【摘 要】
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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
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,中国气象局上海台风研究所,南汇区气象局
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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
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