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摘要:
为研究云量的分布特点,本文利用历史观测资料,对新义州、定海、隆子3站的总云量和低云量进行了正态性检验,结果显示:总云量和低云量均未达到正态指标,具有一定的随机性.因此,在2004-2007年逐年1月T106L19模式产品和单站地面观测资料的基础上,采用适合被解释对象呈非未知分布的非参数方法--局部线性估计方法,选择合适的窗宽和核函数,创建了上述3站总云量和低云量的短期预报模型,包括不同的长度样本序列.同时,为了比较预报效果,还采用适合被解释对象呈正态分布的参数方法--逐步回归法,建立了相应的预报模型,并利用2003年1月1~31日的逐日T106L19模式产品和3站的云量历史观测资料,对各种预报模型进行了试报和效果的检验,结果表明:在3站的总云量、低云量的月平均准确率和月平均平均绝对误差的检验指标中,非参数局部线性估计的预报精度均高于逐步回归方法;使用短样本序列建立的自适应非参数局部线性估计预报模型与采用长样本序列建立的预报模型相比,效果相当,这意味着,在数值预报产品解释应用的云量预报中,非参数局部线性估计方法可以更合理地考虑其时间分布特征,尤其在缺乏较长时间的历史建模样本时,具有良好的应用前景.
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文献信息
篇名 基于非参数回归模型的局部线性估计云量预报方法研究
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 云量预报 非参数回归 局部线性估计 窗宽 核甬数
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 89-97
页数 9页 分类号 P458
字数 6182字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0469-5097.2009.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨修群 南京大学灾害性天气气候研究所 85 2690 27.0 50.0
2 孙旭光 南京大学灾害性天气气候研究所 20 747 14.0 20.0
3 胡邦辉 南京大学灾害性天气气候研究所 28 250 9.0 14.0
5 张惠君 解放军理工大学气象学院 2 50 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
云量预报
非参数回归
局部线性估计
窗宽
核甬数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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