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一种用于气候预测的异常相对倾向生成方法与系统

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本发明公开了一种用于气候预测的异常相对倾向生成方法与系统。对气候变量原始数据进行时间平滑，去除高频变率；减去平滑数据的气候态，得到距平；在此基础上，根据目标频段，选择各时刻前期平均时段的长度，定义相应的近期异常背景；减去近期异常背景，去除低频变率，得到异常相对倾向；对异常相对倾向建模并进行预测，将低频变率作为已知近期异常背景代入相加，实现对距平和原始场的预测。本发明解决了气候预测的时间边界和多尺度问题，在时间序列末端只需利用历史和当前数据提取目标频段信息，可突出已知近期异常背景上的较高频异常相对倾向，只需对异常相对倾向进行预测，避免引入预测低频变率产生的误差，有效提升气候预测的准确率和稳定性。

著录项

公开/公告号CN114330850A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;
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申请/专利号CN202111570454.9
发明设计人杨修群;张昱培;孙旭光;陶凌峰;房佳蓓;张志琦;王昱;
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申请日2021-12-21
分类号G06Q10/04(20120101);G06F17/18(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人孟红梅
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

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法律状态
2022-04-12

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