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厄尔尼诺/拉尼娜事件对皖江城市气温的影响与预测——以马鞍山为例

多变量ENSO指数,动态神经网络,短期气候预测

利用1979-2021年皖江城市马鞍山站的日平均气温资料、多变量ENSO指数(multivariate ENSO index，MEI.V2)资料等，在分析马鞍山地区气温月际变化的基础上，结合厄尔尼诺/拉尼娜事件对其影响特征，利用线性倾向估计和非线性自回归(nonlinear auto regressive models with exogenous inputs，NARX)神经网络模型分别对马鞍山地区2018-2021年的气温进行预测。结果表明，马鞍山地区气温随MEI变化的线性倾向值为-0.19，决定系数为0.03。利用MEI对马鞍山地区的气温进行同期和时滞预测，NARX的预测结果均优于一元线性回归模型。当气温超前MEI18个月时，两者的相关系数达到最大且通过了0.01的显著性检验，此时回归模型预测的相关系数为0.2，较同期预测提升了567%；NARX预测的均方误差(mean-square error，MSE)为0.25，较同期预测降低了82%，相关系数为0.69，较同期预测提升了41%。