用相关表作倒春寒预报

相关表是一种用多要素进行综合统计的表格。它的基本原理是将与预报对象关系密切的各个预报因子分为几个级,然后通过各种级别的排列组合,寻找多种因子的综合影响与预报对象的关系。它不仅能综合反映多因子与预报对象的关系,同时还能够单独考虑诸因子中某一个或某几个因子与预报量的关系,因此是一种简便而实用的综合多因子的预报工具。     

“真值图”法天气预报——0—1型多因子综合统计预报方法

真值图是表达逻辑代数运算的一种直观图形,常用于电子开关线路设计中。在作气象定性预报的0—1型多因子综合预报中,引用了真值图,效果较好。一、综合预报真值图的制作方法0—1型多因子综合预报,通常用“1”和“0”分别表示预报对象或预报因子的“出现”和“不出现”。当用两个预报因子作综合预报时,因子的不同组合状态可以有2×2=2~2种;n 个因子的不同组合状态将有2~n 种。进行综合预报的关键,就在于正确地区别 n 个因子的各种组合状态,以及表达各不同组合状态与预报对象状态的对应关系。真值图是一种能够区分因子的不同组合状态的有规律的图形,所以能用于作综合预报。真值图的画法有很多种,这里介绍一种比较简便的方法。     

用多因子综合相关法制作天气预报

应用“多因子综合相关法”预报天气能够综合多方面的因素对于预报对象的影响,并可制作逐日预报,是一种比较客观和适用的方法。下面是我们使用该方法的一些体会。一、关于如何选取预报因子从大量的预报因子中筛选出与预报对象相关性好的、互相独立的多个因子,是应用此方法的基础,应注意以下两点:     

模糊综合评价在汛期(6—8月)降水趋势预报中的应用

本文用计算相关系数的方法,筛选出与汛期(6—8月)降水量相关性好的因子,作为预报因子。应用模糊变换原理,综合评价预报因子与预报对象之间的关系。通过设计各因子的隶属函数,建立它们间的一种模糊关系(?);同样也建立预报因子与预报对象之间的一种模糊关系(?)。然后,对(?)与(?)进行模糊变换运算,作出汛期降水趋势预报。     

概率映射作因子非线性变换

对非线性因子的处理,一般的做法是通过寻找一个比较合适的拟合曲线函数,用这个函数来进行变换,对于二级预报问题,因子的变换还可以通过概率映射来进行。一、概率映射变换当预报对象为二级时,因子与预报对象之间的相关关系可以通过因子各取值区间内某一级预报对象出现的概率反映出来,因子各取值区间的概率形成一个序列,从这一概率序列的变化可以看出因子与预报对象之间的关系是线性的,还是非线性的。事实上,对于二级预报问     

统计图象识别的一种数值方法

本文提出了统计图象识别的一种数值方法,它不需要假定预报对象服从某种分布,而是根据其实际分布利用微机直接建立预报量和预报因子之间的统计关系,识别图象类别。与常用的解析判别方法相比,它提高了预报效果。在这种方法中,由于能较为清楚地看到预报因子对预报量的影响,透明性好,因此对因果关系较为明显的短时预报更适宜。     

应用多判据综合评价、提取预报因子的潜在信息

为了改善对预报因子潜在信息的评价和提取,本文试验了多种判据综合评价、提取预报信息,提高预报精度。具体方法是,计算从各个方面反映预报信息的五个单一判据的加权平均,作为综合评价、提取预报因子潜在信息的客观量度。实例应用表明,无论对单个预报因子或多个预报因子,综合判据比单一判据明显优越,它能克服通常单一判据的局限性,比较全面、客观地评价、提取预报信息,提高预报准确率。     

多因子预报转盘

为综合多因子做短期天气预报,我台制作了操作简便反映直观的“多因子预报转盘”。现将其制怍步骤及使用方法介绍如下: 一、制作步骤 (1)挑选较佳因子 首先选取若干个与预报对象相关性较好的因子(一般以5—7个为宜),并将其逐一等差分级。(如△P_(24)在6月份的变化幅度为-7— 7毫巴之间,把它等差分级为-7——6,-6—-5……     

地方MOS数据集及应用程序包的建立方法介绍

一、前言 “MOS”方法是通过数值预报量与实际预报量的统计关系而作出的一种客观的、定量的预报方法,其预报效果决定于预报因子的挑选和预报数学模型的构造。但在大量的数值预报要素场且有众多的预报对象的情况下,要迅速地、客观地选择出与预报对象相关密切的因子,建立出预报方程,必须利用电子计算机来完成。然而,目前国内电子     

