基于支持向量机的预报技巧的预报模型研究  

Study on the Method of Forecasting Forecast Skill Based on Support Vector Machine

作　　者：王小萍[1] 谭季青[2] 吴书成[1] 

机构地区：[1]杭州市气象局,杭州310008 [2]浙江大学气象信息与灾害预测研究所,杭州310027

出　　处：《科技通报》2006年第6期747-752,共6页Bulletin of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金(40475043)

摘　　要：用2002年1月1日至2004年5月31日两年5个月的国家气象中心(北京)T213L31模式的初始资料和预报资料,对500 hPa高度场的预报技巧——距平相关系数进行了统计分析,在了解其变化特征、规律和关联因子的基础上,对预报技巧变化的机制作了一个初步探讨。考虑到大气时空变化的复杂性,针对各个季节分别设计了基于支持向量机的预报技巧的预报模型。研究结果表明:支持向量机模型预报值可以较好地反映预报技巧变化的趋势,将其应用于预报技巧的预报是可行和有意义的。On the basis of the diagnostic analysis of 500 hPa height＇s initial analysis field and forecast field data of T213131 model of National Meteorological Center （Beijing）, forecast skill, namely anomaly correlation coefficient of cases has been carefully surveyed using statistic method. After finding out the features, rules and correlation factors for the change forecast skill, we research its changing mechanism primarily. Considering the complexity of the atmosphere＇s space-time change, we design models based on Support Vector Machine for different seasons, respectively. The above-mentioned results show： the forecast values can preferably reflect the forecast skill＇s change trend. It proves that using SVM to forecast the forecast skill is feasible and significant.

关 键 词：动力气象学 T213模式 可预报性 距平相关系数 统计检验 支持向量机 预报技巧的预报 

分 类 号：P435.1[天文地球—大气科学及气象学]