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应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次海温EOF迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测.实际应用表明:以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次EOF迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现滚动预测,具有明显的预报技巧和应用价值. 相似文献
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作者建立的多时次因子ＥＯＦ迭代预报方法，进行了四川盆地夏半年降水异常的短期气候预测试验和业务应用。结果表明，考虑前期着急海区多时次海温因子，预测四川盆地降水异常，效果令人鼓舞。这一步证明了这种容纳多时次资料，基于ＥＯＦ迭代的物理统计方法是一种具有强预报能力，实用有效的预报新途径。 相似文献
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应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次每温ＥＯＦ迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测。实际应用表明：以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次ＥＯＦ迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现动预测,具有明显的预报技巧和应用价值。 相似文献
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人工神经网络的短期气候定性预测方法研究 总被引：5，自引：3，他引：5
采用EOF方法将众多具有一定物理意义的环境场预报因子和序列周期因子进行降维去噪处理，并结合人工神经网络前馈网络模型，进行了影响广西热带气旋年频数和夏季(6～8月)降水量短期气候预测的定性预报建模方法研究。结果表明，该方法对于影响广西热带气旋的年频数及广西夏季降水量定性趋势具有很好的预报能力，可作为一种新的短期气候预测业务预报配套方法。 相似文献
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辽宁省近10年短期气候预测质量评估检验 总被引：5，自引：0，他引：5
参考了现阶段国内外的短期气候预测质量评估办法，根据短期气候预测业务的发展需要，提出了一种新的短期气候预测质量评估办法，并对近10年（1994年以结果表明：新办法的指导思想、评分原理以及预报评分规则和标准等方面均优于来）辽宁省短期气候预测资料进行客观评定，把原办法的评定结论与之对比分析。原办法，更符合实际，客观性更强，突出了气候预测的趋势性，提高了异常事件趋势的预测能力，能更好地反映当前短期气候预测业务水平。在绝大多数情况下，新办法评定的月、季、年尺度气候预测质量较原办法有明显提高，其中，全年降水预测质量平均提高4％，平均气温预测质量平均提高9％，所以新办法客观地评定更有利于促进短期气候预测质量和服务水平的提高。 相似文献
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多模式集合和降尺度技术是提升模式预测能力的有效工具。该文对国家气候中心多模式解释应用集成预测 (MODES) 技术与业务应用现状进行了综合介绍。MODES采用欧洲中期天气预报中心、东京气候中心、美国国家环境预报中心和中国气象局国家气候中心4个气候业务季节预测模式输出场,利用EOF迭代、变形的典型相关分析、最优子集回归和高相关回归集成4种统计降尺度方法以及等权平均、经典超级集合等集成方法进行全国月及季节降水和气温预测。目前对MODES进行了夏季回报检验和约1年的实时业务应用。回报检验和业务应用表明,MODES对气温有较好的预测能力 (月预测平均PS评分为76),对降水有一定预测技巧 (月预测平均PS评分为68),具有短期气候预测业务应用价值。 相似文献
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运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县(市)前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。 相似文献
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对贵州夏季严重旱涝的短期气候预测因子进行了分析研究，确定了用东亚大槽和北美东岸大槽的异常配置建立的夏季旱涝预测信号等5个预测因子，并依据这些预测指标建立了贵州旱涝短期气候预测模型。预测模型经1997－2000年实际检验取得了较好的预报效果。 相似文献
