滁州市汛期雨量多尺度时间变化特征及其GA-BP模型预测

论文摘要

利用集合经验模态分解EEMD方法分析了滁州地区汛期雨量的多尺度时间变化特征,以国家气候中心的百余项环流指数作为预报因子并利用主成分分析进行预测因子优化,在此基础上建立基于GA-BP神经网络的汛期雨量气候预测模型,研究结果表明:该地区1961—2017年汛期雨量存在准2 a、4 a的年际尺度及准11 a、16 a的年代际尺度周期变化特征,总体趋势在20世纪80年代之前、20世纪80年代—21世纪及21世纪以来3个时段分别对应增多—减少—增多的趋势;基于GA-BP神经网络的两种方案对滁州地区7个站的预测误差分别为122 mm和144 mm,其中利用主成分分析进行因子优化的方案预测效果更好。

论文目录

• 1 数据与方法
•   1.1 数据来源
•   1.2 集合经验模态分解
•   1.3 GA-BP模型
•   1.4 交叉验证
• 2 结果与分析
•   2.1 汛期降水量的多尺度时间变化特征
•   2.2 汛期降水量预测
•     2.2.1 预测因子选取
•     2.2.2 预测效果分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 熊世为,张新民,段春锋,郁凌华,胡姗姗

关键词: 汛期雨量,多尺度时间变化,气候预测,模型

来源: 沙漠与绿洲气象 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学,地球物理学

单位: 滁州市气象局,安徽省气候中心

基金: 国家自然科学基金(41605068),中国气象局气候变化专项(CCSF201802)

分类号: P467;P338

页码: 89-93

总页数: 5

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