区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究

摘要：

利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用.通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5～6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型.运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验.结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果.

关键词：人工神经网络、EOF、数值预报产品释用、降水量级预报

所属期刊栏目：34

分类号：P4(大气科学（气象学）)

资助基金：广西自然科学基金0339025;中国科学院资助项目40075021

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17