我国气温变化的神经网络预测模型

• 作者: 张冉 张晴 李力 薛宝林 郭国龙 郭庆春
• 来源期刊: 热带气象学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 气候学 预报方法 神经网络 气温 CO2浓度 太阳辐射 气溶胶
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 483-487
• 页数: 5页
• 分类号: P423.3.4
• 字数: 5140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4965.2009.04.014

摘要

利用神经网络系统工具,把CO2浓度、太阳辐射、全球冰量和气溶胶作为输入,把气温作为输出,结果发现模拟值和目标值吻合较好,比多元回归拟合值的精度高.在此基础上,进行了两个控制性试验,即CO2浓度每年分别增加1%和0.5%,试验结果表明:随着CO2浓度的增加,21世纪前30年每10年中国气温的增加速度分别为0.4 ℃和0.2 ℃;到21世纪末,中国气温将分别增加3.8 ℃和2.4 ℃,神经网络模拟结果和气候系统模式模拟结果具有较好的一致性,从而进一步说明,神经网络预测模型在分析气候变化方面具有可信性和可行性.