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文檔簡介
1、為了對長江中下游夏季降水進行短期氣候預測,利用了國家氣候中心提供的全國160個測站1951~2014年的逐月降水資料,NCEP/NCAR提供的1951~2014年大氣月平均再分析資料,國家氣候中心提供的74項環(huán)流指數(shù)和NOAA整編多種指數(shù)資料,采用相關分析、合成分析、回歸分析等方法研究了長江中下游夏季降水的變化趨勢,關鍵影響因子對夏季降水的影響;利用數(shù)據挖掘方法(C4.5算法、CART算法)和前期春季、前期冬季、同期夏季影響因子建立了夏
2、季降水預測模型。主要成果如下:
(1)近63年長江中下游地區(qū)夏季降水總體呈現(xiàn)上升的變化趨勢,且在1979年左右降水量發(fā)生了突變。長江中下游地區(qū)夏季多雨年時,降水量最多的區(qū)域在安徽、江西、浙江三省的交界處。長江中下游地區(qū)夏季少雨年時,降水量最少的區(qū)域主要在湖南北部岳陽附近和湖北省與江西省交界處。
(2)利用數(shù)據挖掘中的C4.5算法和前期春季影響因子建立長江中下游夏季降水預測模型。降水是否偏多、是否偏少模型預測準確率分別
3、為91.67%、85.71%。利用CART算法分別和前期冬季影響因子、同期夏季影響因子建立夏季降水預測模型。前期冬季因子建立的降水是否偏多、是否偏少模型預測準確率分別為70.59%、83.33%,同期夏季因子建立的兩模型預測準確率分別為82.35%、75%。
(3)基于數(shù)據挖掘方法的長江中下游夏季降水預測模型具有較高的預測準確率,模型構建具有天氣學意義,判別規(guī)則依據大數(shù)據理論,廣泛考慮相關因子、多種診斷因子以及大量指數(shù)因子的排
4、列組合,能夠針對各年的特點,提供規(guī)則集中不同遞進層級的規(guī)則進行預測。智能化選擇關鍵因子,易于客觀化、自動化實施,為長江流域汛期降水的短期氣候預測提供了新的思路與方法。
(4)當前期春季太平洋副高強度指數(shù)、北半球副高強度指數(shù)加強時,夏季西太平洋副熱帶高壓加強,利于長江流域南部的西南暖濕氣流向長江中下游地區(qū)輸送,貝加爾湖南部的反氣旋促進了冷空氣的南下,為長江中下游地區(qū)提供了暖濕空氣和冷空氣,有利于該地區(qū)夏季降水增多;反之則不利于降
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