低纬度地区局地暴雨的神经网络预报方法研究
以南宁市所辖8个站暴雨集中的6－8月逐日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究。通过动力相似法，结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别，然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算，求出与降水量序列相关较好的预报因子，并对这些因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子，建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型。利用该预报模型，对2006年6－8月的逐日暴雨预报实验结果表明，该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力。
暴雨预报 神经网络 滑动分区 数值预报
梁钟清 金龙 巩远发
成都信息工程学院 大气科学系,四川 成都 610041；清远市气象台,广东 清远 511500 广西气象减灾研究所,广西 南宁 530022 成都信息工程学院 大气科学系,四川 成都 61004
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1-8
2008-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）