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題 名 | 適用於推估臺灣日均溫度之統計降尺度方法=A Downscaling Method Applied to Taiwan Daily Temperature Forecasting |
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作 者 | 李柏宏; | 書刊名 | 氣象學報 |
卷 期 | 48:3 2011.09[民100.09] |
頁 次 | 頁59-71 |
分類號 | 328.883 |
關鍵詞 | 統計降尺度; 主成份分析; 資料縮減; 多元迴歸模型; 溫度預測; Statistical downscaling; Principle components; Data reduction; Multiple regression model; Forecast temperatures; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 統計降尺度方法中,以多元迴歸模型的運用最為廣泛,而建立多元迴歸 模型的步驟中,最重要的部分則在於如何從大量的層場格點中建立解釋變 數。本研究主要提出一個整合主成份分析和相關係數圖2種方法的優點,並 且避免這2種方法使用上的缺點。 為了驗證本研究的可行性,文中探討模型推估4個氣象觀測站日溫度的 狀況,此外也和4種建立解釋變數的方法進行比較。研究結果顯示推估臺 北、臺中、高雄、花蓮測站之冬季和夏季日均溫度,均方根誤差平均都介於 1至1.36度,而以高雄和花蓮測站的推估狀況最為穩定,受季節性的影響較 小。推估值和日均溫度之間的相關程度分析顯示,冬季時大約都有88%的相 關度,而夏季的相關度則較差,相關度大約在35%至50%之間。方法的比較 上,冬季和夏季的技術得分平均都為正值,但冬季時的技術得分平均較夏季 時的佳。 |
英文摘要 | Among all the statistical downscaling methods, the multiple regression model is applied to weather forecast most extensively. How to use huge grids data is the most important issue in multiple regression model. In this study, correlation map and principle component analysis method are combined to create the predictors which contains the advantages of the two methods and avoids their shortcomings. To verify whether the new method is able to apply, I compare it with four other methods for daily temperature forecasting of Taipei, Taichung, Kaohsiung, and Hualien stations in Taiwan in winter and summer. The result shows that the root mean square errors are all between 1 and 1.36, and which for Kaohsiung and Hualien stations are more stable, less affected by seasonal effects. Correlation coefficients for forecast values and daily temperatures are all about 88% in winter, 35% to 50% in summer. Skill scores are all positive in winter and summer, but the skill scores are better in winter. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。