3.6 副高脊线指数影响因子的时滞分析

分别计算副高脊线指数与500 hPa高度场、海平面气压场、850 hPa纬向风场、850 hPa经向风场、200 hPa纬向风场的时滞1天、3天、5天格点相关（如图3.17 ～图3.31所示），从格点相关图中可以看出，在500 hPa高度场[25° ～45°N,110° ～160°E]、850 hPa纬向风场[5° ～ 25°N,30° ～80°E]、850 hPa经向风场[5°S ～ 25°N,40° ～ 70°E]、海平面气压场[15° ～ 35°N,30° ～60°N]、200 hPa纬向风场[5° ～35°N,30° ～160°N]范围内的格点相关系数比较显著。将这些区域作为关键区，计算关键区域的格点平均值，并将其作为影响副高脊线变化的影响因子。然后，计算副高脊线指数与亚洲季风系统各成员指标和这些影响因子时滞1天、3天、5天的相关系数，如表3.5所示。相关系数分布如图3.32、图3.33和图3.34所示。

从表3.5和图3.32、图3.33、图3.34中可以看出，各影响因子与副高脊线指数的时滞相关系数比较高，大部分影响因子与副高脊线指数的时滞1天、3天、5天的相关系数绝对值均大于0.5,最大相关系数为0.75,这表明夏季副高逐日南北变化相对于强度变化比较简单。

为筛选出影响夏季副高脊线指数时滞1天、3天、5天变化的最优子集，剔除那些影响不显著的因子，我们首先对表3.5中36个因子做逐步回归筛选，初步筛选出 P （ P = 14,14,11）个比较显著的影响因子（如表3.5中带星号所示），然后对逐步回归筛选出的影响因子根据式（3.1）、式（3.2）和式（3.3）分别计算出它们所对应的 、 σ ² 和 S _p ,综合 和 S _p 值筛选出最优子集（即表3.6、表3.7和表3.8中带星号的子集）。时滞1天的最优子集包括南海低空急流指标、印度季风指标（850 hPa纬向风）、南海、东亚季风活动指标:850 hPa经向风、青藏高压活动指标：偏东位置、南海纬向季风环流、东西向环流指标、太平洋副高信风环流指标、500 hPa副高位势场、850 hPa纬向风场、850 hPa经向风场、副高面积指数、副高强度指数、北界位置、副高西脊点指数。时滞3天的最优子集包括澳大利亚冷高强度指数、南海低空急流指标、850 hPa印度纬向季风经向环流、印度季风潜热通量、青藏高压活动指标：偏东位置、南海纬向季风环流、太平洋副高信风环流指标、500 hPa副高位势场、200 hPa纬向风场、副高强度指数、北界位置、副高西脊点指数。时滞5天的最优子集包括澳大利亚冷高强度指数、索马里低空急流指标、南海低空急流指标、南海纬向季风环流、太平洋副高信风环流指标、500 hPa副高位势场、副高面积指数、副高西脊点指数。

为了便于评价和比较本章所采用方法的优势，分别采用逐步回归方法和本章方法确定的子集建立全回归方程。然后以2004—2005年夏季样本作为独立检验样本。两种方法独立检验样本的相关系数分别为0.8407和0.8395（时滞1天）、0.7545和0.7623（时滞3天）、0.6753和0.6783（时滞5天）。从独立检验比较的结果可以看出本章所采用的方法选择的预报因子具有比较好的代表性和独立预报效果。 FoXBYN6Oje7HKJUMD4qy6r31DBSzAPK6BEpEeyEhgAwtJMoB9MshhrfU3U+6VP8q