[发明专利]基于主要SVD模态建模的中国季节气候预测方法

权利要求书

1.基于主要SVD模态建模的中国季节气候预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)选取热带地区的向外放出长波辐射OLR和热带外中高纬500hPa高度场作为季节气候预报因子变量，分别计算预报因子变量和预报变量的年际增量；

(2)分别对OLR和500hPa高度场年际增量与预报变量年际增量的协方差矩阵进行SVD分解，并根据分解得到的左场OLR和500hPa高度场特征向量计算相应的SVD模态时间系数，将其作为预报因子；

(3)分别选取不同数目SVD模态对应的时间系数作为预报因子，利用多元线性回归方法，构建预报变量年际增量的多个统计预测模型；

(4)利用历史资料进行历史季节气候回报，根据回报结果确定最优预报因子数目，形成最终的季节气候统计预测模型；

(5)根据季节气候统计预测模型计算求得指定年份预报变量的年际增量，然后将其与预报变量前一年的观测距平相加，最后得到季节气候预测结果；

所述步骤(3)中的统计预测模型为：

其中，δP_fcst为预报变量的年际增量,和为对应的OLR和500hPa高度场第k个SVD模态的时间系数，和分别为与OLR和500hPa高度场相关的预报因子的权重,Nolr和Nhgt分别为构建气候统计预测模型所需要的OLR和500hPa高度场的模态数，x和t分别表示数据的空间和时间维；

和满足如下公式：

其中，δOLR和δH500分别是OLR和500hPa高度场的年际增量，表示平均值，和分别是OLR和500hPa高度场第k个SVD模态特征向量，Molr和Mhgt分别为相应的SVD模态总数。