【摘 要】
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设计了一种基于非负矩阵分解和典型相关的短期气候预测模型(NMF-CCA),通过选择适当的影响要素场,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测.并将NCEP再分析前冬
【机 构】
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中国气象局国家气候中心/中国气象局气候研究开放实验室,北京,100081;武汉区域气候中心,湖北武汉430074;武汉区域气候中心,湖北武汉,430074;中国气象局武汉暴雨研究所,湖北武汉,4300
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设计了一种基于非负矩阵分解和典型相关的短期气候预测模型(NMF-CCA),通过选择适当的影响要素场,建立与预测对象之间的联系,从而实现对气象场序列的预测.并将NCEP再分析前冬青藏高原积雪作为因子场,华中五个省市的1971-2008年近38年夏季(6～8月)降水资料作为预报对象场,分别使用EOF-CCA和NMF-CCA 2种预报模型,做1999-2008年10年独立样本交叉检验.结果表明,EOF-CCA与NMF-CCA都取得了较好预报效果,但NMF-CCA模型近10年交叉检验的3种评分的平均值要略好于EOF-CCA方法,ACC,Ps,Ss评分方法的评分分别为0.33,76.68和0.12,显示出该模型具有一定的应用价值.
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