摘要: 本文利用神经网络模型、多元线性回归模型和马尔科夫模型分别建立了统计预报模型,对热带印度洋海表温度异常(SSTA)和印度洋偶极子(IOD)指数进行了63 a的长时间回报实验,并详细比较了线性和非线性统计预报模型的差异.结果表明:统计模型对IOD指数的预报技巧和现有动力模式预报技巧相差不大,对偶极子指数(DMI)有效预报时效为3个月,东极子指数(EIO)为5~6个月,西极子指数(WIO)达到8~9个月.IOD事件强烈的季节锁相特性使得对秋季的DMI指数可以提前4个月做出有效预报.加入同期的ENSO指数来预报IOD指数,能有效地提高IOD预报技巧,特别是对IOD峰值的预报.复杂的神经网络模型和简单的多元线性回归模型在对SSTA 和IOD指数的预报具有同等的效果.
摘要：本文利用神经网络模型、多元线性回归模型和马尔科夫模型分别建立了统计预报模型,对热带印度洋海表温度异常(SSTA)和印度洋偶极子(IOD)指数进行了63 a的长时间回报实验,并详细比较了线性和非线性统计预报模型的差异.结果表明:统计模型对IOD指数的预报技巧和现有动力模式预报技巧相差不大,对偶极子指数(DMI)有效预报时效为3个月,东极子指数(EIO)为5~6个月,西极子指数(WIO)达到8~9个月.IOD事件强烈的季节锁相特性使得对秋季的DMI指数可以提前4个月做出有效预报.加入同期的ENSO指数来预报IOD指数,能有效地提高IOD预报技巧,特别是对IOD峰值的预报.复杂的神经网络模型和简单的多元线性回归模型在对SSTA 和IOD指数的预报具有同等的效果.
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