用支持向量机方法作德阳降水预报

本文对支持向量机(svm)回归方法的基本原理作了简要的概述.用常规观测资料并依据预报人员的实际工作经验选取预报因子,采取经典统计预报方法的方式,利用svm方法,选取径向基作为核函数对德阳市各站日降雨量建立预报模型.     

典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验,选择1965～2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子,建立典型回归模型.再以典型变量作为预报因子,用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型,用2002～2004年的资料进行检验,对比试验结果表明:逐步回归和最优子集回归预报效果较好,典型回归模型效果较差.     

KNN方法在11-3月中国近海测站最大风速预报中的应用

应用自组织神经网络方法对欧洲中心(ECMWF)2003年1月1日至2006年12月31日逐日数值预报产品分析场进行天气形势分型,发现11-3月影响我国的天气形势基本属于同一类型.对2004-2007年11-3月ECMWF逐日数值预报产品进行动力诊断,提取与中国近海16个测站日最大风速相关较好的预报因子,将改进后的KNN方法作为预报手段,建立11-3月近海测站日最大风速预报模型,并对2007年1-3月16个测站进行逐日检验,结果表明该方法对近海测站日最大风速有较好的预报能力.     

神经网络方法在广西日降水预报中的应用

以广西前汛期5、6月区域平均日降水量作为预报对象，采用人工神经网络方法进行新的数值预报产品释用预报研究。对T213预报因子进行自然正交分解，有效浓缩数值预报产品因子的预报信息，并结合日本降水预报模式因子建立广西3个不同区域的逐日降水神经网络释用预报模型。运用与实际业务预报相同的方法对2004年5、6月进行逐日的实际预报试验，并与T213的降水预报进行对比分析。结果表明，本文建立的3个区域日平均降水量神经网络预报模型，在预报性能上明显优于同期的T213降水预报。     

南海热带气旋大风的遗传－神经网络集合预报

利用1980-2012年的南海热带气旋实况资料和NCEP/NCAR再分析资料,将热带气旋定位中心周边6×6格点上的地面风速作为预报对象,以气候持续预报因子和前期风速预报因子作为模型输入,采用遗传—神经网络集合预报方法,进行热带气旋定位中心周边36个格点上的风速预报模型的预报建模研究.分别对2008-2012年7-9月共368个独立预报样本进行遗传-神经网络集合方法的分月预报结果表明,南海热带气旋中心周边风速24h的预报平均绝对误差为2.35m.s-1.另外,本文还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的逐步回归预报模型进行对比分析,在相同的预报量和预报因子的条件下的对比分析表明,新预报模型对≥10m.s-1的强风预报结果较逐步回归方法的优势明显,预报性能较好,可为沿海热带气旋大风预报提供新的参考.     

机器学习在广西台风极大风速预报中的应用

以1980-2020年广西台风期间桂林、梧州、龙州、南宁、玉林等5个气象观测站的地面日极大风速为研究对象,采用多元线性回归(MR)、支持向量机(SVM)、模糊神经网络(FNN)等三种较为常用的线性和非线性方法分别进行预报建模,对2011-2020年共10a独立样本的检验.结果 表明,在全样本风速预报的平均绝对误差上,FNN模型对桂林站、梧州站、龙州站、玉林站共4个站点预报的平均绝对误差最小,总体预报精度最好,MR预报模型则对南宁站有较好的预报能力,SVM模型预报效果总体偏差.对于6级以上大风的TS评分、命中率、空报率和预报偏差等4个评估指标的统计,FNN模型的预测精度最高且相对稳定,MR方案次之,SVM在三种方案中预报效果最差.FNN方法对广西台风期间地面日极大风速的预报有较好的参考作用.     

BP神经网络在长期天气过程预报中的应用试验

采用误差反传前向网络(简称BP网络)方法,以日、月相概率作为输入因子,建立长期天气预报模型。结果表明,模型的业务预报试验效果比较理想,对较大降水和升(降)温过程均有一定预报能力,相对于传统的单纯运用日、月相概率预报长期天气过程的方法,BP神经网络方法具有预报较客观、准确率较高等特点,在目前长期天气预报理论和数值预报模式尚不能用于实际业务的情况下具有较大的应用价值。     

趋势化资料在日气温预报中的应用

样本资料经过趋势化处理后,利用逐步回归选取预报因子,建立崇左市区日最高、最低气温预报模型,经比较发现,该模型比原始资料预报模型较稳定,预报效果较好,为短期日气温预报提供了一种新的思路和方法。     

基于BP神经网络的地质灾害细网格预报模型

地质灾害成因复杂,其中以气象因素、地质地貌因素引发的地质灾害最为常见.以金华地区为例,通过对金华市地质地貌条件及其对地质灾害点的调查,将全区划分为4个地质灾害隐患风险等级的网格区域.在此基础上利用金华中尺度气象资料,采用BP神经网络模型,建立地质灾害细网格预报模型,对该模型进行模拟和预报试验.结果表明,合理的隐患风险等级分区能使预报模型更符合科学规律,而采用分布较细的中尺度资料作为预报因子能进一步提高预报精度.模型的预报结果达到一定的可信度,为防灾减灾工作提供了科学依据.     

