最佳子集多元线性回归模型在热带气旋风圈变化预报中的应用

基于最佳路径(IBTrACS)数据集和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的再分析(ERA-Interim)数据,建立了西北太平洋上(Western North Pacific, WNP)热带气旋(Tropical Cyclone, TC)的七级风圈(R17)变化的最佳子集多元线性回归(bs-MLR)模型。首先根据2001~2014年6~11月TC初始半径(R_(17_0))的第1~25、26~50、51~75、76~100个百分位点将TC分为4类,建立针对各类TC的bs-MLR模型,再利用2015年6~11月的全部TC对模型的预报效果进行检验。结果表明:对TC生命周期中任意时刻的未来12小时R17(R_(17_12))进行预报时,当R_(17_0)小于92.6 km及R_(17_0)在111.1~138.9 km范围内时,模型对于R_(17_12)的趋势预报和大小预报均具有较好的效果;对TC生命周期中任意时刻未来24小时R17(R_(17_24))进行预报时,当R_(17_0)在111.1~138.9 km范围内时,模式对R_(17_24)的趋势预报的效果较好。整体而言,bs-MLR模型对于R_(17_12)的预报准确性高于对R_(17_24)。