Downscaling GCMs Using the Smooth Support Vector Machine Method to Predict Daily Precipitation in th

来源 :大气科学进展：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ylhly200

【摘要】

：

一般发行量模型(GCM ) 经常在估计气候变化的影响在被使用全球并且大陆人规模。然而， GCM 模仿的气候的因素在比较地更小的规模是不一致的，例如单个河盆。在这研究，一条统计 dow

【作者】

：

陈华郭靖熊伟郭生练 Chong-Yu XU

【机构】

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StateKeyLaboratoryo/WaterResourcesandHydropowerEngineeringScience,DepartmentofGeosciences,RadarandAv

【出处】

：

大气科学进展：英文版

【发表日期】

：

2010年2期

【关键词】

：

大气环流模型支持向量机方法日降水量气候预测汉江流域降尺度光滑统计关系 SSVM GCM statistical downscaling pr

【基金项目】

：

Acknowledgements. NCEP/NCARdailyreanalysis data, and CGCM2 and HadCM3 daily data were down- loaded freely from the Internet： http：//dss.ucar.edu/pub/ reanalysis/, www.cccma.ee.gc.ca, and www.ccsn.cu,

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一般发行量模型(GCM ) 经常在估计气候变化的影响在被使用全球并且大陆人规模。然而， GCM 模仿的气候的因素在比较地更小的规模是不一致的，例如单个河盆。在这研究，一条统计 downscaling 途径基于光滑的支持向量机器(SSVM ) 方法被构造在 Hanjiang 盆预言改变的气候的每日的降水。NCEP/NCAR 分析数据被用来建立在更大的规模气候预言者之间的统计关系并且观察了降水。获得的关系被用来为 A2 排放情形从二 GCM (CGCM2 和 HadCM3 ) 投射未来降水。用 SSVM 获得

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