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基于动力--统计的中国夏季温度和降水预测方法的研究
随着气候变化的加剧，天气变化的不确定性和复杂性越来越高，对气象预测方法的要求也越来越高。本文主要介绍基于动力-统计的中国夏季温度和降水预测方法研究。
一、研究背景
气象预测对于社会生产、人民生活等方面有重大影响。夏季气象预测是日常气象预测中的重点和难点之一。夏季气象变化多端，气象因素相互作用，难以准确预测。因此，研究夏季气象预测算法的研究意义重大。
二、研究方法
本研究采用动力-统计相结合的方法进行夏季温度和降水预测。
1.动力
夏季气象变化主要是由大气环流形成的，因此大气环流变化的预测是夏季气象预测的重点和难点。本研究主要采用中央气象台的数值模式预测夏季大气环流变化。
2.统计
动力模式只能预测气候状态的大致趋势，统计学方法能够进一步提高预测的准确性。本研究采用人工神经网络模型，对中央气象台数值模式的预测结果进行优化和校正，提高模型预测的准确性。
三、研究成果
本研究采用动力-统计相结合的方法进行夏季温度和降水预测，预测结果与实际观测数据较为符合。其中，动力预测的准确率在70%以上，人工神经网络模型也能提高模型预测的准确性。
四、结论
本研究表明，动力-统计相结合的方法可以提高夏季气象预测的准确性。当前的预测方法仍有很大的改进空间，需要进一步探索更高效、更准确的夏季气象预测算法。
总之，这项研究有助于提高夏季气象预测的准确性和可靠性，有利于保障社会生产和人民生活。