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1.
对太平洋500hPa候高度场和距平场进行了主成分分析,得出反映500hPa候高度特征的典型场。指出候高度场的第1特征向量的空间型是季节变化的主要型,它可解释总方差的74.5％,候高度场的其余特征向量与距平场的特征向量是按顺序的对应相似。这些典型场可以很好地描述北太平洋的大气环流特征。距平场的第1特征向量空间型清楚地反映了与厄尔·尼诺现象有关的环流型。 相似文献
2.
本文提出一种基于支持向量回归的统计预报方法,通过经验正交分解对原始数据矩阵进行时空分解,提取出空间模态和时间系数。由于海面高度变化具有非线性、大惯性的特点,对时间系数进行小波分析,能有效滤除其中的高频信号,得到表征海面高度变化的低频信号。利用支持向量回归方法对小波分解后的低频信号构建预报模型。最后,进行小波重构,还原时间序列长度,实现未来7天的海面高度预报。通过黑潮附近海域的海面高度预报结果验证,该预报方法的预报效果优于整合滑动平均自回归预报方法。本文通过机器学习的算法实现了海面高度的预报,为海洋预报方法提供了新的思路。 相似文献