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| 非线性主成分分析在中国四季降水异常分布中的应用 | |
| 引用本文： | 郭品文,居丽丽,徐同.非线性主成分分析在中国四季降水异常分布中的应用[J].南京气象学院学报,2008,31(4). |
| 作者姓名： | 郭品文 居丽丽 徐同 |
| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学,江苏省气象灾害重点实验室,江苏,南京,210044 2. 上海市南汇气象局,上海,201300 3. 中国气象局,上海台风研究所,上海,200030 |
| 基金项目： | 江苏省六大人才高峰基金 |
| 摘 要： | 利用中国160站逐月降水资料,运用一种基于前馈型人工神经网络的非线性主成分分析方法(nonlinear principal component analysis,NLPCA)研究了中国近50 a四季降水异常分布的非线性特征.结果表明,NLPCA有能力表示出更一般的低维结构特征.四季降水的异常分布都具有一定的非线性相关空间结构,其中春夏季节非线性较强,秋冬季节稍弱;四季降水距平的一维NLPCA近似在非线性主成分取极端相反位相时,对应的空间分布型表现出明显的不对称性.四季降水异常的一维NLPCA近似都比传统一维PCA的近似逼真,且存在季节变化. |
| 关 键 词： | 非线性主成分分析(NLPCA) 降水异常 非线性特征 |
Application of Nonlinear Principal Component Analysis to Seasonal Precipitation Anomaly over China |
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| GUO Pin-wen,JU Li-li,XU Tong.Application of Nonlinear Principal Component Analysis to Seasonal Precipitation Anomaly over China[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2008,31(4). | |
| Authors: | GUO Pin-wen JU Li-li XU Tong |
| Abstract: | |
| Keywords: | PCA |
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