多种气象统计模型对比研究——以气象敏感性疾病脑卒中预报为例

基于2008—2012年北京市4家三甲医院的脑卒中疾病急诊就诊资料及同期气象观测资料和环境监测资料,筛选气象和环境预报因子,采用广义相加(Generalized Additive Model,GAM)、逐步回归、BP(Back Propagation)神经网络及决策树4种方法编辑数据训练集(2008—2011年)和验证集(2012年)输入模型,建立北京市脑卒中疾病预报模型,计算各模型的拟合优度和预报准确率,对比分析脑卒中疾病各预报模型并确定最优预报方法。结果表明:北京市四季脑卒中疾病不同模型选取的预报因子不同,其中时间序列为重要的预报因子。GAM模型对高等级脑卒中疾病的预报效果最好,逐步回归模型对中间等级脑卒中疾病的预报效果最好,决策树模型对低等级脑卒中疾病的预报效果最好。4种脑卒中疾病预报模型四季平均的预报准确率依次为:GAM神经网络模型逐步回归模型决策树。GAM模型脑卒中疾病的平均和高等级预报准确率均为最高,其中出血性脑卒中预报模型的完全预报准确率为68.3%,预报误差≤±1级的准确率达98.0%,可以满足天气变化对出血性脑卒中疾病预报预警的业务需求。     

大连市紫外线辐射强度分析和预报方法研究

利用大连市2007年8月至2008年8月逐日紫外线观测资料,分析了紫外线辐射季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系。结果表明：大连市紫外线辐射强度具有明显的季节变化,夏季最大,春季次之,冬季最小。各季节紫外线辐射强度的日变化同位相,均为正午呈大致对称分布。无论何季节,日照总时数、14时能见度和太阳高度角均为影响大连市紫外线辐射强度的关键因素。同时,详细分析了雾对辐射强度的影响。并运用逐步回归方法,求得各季节紫外线辐射强度的预报方程,实现了预报的定量化。     

宁波市紫外辐射分布特征及强度预报服务技术研究

利用2010—2015年宁波市紫外辐射强度资料、常规气象观测资料以及大气环境资料,分析宁波市紫外辐射强度的日、月、季节、年际变化规律及其与气象和环境条件的相关性,并对到达地表的紫外辐射与大气上界的太阳总辐射的比值η'进行逐步回归,建立η'的预报方程,最后利用辐射传输公式计算出到达地面的紫外辐射强度。预报方程充分考虑了太阳高度角,以及温度、降水、水汽、能见度等气象要素对紫外辐射的影响。并将统计方法与本地气候特征相结合,增加了气候特征判据。经检验,预报紫外线等级正确率为53. 2%,相差1级的占34. 5%,优于主观预报,能够提高现有的紫外线等级预报准确率。最后,提出一种适合本地的紫外线等级划分标准,并根据冬半年和夏半年分别制定相应的防御建议。     

贵阳市空气质量预报方法与效果检验

2012年环境保护部发布的《环境空气质量标准》实施后,贵阳市空气质量状况发生了变化。利用贵阳市空气质量指数和常规气象要素等资料,分析空气质量特征及其与气象要素的关系,通过多元线性逐步回归和BP神经网络方法,分季节建立空气质量指数预报模型,并同CUACE模式进行对比检验。结果表明:近3年贵阳市空气质量状况良好,优良天数增多,污染天数减少且污染天气多出现在冬季,首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O_3;各季相关因子不同,但主要与相对湿度和风速有关;两种模型预报效果均表现为夏季评价最高,等级TS评分超过85%,指数准确率近99%,冬季预报效果相对最差,TS评分接近或达到70%,指数准确率超过或接近80%,而春、秋季效果指标差距不大;对2015—2016年AQI的预报效果回归模型的优于CUACE模式的,TS评分和预报准确率分别相差16.2%和20.0%。     

脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

辽宁太阳紫外线辐射特征及强度预报

利用紫外线观测仪器对辽宁4个地区紫外线辐射强度进行观测,研究了辽宁地区紫外线辐射强度的变化特征;分析了影响到达地面紫外线辐射强度的因子,结合MM5数值模式建立了统计预测模型,建立了紫外线辐射强度分级标准和对人体健康影响的对应关系。结果表明:辽宁地区的紫外线辐射强度,总体上是西、北部较东、南部稍强,但相差不大;紫外线辐射强度具有明显的季节变化,夏季最大、冬季最小。每年5～9月紫外线强度维持在一个较高的水平,日最大值出现在每日的11～14时。夏季紫外线对人体的影响最大,冬季基本无影响。云量的变化对紫外线强度的影响较大。紫外线辐射强度预报模型的预测结果较为理想。     

萍乡市供电量与气象因子的关系分析

首先对萍乡市1998～2000年3a来的供电量与气象资料进行相关性分析,找出了各季节的相关气象因子;然后采用逐步回归方法对因子进行筛选,建立了不同季节的供电量预报方程,并对预报效果进行了检验。     

基于EC细网格产品在乌鲁木齐机场低能见度预测中的释用

利用2015—2018年乌鲁木齐机场航空例行天气报告(METAR报)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格数值预报产品对影响能见度的主要因子进行分析,提取与低能见度相关性高的物理量作为预报因子,采用SVM方法,分别基于Poly、RBF核函数建立乌鲁木齐机场未来21 h能见度预报模型。结果表明:(1)基于预报因子区间分类的SVM模型物理意义明确,试验结果较好;以RBF为函数建立的SVM模型(SVM-RBF)预报能力更好,其训练样本预测的TS评分0.84,准确率89.20%。(2)SVM-RBF模型的检验样本中,预报准确样本的预报误差整体偏小;在漏报样本中则有能见度越低、预报误差越大的特点,模型的振荡性明显。(3)结合NCEP/NCAR再分析资料研究SVM-RBF模型对天气过程的预报表现,发现模型对于特定天气形势下引发的低能见度天气,预报误差较小且预报提前量较大。     

杭州市紫外线辐射强度分析和预报方法研究

利用杭州市观象台2005年8月-2007年5月的紫外线辐射强度数据,分析了紫外线辐射日变化和年变化特征,总结得出太阳高度角、空气湿度、地面水平能见度和日照时数的变化是影响杭州市紫外线辐射强度的关键因素。运用逐步回归方法,求得紫外线辐射预报方程,经过信度检验和敏感试验发现,方程具有较好的预报效果,可以用于杭州市紫外线辐射强度预报。     

近地面太阳紫外线辐射强度分析与预报

利用2003年3月至2004年2月日照市气象台观测的太阳紫外线辐射强度资料及对应的云量、能见度、湿度气象资料,通过对气象因子与紫外线辐射强度关系的定量分析,建立了单因子识别紫外线辐射强度的数学模型。选用单因子贡献度的数学累积值计算多因子综合贡献度,通过多级判别分析,确定综合贡献度与紫外线辐射强度等级的对应关系。根据数值模式输出产品的解释应用结果,对紫外线辐射强度等级做预报。2004年3～4月试运行结果较好。