基于神经网络的广州市能见度预报

在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据及同期地面气象要素（10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程（40％,47.8％）.     

An application of the threshold autoregression procedure to climate analysis and forecasting

In this paper a nonlinear method of time series analysis-threshold autoregressive (TAR) model in discrete time is used. The TAR procedure consists of four parts: model building, statistical identification, parameter estimation and forecasting.The object of this study is to estimate monthly total precipitation of Shanghai and Beijing by using open loop TAR model. We can see that the trend of forecasting is in agreement with observations.     

2000～2014年西藏高原积雪覆盖时空变化

利用MODIS/Terra积雪产品MOD10A2较系统地分析了2000~2014年西藏高原(以下简称高原)积雪面积和覆盖率的时空变化特点,并与同期主要气象要素之间的关系进行了研究。主要结论如下:(1)高原平均积雪面积是19.0×104km2,占整个高原面积的15.8%,其中冬季最大,为高原总面积的23%,其次是春季(22%)和秋季(16%),夏季最小(5%);(2)过去14a高原年平均积雪面积呈现微弱减少态势,其中秋冬两季积雪面积略显上升趋势,春季略有减少,夏季减少趋势显著,积雪面积变化与气温之间存在负相关关系,与同期降水量之间的关系不大;(3)2000~2014年,羌塘高原北部和西南喜马拉雅山脉积雪覆盖率增加趋势明显,而在那曲东南部、喜马拉雅山脉东段和阿里地区北部积雪覆盖率减少趋势明显;(4)高原积雪覆盖变率具有明显的空间差异,且由春秋两季主导,秋季年际变率要大于春季,高原中东部和周围高大山脉及其附近是高原积雪覆盖年际变率最大的区域,而雅鲁藏布江中下游谷地、藏东南干暖河谷以及藏北高原中西部是年际变率最小的地区;(5)积雪年际变率大值区是高原主要的牧区和雪灾频发区,是高原积雪监测和防灾减灾的重点。      

遗传门限自回归模型在气象时间序列预测中的应用

提出了建立门限自回归模型（TAR）的一套简便通用的方法。用基于实码的改进遗传算法，可同时优化门限值和自回归系数，解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题，为TAR模型在气象预测中的广泛应用提供了有力工具。实例计算的结果说明：通过门限值的控制作用，TAR模型可有效地利用气象时序资料所隐含的时序分段相依性这一重要信息，限制了模型误差，保证了TAR模型预测性能的稳健性，提高了预测精度。该方法具有通用性，在各种气象非线性时序预测中具有广泛的实用价值。     

近30年西藏地区雷暴日数的气候分布特征

利用西藏地区1980~2009年逐月雷暴日数观测数据,分析了近30a来西藏地区雷暴的时空分布特征以及影响雷暴天气的气象因子。结果表明:(1)雷暴天气主要发生在西藏那曲地区,并由该区域向西南、东南部逐渐递减,且雷暴天气发生的中心位置随着季节有所差别。夏季雷暴日数最多,其次是秋季和春季,冬季雷暴日数最少。(2)近30年来年或各季节的雷暴日数基本呈现减少的趋势,尤其以2000年之后最为显著。雷暴日数以2003年为突变点,开始急剧减少。(3)雷暴日数和平均气温呈负相关,与风速、相对湿度、降水量呈正相关,气温升高可能是导致雷暴日数减少的主要气候影响因子。      

Revised Rules of Procedure for the IPCC Process

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)held its fifteenth Plenary session in San Jose, CostaRica in April, 1999. One major item on the agenda wasthe adoption of a revised set of rules of procedurefor the Panel's work with its Third Assessment Report(TAR). The IPCC process is already a time-consumingand cumbersome process, and the new rules of procedureadopted at the fifteenth Plenary session adds furthercomplexity and bureaucracy to the process.     

