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一、引言 回归分析在长期天气预报中应用十分广泛。逐步回归是回归分析中效果较好的方法之一,逐步回归可以避免引入强相关变量所导致的求解的困难。 在长期天气预报中经常要同时制做P个站点的预报(即:多个预报量y_1、y_2…y_p),采用相同的M个预报候选因子(即:M个预报因子X_1、X_2…X_M)。对每一个预报量y_i可以分别应用逐步回归来筛选这M个因子建立预报方程: 相似文献
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利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。 相似文献
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利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。 相似文献
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介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法 ,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品 ,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性 (非线性 )逐步回归方法 ,可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法 ,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性 相似文献
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介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法,并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品,采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性(非线性)逐步回归方法。可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法,减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性。 相似文献
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针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题,利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品,采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6.3569mm和7.0096mm,同期T213模式的预报误差为7.9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度,有较好的业务应用前景。计算对比可知,采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱,而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重,影响了回归方程的预报效果。 相似文献
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本文针对多元分析和周期分析各自存在的缺陷,提出了一种新的统计预报方法——逐步回归双重分析方法,它利用逐步回归技术将因子筛选和周期分析有机结合,并反映在同一预报方程中。 本文以金华市5月份降水量长期预报为例,进行了初步的分析和尝试,表明该方法与多元分析和周期分析比较,其拟合误差与预报误差均较小,预报效果稳定,对长期天气预报有较好的实用价值。 相似文献
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一、引言在长期天气统计预报中,如何选出预测能力较强的预报因子是一个非常重要的问题。逐步回归方法实质上是一种选取因子的方法,但是在实际使用中有不足之处:(1)有时控制选入因子的F_1或剔除因子的F_2稍有变动,其选取的因子就会出现较大的变化,似乎没有一个客观标准,最终还是靠主观判断来选择回归方程。(2)逐步回归方程主要考虑拟合的好坏,而拟合的好坏不能完全反映预测能力。为了克服上述不足之处,提高方程预报能力,本文采用了预测平方和PRESS准则来选取预报因子,在合理选择预报因子上作一些初步尝试。 相似文献
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李新东 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1993,(6)
通过对阿合奇县春季33年逐月14时压、温、湿及状态参数距平曲线图与降水直方图的统计普查分型,选取与降水天气配置较密切的升压降温增湿曲线型,用逐步回归分析方法建立了该型的多级逐步回归方程曲线分型判别模式,作为该县春季短期降水预报的一种模式方法,预报效果显著. 相似文献
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复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况. 相似文献
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利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报 总被引:3,自引:0,他引:3
通过普查北半球500hPa、100hPa月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关,选取相关信度达到0.05的相关区的格点平均高度值作为预报因子,利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程,并投入业务运用,通过与逐步回归方法比较得知,最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。 相似文献
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多预报量双重筛选逐步回归在台风路径预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对通常的逐步回归进行了分析,指出在同时制作多个预报量的预报时,这方法并不十分可靠。因为这样得到的预报方程常常包含着比较大的随机误差,之所以产生上述情况,问题在于对多个预报量建立方程时,没有考虑预报量之间的关系。因此,有必要对通常的逐步回归进行改进,考虑对多个预报量同时进行筛选的逐步回归。 台风路径预报的试验结果表明:由多预报量双重筛选逐步回归建立的方程组,对相近预报时段的相同预报量,其影响的预报因子大体相同,而对于不同预报时段的不同预报量,则影响的预报因子有着显著的差异,这样得到的方程组物理意义比较明确,不仅有利于提高预报方程的预报精度,而且还有利于对不同预报方程的预报因子进行分析和改进。 相似文献
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选取实况资料、经验因子、ECMWF 因子,采用逐步回归方法,建立喀什、和田、阿克苏地区及主要气象台站夏季降水客观预报方程。结果表明,方程拟合率高于主观预报准确率,可为今后的业务工作提供参考。 相似文献