气候因子

1. 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101; 2. 北京师范大学资源与环境研究所北京100875 摘要： 在全国挑选了东北、华北、华中、西南、华南、西北、新疆和西藏8个试验区，采用人工神经网络和逐步回归方法，应用温度、降水对植被指数进行预报（气候因子超前土地覆盖特征量24个月）.试报结果表明：在对植被指数的预报上，人工神经网络优于逐步回归。同时尝试性的将神经网络预报方法与逐步回归方法结合起来作预报，即应用逐步回归挑选出来的预报因子作为神经网络的外部输入精选因子，进行神经网络模拟预报。研究表明，对神经网络的预报因子进行精选，可事先排除一些干扰信息，对提高神经网络的预报准确率有所帮助

我国东部霾污染天气的加剧已引起了国内和国际社会广泛关注。由于能源结构的原因，我国经济快速发展所排放的污染物是霾污染加剧的主要原因和基本物质条件，但是，作者发现，在过去50多年里我国东部地区冬季霾发生日数虽然有着长期的显著增加趋势，但也表现出不同的年代特征，1960-1979年缓慢增加，1980-1999年增加趋势不明显（甚至北方地区有减少趋势），2000年后急剧增加，这与能耗总量的持续增加趋势并不一致。因此，除了能源消耗所排放的污染物影响外，气候变化在霾日变化过程中也起着重要作用