【摘 要】
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利用NCEP常规和导出月平均资料,采用旋转EOF、典型相关分析等方法分析浙江梅汛期和汛期降水量的空间分布,提取典型相关变量作为预报初选因子。然后根据因子差异法选取三种建
【机 构】
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浙江省气象台,浙江省气象科学研究所,浙江省气候中心
【基金项目】
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浙江省科技厅重点项目（气候模式统计降尺度集成技术的应用研究）资助（2005C23077）
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利用NCEP常规和导出月平均资料,采用旋转EOF、典型相关分析等方法分析浙江梅汛期和汛期降水量的空间分布,提取典型相关变量作为预报初选因子。然后根据因子差异法选取三种建模方案,分别构建浙江省梅汛期和汛期雨量BP人工神经网络预报模型,并连续进行四年预报检验,结果显示最佳的预报方案平均ps评分分别达到69分和84分,比较好的预报出降水趋势;最后对预报因子空间进行分析表明：（1）NCEP导出资料在汛期降水预测中具有重要作用;（2）梅汛期和汛期因子在全球范围内均有五个集中区,其中四个区分别与ENSO、冰岛低压、阿
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