[发明专利]一种基于经验正交分解的日尺度降尺度预测方法在审
| 申请号： | 202111131103.8 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113836129A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 鲁晨;黄国和;宋唐女 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/2458;G01W1/00 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 陈波 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于经验正交分解的日尺度降尺度预测方法，依次包括：获取日尺度观测数据和研究站点所在格点以及周围格点的大尺度环流数据，包括再分析和GCM数据；对GCM数据进行插值，计算皮尔逊相关系数，根据相关性强度选取预测因子场的大小；分别去除观测值、再分析和GCM数据的时间序列的线性趋势，并将它们拼接，使用经验正交分解将预测因子场分解成多个模态EOF以及对应的日尺度时间序列；计算皮尔逊相关性系数，选择相关性高的EOF；对日尺度站点观测数据和选取的EOF中再分析数据的序列进行建模；将模型应用到选取EOF中GCM的序列，获得未来时期日尺度模型预测值；将去除的线性趋势项与模型预测值重构，得到未来日尺度的气候预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 经验 正交 分解 尺度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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