试用N维欧氏空间距离制作降水量预报

前言 点聚图是县站简单、有效、直观的预报工具之一,但通常只能作两个预报因子的点聚,而对多个因子就无法点聚。我们试用N维欧氏空间距离制作降水量预报,从一个侧面解决多因子的综合问题。 我们认为如果预报因子相似,则对应其后期的降水量一般也应该相似。那么相似的程度如何呢?需要采用一个客观的标准,不致因人而异。这个标准就是N个预报因子组成的N维欧氏空间距离的最小距离,因为预报年与不同年间的预报因子间的距离中要有一个或几个达到极小值。     

第五讲 农作物发育期预报

农作物发育期预报,是关于作物未来某个发育期出现日期的作物气象预报。它是在分析这一发育时期的发育速度与其主要影响因子,特别是气象因子关系的基础上,根据作物当前的发育状况和未来的主要影响条件编制出来的。 一、编制农作物发育期预报的意义 农作物主要发育期预报,是目前广大气象台站普遍开展的一种农业气象预报,是为农业服务的一种有效形式之一。它的重要性主要表现在以下两个方面:     

合理地确定预报对象的标准

在作预报时,选预报因子和确定预报对象究竟哪一个重要呢?有的同志认为,当然是预报因子重要,只要有几个历史概括率很高的权威因子,就能作准预报。我认为这种说法还不够全面。预报因子固然重要,但预报对象定得是否合理,则更重要。如果预报对象定得不合理,就不能选到揭示天气规律性的预报因子,也就影响到预报的成败。     

回归方程优良性的判断

逐步回归计算方法是求多元回归方程的一种有效方法。它是按照一定的显著水平F_a,从大量的预报因子(自变量)中逐步地挑选对预报量(因变量)有显著影响的,即使对观测数据拟合较好的几个建立回归方程,用于预报未来。但F_a究竟取多大为好?取大了,得到的回归方程含因子个数少,拟合率不高;取小了,得到的回归方程含因子个数太多,往往预报效果不佳。因此在组建逐步回归方程时,经常对同一个问题选取几个F_a值,从而得到几个可供选用的方程。但仍然没有较好的办法确定使用哪一个方程好。     

用模糊关系方程预报天气

模糊数学在气象中的应用是十分广泛的.用模糊关系方程预报天气,就是利用预报因子与预报对象之间存在着的模糊关系,由预报因子通过模糊关系这个转换器作模糊变换,从而求出预报量.本文首先给出预报的数学模型,然后以实例说明用模糊关系作预报的方法和步骤. 一、预报的数学模型     

多因子综合相关分级预报法

多因子综合相关分级预报法,是首先对预报对象进行合理分级,然后从前期诸要素中选出相关较好的适量数目的因子,对因子进行分档,统计百分比,定出指标,最后作出降水量级的预报。     

不同方案对几种概率统计方法预报效果的比较

为了用不同方案对几种概率统计方法的预报效果进行分析、比较,本文以福建漳浦县气象站1—3月份总降水量的预报为例,对预报因子的选择和预报方法的选用问题进行探讨。一、预报对象和预报因子1.预报对象:漳浦县气象站1—3月份总降水     

真值图在天气预报中的应用

真值图是表达数理逻辑运算的一种直观图形,近年来已在天气预报工作中广泛运用。它是用0—1型多因子综合的定性预报。我站在去年夏季6—7月降水趋势预报中,使用效果较好。     

因子选择与点聚图

因子的选择一种预报方法,其使用效果的好坏和所选的因子关系是很密切的。所以我们在选因子时,一定要选择那些和预报对象关系密切的气象要素。这样才能较好地反映出它们之间的内在联系和变化规律。预报效果才能理想。那么怎样选择因子呢?1、记好天气笔记,从反复运用中选取因子。我们要进行预报和科研,首先要有大量的材料。这些材料的来源一是他人积累     

塔城盆地暴雪预报方法和白灾的防御对策

从1970--1997年28a的资料中筛选出30个个例为对象,对其从高、中、低、地面4个层次形势场进行对比和分类,对产生暴雪的物理机制进行诊断分析,采用统计预报中的多因子综合相关预报方法筛选预报因子,用集合预报方法集成预报结果。据此提出畜牧业生产防御暴雪的对策。     

基于气候适宜度指数的冬小麦动态产量预报技术研究

在分析河南省冬小麦生态生理特征及前人相关研究成果的基础上,利用模糊数学等方法分别构建了温度、降水及日照时数适宜度函数。冬小麦的生长发育及最终产量的形成与生态环境条件之间的关系比较复杂,一个或几个因子对冬小麦生长的正负效应可能被其他因子加强或减弱。在此基础上,利用几何平均法建立了河南省冬小麦温度、降水及日照时数的综合气候适宜度模型,以反应多因子对产量的协同影响效应。以此建立了3月上旬、4月上旬及5月上旬的动态产量预报模型。检验结果显示,模型能够反映小麦产量与气候之间的响应关系,并可在实际预报业务中作为参考依据。