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《第六届长三角气象科技论坛论文集》2009年
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基于KNN方法的降水概率预报技术及应用

俞剑蔚  陈玉石  韩桂荣  刘梅  
【摘要】:本文运用K邻近非参数回归技术制作降水概率预报,在最优邻近子集生成等关键环节运用了排序法、逐步逼近法和聚类分析等方法。采用"降水距离"概念变换JMA降水预报因子,构造EC湿度场预报因子,提高了预报初预选因子的质量。利用2005年4月至2008年11月的资料,建立了逐日动态更新样本库的降水概率预报业务系统,在一年的预报业务试验中取得了较好的效果,预报结果无明显的偏向性,布瑞尔评分为0.217,技巧评分为12.1。从预报的分布形态来看,为中间多、两端少的正态型分布。总体来说,本文的概率预报技术有较好的应用前景,而预报水平可以进一步的提高。
【作者单位】:江苏气象台 江苏省气象科学研究所
【基金】:国家重点基础发展计划项目(2004CB418302)
【分类号】:P457.6

【参考文献】
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