【摘 要】
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本文应用SVD 迭代模型的动力延伸预报产品释用方法对河北省月平均气温进行了预测试验。为了提高预测精度，在500hPa 高度场上选取适当的相关区是必要的，本文选取相关系数大
【机 构】
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河北省气候中心,石家庄 050021
【出 处】
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2011年第二十八届中国气象学会年会
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本文应用SVD 迭代模型的动力延伸预报产品释用方法对河北省月平均气温进行了预测试验。为了提高预测精度，在500hPa 高度场上选取适当的相关区是必要的，本文选取相关系数大于= 0.45 c r 的区域为相关区，相关区格点数为约为100 个左右。当迭代次数S = 2 时，截断阶数K = 1或K = 2 时预测效果最好，24 个月平均符号相关系数分别为0.72，0.67。当截断阶数K = 3时，迭代次数S = 0 时预测效果最好，平均符号相关系数达到0.65。随着迭代次数增加时，迭代误差ε逐渐减小，说明迭代运算是收敛的，但是迭代运算不一定能提高预测精度。当K = 1， S = 0 情况下，月平均气温的符号相关系数平均达到了0.77。
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