基本介紹
- 中文名：超長期預報
- 外文名：extra long-range forecast
- 學科：天氣學
- 定義：1年以上的旱和冷暖趨勢的預報
- 範疇：氣候變遷
- 價值：參考編制國民經濟計畫
定義,預報方法,重建時間序列,正交化篩選建模,綜合預報,
定義
超長期預報是指1 年以上的旱澇趨勢和冷暖趨勢的預報。由於在大尺度時空下這些統計特徵參數或機率分布是穩定的，超長期預報因而是可能的。
超長期預報屬於研究氣候變遷的範疇，對國民經濟計畫的編制有重要參考價值。
預報方法
重建時間序列
由於樹木生長過程是受外部環境因子影響的，而氣候要素的影響往往是變化最大、最為敏感的。因此，某種樹木有可能成為外部氣候要素變化的記錄器。樹木年輪含有精確的定年，更有助於從樹木年輪生長狀況獲取逐年氣候變化信息，並進一步轉化成可信的代用氣候資料。
樹木徑向生長除了受各種環境因子影響外，還有自身生長規律。樹木隨年齡增長而引起的徑向生長量的改變,稱為樹木徑向生長“年齡趨勢”。由於我們目的是分析樹木年輪寬度與氣候的關係，因此，必須先估計出年齡趨勢，再從年輪寬度序列中將年齡趨勢剔除(即生長量訂正)。這步工作的方法之一是用該地區該樹種大樣本平均的年輪寬度曲線作為年齡趨勢的標準線，來進行訂正。其訂正公式為：
式中：d(t)為需要訂正的樣本年輪寬度序列：D(t)為標準年輪寬度序列；I(t)為訂正後的樣本年輪指數序列；t 為樹齡。
對單點的樹木年輪寬度序列，通過定年構成一個年輪年表。當證實該年表的逐年變化與某氣候要素的變化息息相關時，那么，通常就可以設法建立統計模式,以氣候要素為預報量(y)，以與樹木生長有關的要素為預報因子(x)建立預報方程。
當某已知氣象要素(y)與年輪寬度(xi)已剔除年齡因子)的相關性相當好，其相關係數值超過a=0.01的信度水平,就可以嘗試用這種回歸方程進行過去氣候要素的再現。由於樹木年輪生長狀況可視為前期生長與該年氣候影響的共同結果，因而，在建立回歸方程時，將其前一年(xt-1)，前兩年(xt-2)或前三年(xt-3)的年輪寬度指數值與當年生長(xt)同時作為預報因子，共同建立某個氣候要素(yi)為預報量的回歸方程：
其中b0,b1,b2,b3,b4均為回歸係數，然後就可以根據各預報因子對方差貢獻大小或標準回歸係數大小決定因子的取捨，從而確定氣候要素與年輪指數的關係。根據這個關係就可用樹木年輪資料重建過去某氣候要素的時間序列。
正交化篩選建模
設一維時間序列
建立以均生函式為基礎函式的預報模型。
先對原序列x(t)進行規格化
對規格化數據計算x'(t)的均生函式，然後進行Gram-Schmidt正交化處理，用正交化序列
，
，…，
。作為自變數與x(t)建立線性模型
用雙評分準則篩選均生函式，最後，製作預報。
由於上面所求的方程係數是由正交均生函式確定的。因此，還必須求出原均生函式fi(t)的係數才能用於製作預報。設篩選出均生函式個數為k，那么，x(t)與fi(t)之間的關係可由線性回歸模型表示：
其中
稱為原係數。
將均生函式
作q步周期性外延，由
