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摘要
基于安徽省15个站1957～2016年逐日降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了梅雨期和伏期台风降水的气候特征及台风降水异常年的大气环流特征;通过相关分析确定了影响安徽省台风降水事件的前期环流指数,建立了基于BP神经网络的梅雨期和伏期台风降水事件发生与否的预测模型。结果表明,60年中有32年在梅雨期发生了台风降水,有40年在伏期发生了台风降水,对应梅雨期、伏期的多年平均台风降水量分别为123.7、126.8mm;台风降水偏多和偏少年的环流背景具有明显差异,降水偏多年欧亚大陆以经向环流为主,副高偏强、偏北;降水偏少年欧亚大陆以纬向环流为主,副高偏弱、偏东;台风降水事件发生与否的BP神经网络预测模型具有较高的准确度,率定期内梅雨期、伏期准确率分别为98%、100%,验证期内梅雨期、伏期准确率均为90%,其中1976、2013年预测错误,可能是这两年台风降水分别受ENSO和西太平洋海温异常事件的影响,台风降水机制异于常年。
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