；prediction model；Doumen District

P456

A

10.3969/j.issn.1007-6190.2016.04.006

2015-12-01

陳詩(shī)琳（1990年生），女，碩士，主要從事短期及短時(shí)天氣分析與預(yù)報(bào)工作。E-mail：15819478226@139.com