【摘 要】
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对于短期气候时间尺度预报来说,短期内尚无有效方法提高数值预报产品精度,建立一种能综合有效利用全场信息的非线性释用方法,通过统计释用提高短期气候的预报准确率,是一条可
【机 构】
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解放军理工大学气象学院,中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室,南京军区空军气象中心
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划项目（2006CB400505）和国家自然科学基金项目（40675040）共同资助.
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对于短期气候时间尺度预报来说,短期内尚无有效方法提高数值预报产品精度,建立一种能综合有效利用全场信息的非线性释用方法,通过统计释用提高短期气候的预报准确率,是一条可行的途径。通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表因子场与站点预报要素之间的大部分协方差关系,使因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术（BPNN）建立非线性预报模型,实现上述目标。以平潭、福州站10月旬平均温度、降水距平百分率预报为例,分别使用CCA-BP—BPNN模型和插值模型对1983—2001年资料建立预报方程,对2002—
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