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题名中国冬季气温的集合典型相关分析和预报
被引量：14
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作者
陈小兰
吴洪宝
丁留贯
贺晓霞
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机构
南京信息工程大学江苏省气象灾害重点实验室
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出处
《南京气象学院学报》
CSCD
北大核心
2007年第5期623-631,共9页
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基金
江苏省气象灾害重点实验室基金项目资助(KLME060211)
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文摘
以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验。结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定。
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关键词
中国冬季气温
集合预报
典型相关分析
等权集合
回归集合
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Keywords
winter temperature over China
ensemble forecast
canonical correlation analysis
equal en- semble
super ensemble
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分类号
P457.3
[天文地球—大气科学及气象学]
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