基于最优分割的分类筛选方法在长期预报中的应用

长期天气预报目前虽然已使用统计动力方法进行了大量的实践研究工作,但由于长期天气变化基本理论的匮乏,很难取得进展。在这种情况下,用天气、统计分析方法,找出主要影响因子,进行分类预报的工作受到普遍重视。省内外已就此做了大量工作,主要是基于Fishe或Bayes准则的判别分析和基于各种相似系数的聚类分析。这些工作的共同缺点是在进行分类时所选的因子对预报量各样本均起作用。而相关分析的经验表明,在某些情况下,这一影响因子起主要作用,而在另一种情况下,另一影响因子起支配作用,其它因子的作用可以略而不计。 为弥补上述方法的缺欠,木文介绍一种从最优分割出发的分类筛选方法,並用实例说明了在降水长期预报中的应用。