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短期气候预测的多时间序列相空间相似模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为了充分利用对气候系统进行定时观测而积累的关于它过去和现在情况的大量数据,本文提出了短期气候预测的一种多时间序列相空间相似模型,并从与云南气候变化有某种物理关系的２０多个时间序列出发,建立了一个云南短期气候变化的年度预测模型。模型对云南８０个气象观测站点１９９１～１９９８年的５月雨量距平和５月气温距平预测检验的距平同号率分别达到４２４／６４０＝ ６６．３％ 和４２６／６４０＝ ６６．６％ ;对云南１９９０～１９９７年的６～８月雨量距平、６～８月气温距平、年雨量距平和年气温距平预测检验的距平同号率则可分别达到４０４／６４０＝ ６３．１％ 、４６３／６４０＝ ７２．３％ 、４５６／６４０＝ ７１．３％ 和４５５／６４０＝ ７１．１％ 。 相似文献
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云南月气候变化的一种多时间序列预测模型 总被引：2，自引：2，他引：0
为了充分利用过去和现在对气候系统进行定时观测而积累的大量数据 ,本文提出了月气候变化的一种多时间序列逐月滚动预测模型 ,并从与云南月气候变化有某种物理关系的 2 0多个时间序列出发 ,实际建立了一个云南月气候变化的多时间序列逐月滚动预测模型。在提前预测的时间尺度为 2个月的条件下 ,该模型对云南 80个气象观测站点 1995年 1月— 1999年 10月的逐月雨量和气温预测结果检验的最新业务标准评分平均可分别达到 6 6 .7%和 79.0 %。该评分成绩已明显高于云南省气象台目前的实际业务预测水平 ,并达到了“九五”攻关的目标要求 ,因此该模型的建立具有重要的实际意义 相似文献
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以动力延伸预报产品为基础, 应用EOF迭代模型对河北省2005—2007年6—8月逐月降水量进行预测试验。经过详细分析不同相关区因子、截取特征向量的项数、EOF迭代次数和迭代误差对预测结果的影响, 提出在建立模型时应该尽可能选取与预测对象关系密切的相关区因子。随着迭代次数增加, 迭代误差逐渐减小, 但预测精度与迭代误差没有必然联系。试验结果表明:迭代次数不宜过多, 甚至不需要迭代, 当仅取前一项特征向量, 不进行迭代时, 月降水量预测值和实况值的符号一致率为0.63, PS评分为0.74。 相似文献
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利用1961—2019年江苏省67个站降水量和气候指数数据集等资料,选取大气环流、海温和积雪等先兆信号的不同组合作为预测因子方案,通过对比不同机器学习方法对江苏省夏季降水开展预测试验。结果表明,深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）较传统统计方法和其他机器学习方法有一定优势,深度神经网络结合动态权重集合因子方案对江苏省夏季降水的预测技巧最高,其独立样本检验结果稳定,2015—2019年的平均PS评分为76.0,距平符号一致率为0.62,距平相关系数达0.35,尤其对江苏省中南部的预测技巧更高,具有业务应用价值。不同预测因子方案对比分析表明,大气环流因子在江苏省夏季降水预测中做主要贡献,而海温因子和积雪等其他因子也有正贡献,说明使用综合性预测因子以及集合方案有助于提升季节预测准确率。 相似文献
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利用1957-2006年辽宁地区夏季23站极端最高气温资料和国家气候中心气候监测室的74项环流特征量资料,应用EOF方法对高温极值样本进行分解,研究辽宁极端高温的时空分布规律。结果表明：第一特征向量表现为区域整体一致的特征,中心区位于辽西北、辽北,第二、三特征向量空间分布表现为东西部反位相和南北反位相的特征。普查了前3个时间系数与前期环流指数的相关关系,认为前3个时间系数的显著影响因子是不同的。采用CSC准则确定最优预测因子,分别建立各时间系数的回归统计模型,并对高温极值历史拟合序列进行回报检验和预测检验。回报结果表明,各站的历史拟合率都保持在一定水平,但拟合率在辽西地区较差。各年的历史拟合率极不均衡,多数年份较为稳定,但个别年份拟合率较低。未来3 a试验性预测效果逐年下降,模型对未来1 a预测能力较好,可以作为业务预测的参考。 相似文献
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基于1983—2012年国家气候中心第2代月动力延伸模式 (DERF2.0) 回报资料和春播历史资料,结合NCEP/NCAR再分析资料,选取影响长江中下游地区春播期气候条件的关键环流因子。利用最优子集回归方法建立针对长江中下游地区春播期气候条件的动力模式解释应用预测模型,并对不同起报时次的模式解释应用预测结果进行检验评估。检验结果表明:该解释应用方案对于长江中下游春播期气候条件有较好的预测能力,且随着起报时间的临近,预测技巧整体呈上升趋势。1983—2012年的回报检验还显示,解释应用方案能够较好地模拟出连续不利日数和不利日数的年际变率,同时对年代际变率也有所体现。 相似文献