【摘 要】
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利用慢特征分析（Slow Feature Analysis,SFA）方法提取大气气溶胶时间序列的外强迫因子信息,并将此外强迫因子信息嵌入到预测模式中,建立一个包含提取外强迫因子信息的预测模式.
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所,南京信息工程大学,福建省平潭县气象局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41275087,41075061,41030962）, 江苏高校优势学科建设工程资助项目（PAPD）
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利用慢特征分析（Slow Feature Analysis,SFA）方法提取大气气溶胶时间序列的外强迫因子信息,并将此外强迫因子信息嵌入到预测模式中,建立一个包含提取外强迫因子信息的预测模式.利用该方法对2011年6月1日至2011年9月14日黄山山底的每小时大气气溶胶数浓度时间序列进行预测试验分析.结果表明,当提前预报一步时,平稳性模式的预测结果与实际观测数据的相关系数为0.6982,而单一外强迫模式的相关系数为0.7390,强迫模式的相关系数是0.7475,外强迫的加入可以有效的提高预测技巧.
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