【摘 要】
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利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目41230528, 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD), 江苏省高校“青蓝工程”创新团队项目
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利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,简称SOM)的统计降尺度方法,对江淮流域夏季(6-8月)逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分(Brier Score)均近似为0,显著性评分(Signi
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