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题名基于聚类分区的中国夏季降水预测模型
被引量：15
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作者
杜良敏
柯宗建
刘长征
肖莺
刘绿柳
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机构
武汉区域气候中心
国家气候中心
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出处
《气象》
CSCD
北大核心
2016年第1期89-96,共8页
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基金
公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306024
GYHY201306033和GYHY201406022)
+1 种基金
国家重大科学研究计划(2012CB955902)
国家自然科学基金项目(41005051和41205039)共同资助
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文摘
文章基于近邻传播客观聚类方法对中国夏季降水进行了气候分区,以中国不同分区的夏季降水为预测对象,使用前期的海温和海平面气压场为预测因子,利用图像标签算法提取高相关封闭区域的预测因子信息。结合最小二乘回归法建立预测模型。采用Ps评分、距平符号一致率和距平相关系数三种评分方法检验了该预测模型,比较了四种不同的因子配置方案的预测能力。研究结果表明,利用冬春季海温的演变特征结合海平面气压的年际变化为预测因子的分区预测模型效果较好,在1982—2009年期间的平均交叉检验平均Ps得分为81.4,距平符号一致率为63%,距平相关系数为0.35,2010—2014期间的独立样本预测检验的平均评分分别为77.1,58%和0.19,且逐年回报效果较为稳定,表明该方法对中国夏季降水有较好的预测效果。研究结果显示,该预测模型能较好地预测出2014年中国夏季降水南多北少的分布特征。
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关键词
近邻传播聚类
分区
夏季降水预测
图形标签算法
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Keywords
affinity propagation clustering, regionalization, summer precipitation prediction
image labeling algorithm
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分类号
P467
[天文地球—大气科学及气象学]
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