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目前常用的相似量一般是对样本差异的一个平均意义上的描述,在判断样本相似时难免受到个别过大或过小的样本因子的影响。针对这个问题,提出一种新的相似性度量方法——相似面积比方法,试图从全局的角度来考虑样本相似的选取问题。首先将原始数据标准化,根据对样本间距离的统计分析确定一个判断相似的阈值,然后计算两个样本中距离小于阈值的面积与总面积的比来判定两个样本的相似程度,最后利用2001 2011年冬季00:00(世界时)NCEP FNL温度、高度和风场的全球分析资料对该方法进行了验证。结果表明,数据标准化后可以得到值域范围大致相同的无量纲变量场,有利于多层次多变量的综合性相似判据的建立;与海明距离、相关系数相比,相似面积比选取的相似样本和基准样本在分布形态上较为接近,但相似面积比对高纬地区的相似判断较弱。基于上述三种相似性方法,利用1948 2013年NCEP月平均温度再分析资料进行长期天气预报试验表明,三种方法在相似样本的选取上有一定数量的重合率;从相似预报效果来看,相似面积比方法最好,海明距离方法次之,相关系数方法较差。  相似文献
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