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福建旱涝短期气候预测统计方法试验研究
张容焱1, 李永尧2, 徐宗焕3, 吴滨1, 高建芸1
1.福建省气候中心, 福建, 福州, 350001;2.福建师范大学数学与计算机学院, 福建, 福州, 350007;3.福建省气象科学研究所, 福建, 福州, 350001
摘要:
利用最优子集、神经网络、EOF-CCA和均生函数4种常用统计方法,对福建春季、前汛期、后汛期和秋冬季进行年度、季度旱涝的短期气候预测试验,采用统一的评分标准评定。结果表明:最优子集、神经网络模型具有较好的预测能力,EOF-CCA模型有一定的预测能力,均生函数模型相对较差。
关键词:  旱涝  短期气候预测  统计模型  预测能力
DOI:
分类号:
基金项目:中国气象局新技术推广项目(CMATG2007M36)“东南沿海农业气象灾害预警及减灾模式研究”资助
EXPERIMENTAL RESEARCH WITH STATISTICS METHOD INTO SHORT-TERM CLIMATE PREDICTION ABOUT FLOOD/DROUGHT IN FUJIAN PROVINCE
ZHANG Rong-yan1, LI Yong-yao2, XU Zong-huan3, WU Bing1, GAO Jian-yun1
1.The Climate Center of Fujian, Fuzhou 350001, China;2.Math and Computer College, Fujian Normal University, Fuzhou 350007, China;3.Meteorological Institute of Fujian, Fuzhou 350001, China
Abstract:
Experimental research has been made into short-term climate prediction of flood/drought in spring,monsoon and typhoon seasons and autumn and winter seasons.It lasted a year and a quarter in Fujian with four usual statistics methods,namely,the optimal subset,neural network,EOF-CCA and mean generating function.The result is graded by a unified scoring criterion,which indicates that the optimal subset and neural network have better forecast ability than the model of EOF-CCA and the mean generating function has the worst forecast ability.
Key words:  flood/drought  short-term climate prediction  statistical model  forecast ability
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