Trends, time-varying and nonlinear time series models for NGRIP and VOSTOK paleoclimate data

In order to gain further insights into stochastic behaviour of paleoclimate data, including timescales at and below Milankovitch forcing, three specific questions are discussed using δ ¹⁸O NGRIP and Vostok Deuterium content data. A comparison of ordinary and time-varying coefficients autoregressive (AR) models shows that both data sets are distinguishable from data generated by suitable low-order AR processes in contrast to earlier conclusions. A harmonic regression analysis clearly distinguishing between discrete and continuous spectra detects cycles corresponding to variations of eccentricity, obliquity and precession. Contribution of eccentricity to the total variance in the last 422,766-year Vostok data is close to, while the variance reduction delivered jointly by obliquity and precession is substantially smaller than a previous recent finding. A harmonic regression analysis with time-varying frequencies and amplitudes is also performed. This approach delivers a gain over the constant frequency model at any reasonable significance level. It is demonstrated that variations of frequencies are at least partly due to real variations and not merely to timescale uncertainties. In order to consider nonlinearity in paleoclimate data, threshold autoregressive (TAR) models are applied to time series examined. A bivariate TAR model describing simultaneous NGRIP and Vostok data exhibits three fix points and one limit cycle related to a part of Dansgaard–Oeschger events. The model selected suggests that Greenland has a primary role in the Greenland–Antarctica climate variation relationship.     

我们未来的气候:人类的干预有多大?

对有关气候变化的观测事实和可能原因的研究做了简要回顾和总结，对21世纪人类活动和自然因子对气候系统的可能影响做了扼要讨论。近20余年全球气候变化科学有明显的进步，但要对21世纪气候趋势做出可靠预测，还需要在过去气候演化历史和成因、全球碳循环、气候系统模式与模拟、土地利用和土地覆盖变化的影响以及气候系统的稳定性等方面开展深入研究，以便进一步减少科学上的不确定性。     

自然气候变异与人为气候变化对径流影响研究进展

在回顾IPCC于1990-2007年4次关于气候变化对径流影响的评估报告进展的基础上,将第一次与第二次评估报告归纳为第一代--以气候均值变化对径流影响及其适应为主要特征;第三次与第四次评估报告为第二代--突出人为气候变化与自然气候变异对径流影响及其适应问题,分析了常规的气候变化对水文水资源影响评估方法的发展过程及存在的问题。研究结果反映了年代际时间尺度的自然气候变异的影响,而未能考虑与极端事件发生频次和强度变化密切相联的日、季和年际尺度的气候变异的影响,从而低估了气候变暖对洪水、干旱以及农业灌溉需水的负面作用。在介绍国内外研究的基础上,为第五次IPCC评估报告提出了加强交叉学科综合研究的建议。     

自然气候变异与人为气候变化对径流影响研究进展

 在回顾IPCC于1990-2007年4次关于气候变化对径流影响的评估报告进展的基础上,将第一次与第二次评估报告归纳为第一代--以气候均值变化对径流影响及其适应为主要特征;第三次与第四次评估报告为第二代--突出人为气候变化与自然气候变异对径流影响及其适应问题,分析了常规的气候变化对水文水资源影响评估方法的发展过程及存在的问题。研究结果反映了年代际时间尺度的自然气候变异的影响,而未能考虑与极端事件发生频次和强度变化密切相联的日、季和年际尺度的气候变异的影响,从而低估了气候变暖对洪水、干旱以及农业灌溉需水的负面作用。在介绍国内外研究的基础上,为第五次IPCC评估报告提出了加强交叉学科综合研究的建议。     

Reducing doubt about uncertainty: Guidance for IPCC’s third assessment

It is usually necessary to apply incomplete and uncertain information to inform policy and decision making, creating the need to characterize the state of knowledge and identify when more certain information may be available. After all, some information is better than none and conversely, even perfect information is of no use if it is available only after a decision has been made. In scientific assessments for global change, the challenges are particularly acute because of scientific complexity, long time horizons, and large political and economic stakes, among other factors. Moss and Schneider prepared uncertainty guidelines for the Third Assessment Report (TAR) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) that recommended a process to make expert judgments of levels of confidence and uncertainty more systematic and transparent. The guidance provided calibrated uncertainty terms to improve communication of findings to users and urged preparation of a traceable account of the authors’ assessment of the evidence for each major finding. This article reviews the recommendations and their effectiveness and highlights ensuing critiques and the evolution of uncertainty guidance for subsequent assessment reports. It discusses emerging challenges in providing science for decision making in the era of increasing model resolution and complexity and burgeoning interest in information to inform adaptation and mitigation at regional and finer scales.