中国夏季降水异常分布的非线性特征   总被引：2，自引：2，他引：2  

居丽丽  郭品文  徐同 《气象与减灾研究》2007,30(2):13-17

运用基于前馈型人工神经网络的非线性主成分分析方法(NLPCA),对中国近50 a夏季降水异常分布的非线性特征进行了分析。结果表明,中国夏季降水的异常分布具有一定的非线性特征,当夏季降水距平的一维NLPCA近似在非线性主成分取极端相反位相时,对应的空间分布型表现出明显的不对称性;一维NLPCA对夏季原始降水距平场的近似,比传统一维PCA的近似更为逼真。  相似文献   

近53a中国气温异常分布的非线性特征     

郭品文  徐同  居丽丽 《南京气象学院学报》2009,32(1):11-16

运用一种基于神经网络的非线性主成分分析法（nonlinear principal component analysis,NLP-CA）对中国1951—2003年53 a四季气温距平场（surface air temperature anomaly,SATA）进行分析,NLPCA第一模态结果显示中国四季气温异常具有一定的非线性特征,并且具有显著的季节性差异,即春、夏两季的非线性较强,秋、冬两季较弱。一维NLPCA对原始气温距平场的近似比一维PCA（principal component analysis）更好地反映了气温场的实际分布情况。  相似文献