神经网络模型预报湖北汛期降水量的应用研究
  • 【DOI】

    10.3321/j.issn:0577-6619.2001.06.014

  • 【摘要】

    使用人工神经网络方法建立了湖北省汛期(6~8月)总降水量的短期气候预测模型,该神经网络模型的输入是汛期前期(2~4月)的北半球月平均500 hPa高度场、海平面气压场和太平洋海温场的扩展自然正交展开(EEOF)的前几个主要模态的时间系数,输出了湖北汛期降水场的自然正交展开(EOF)的前2个主要模态的时间系数.41 a历史资料的交叉检验表明:样本试验的预报技巧评分平均为0.246,虽然该模型对各年的... 展开>>使用人工神经网络方法建立了湖北省汛期(6~8月)总降水量的短期气候预测模型,该神经网络模型的输入是汛期前期(2~4月)的北半球月平均500 hPa高度场、海平面气压场和太平洋海温场的扩展自然正交展开(EEOF)的前几个主要模态的时间系数,输出了湖北汛期降水场的自然正交展开(EOF)的前2个主要模态的时间系数.41 a历史资料的交叉检验表明:样本试验的预报技巧评分平均为0.246,虽然该模型对各年的预报效果仍存在一定的不稳定性,但它可为湖北汛期降水的短期气候预测提供一种具有明显统计预报正技巧的预报方法. 收起<<

  • 【作者】

    胡江林  张礼平  宇如聪 

  • 【作者单位】

    武汉暴雨研究所/武汉中心气象台/中国科学院大气物理研究所

  • 【刊期】

    气象学报 ISTIC PKU 2001年6期

  • 【关键词】

    人工神经网络  短期气候预测  交叉检验  自然正交展开 

  • 【基金项目】

    中国科学院实验室基金