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作者：高佳琦;李东宇;曾燕;吴诗杰;
单位：水利部南京水利水文自动化研究所;中国气象科学研究院;南京气象科技创新研究院;中国气象局交通气象重点开放实验室;南京信息工程大学生态与应用气象学院;
摘要：梅雨是我国江淮地区夏季重要的气候现象。以江淮梅雨降水量的空间分布特征及其预报因子为研究对象，利用自组织映射(SOM)算法将1951～2016年梅雨按江南区、江淮区及长江中下游三个区域降水量进行聚类分析，将1951～2010年梅雨量和预报因子作为训练集，建立预测2011～2016年三个区域梅雨降水量的支持向量机(SVM)模型。结果表明，1951～2016年梅雨期降水量分为9种SOM分型，其总体平均轮廓系数为0.50,分型效果好；SVM预测模型对2011～2016年降水量正常或偏少的梅雨预报及降水量趋势预报效果好。梅雨分型研究对防汛及防灾减灾工作具有较好的指导意义。
关键词：自组织映射;;支持向量机;;梅雨;;机器学习
基金资助：中国气象服务协会气象科技创新平台项目(CMSA2023MC022);; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX24＿1475)
