《表1 24小时冷湿指数极端天气定量预报第1个独立样本入选的主成分方差贡献及累积方差贡献》

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《基于智能计算的广西冷湿极端天气定性和定量组合预报方法研究》

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以1956～2017年每年12月至次年2月研究区域内的极端冷湿指数天气过程为预报对象，取建模样本为1956～2010年PT≥50强冷湿事件共115 d，并以2011～2018年PT≥50强冷湿天气过程的16 d作为独立预报样本，预报因子为41个。首先对第1个独立预报样本进行预报，取115个建模样本加上第1个独立样本的41个物理量预报因子作PCA计算，得到41样本长度为116的主成分。在此以累积解释方差百分率达80%左右作为选取主成分个数的标准，这些方差贡献大的入选因子能更好地反映全部因子的预报信息，从而预报效果也会更好（Kidson，1975）。经计算，41个主成分因子的前9个主成分的累积方差贡献达到了81.04%（见表1）。因此，取这前9个主成分作为第1个独立预报样本的预报模型输入，采取同样的入选原则计算第2～第16个独立预报样本的主成分。