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基于SVM分类的淮河流域夏季降水预测模型

2011-10-15分类号:P457.6

【作者】吴有训  刘勇  叶金印  余品忠  
【部门】安徽省宣城市气象局  安徽省气象局  淮河流域气象中心  
【摘要】采用1959—2009年逐月74项大气环流特征量序列5、00 hPa月平均高度场和月平均海温场,计算与预报对象淮河流域夏季降水量相关系数,选取预测因子;用主分量分析方法组合预测因子。用支持向量分类机方法分别建立山东淮河流域、河南淮河流域、江苏淮河流域、安徽淮河流域共4个区域夏季降水短期气候预测模型。对2007—2009年夏季降水量SVM分类预测,4个区域的训练集回预测正确率为85%~99%,平均训练集回预测正确率91%;预测结果误差最大不超过1级,绝对值平均为0.4级。结果表明,该模型具有较强的预测能力和推广前景,可在气候预测业务中使用。
【关键词】支持向量分类机(SVM)  淮河流域  夏季降水  短期气候预测
【基金】中国气象局气象新技术推广项目资助(CMATG2005M34)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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