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文檔簡(jiǎn)介
1、本文采用NCEP/NCAR再分析資料中夏季的歐亞大陸地面溫度、北半球500hPa高度、熱帶印度洋SST以及北太平洋SST的月平均資料作為預(yù)報(bào)因子場(chǎng),北京氣象中心提供的中國(guó)160站冬季月平均氣溫資料作為預(yù)報(bào)對(duì)象場(chǎng)的樣本資料,通過(guò)典型相關(guān)分析建立預(yù)報(bào)關(guān)系,然后用集合典型相關(guān)分析方法預(yù)報(bào)我國(guó)冬季氣溫,并分析預(yù)報(bào)技巧及進(jìn)行獨(dú)立樣本檢驗(yàn)。結(jié)果表明,不同的預(yù)報(bào)因子對(duì)不同地區(qū)有不同的預(yù)報(bào)技巧,本文試驗(yàn)的4個(gè)預(yù)報(bào)因子中,在以53a為訓(xùn)練期時(shí),歐亞大陸地
2、面溫度為因子預(yù)報(bào)效果最好,北半球500hPa高度次之,再次是熱帶印度洋SST,最后是北太平洋SST。試驗(yàn)表明,使用多個(gè)預(yù)報(bào)因子的ECC方法,使得局部地區(qū)較弱的強(qiáng)迫作用能夠被識(shí)別出來(lái),它集合了多個(gè)因子在不同區(qū)域的預(yù)報(bào)技巧,因此比單因子場(chǎng)的CCA預(yù)報(bào)更能提供全面充實(shí)的預(yù)報(bào)依據(jù),預(yù)報(bào)效果好于任何一個(gè)單因子場(chǎng)預(yù)報(bào)。采用回歸法的集合平均預(yù)報(bào),能夠?qū)⒉煌蜃訉?duì)不同地區(qū)預(yù)報(bào)的重要性體現(xiàn)出來(lái),因此比簡(jiǎn)單的等權(quán)集合平均方法預(yù)報(bào)技巧更穩(wěn)定。獨(dú)立樣本檢驗(yàn)中,
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