影响广西的热带气旋年频数的BP神经网络预测模型

对影响广西的热带气旋(TC)年频数与大气环流的关系进行分析表明,TC年频数与全球范围大气环流异常有密切关系,特别是春季南半球中高纬度环流异常和低纬越赤道气流异常.利用相关分析从春季全球大气环流场中选择初选预报因子,然后对初选预报因子作EOF展开构造综合预报因子,运用BP神经网络方法建立TC年频数预报模型,并对所建立的模型进行独立样本试验.结果表明,该预报模型对历史样本拟合精度高,试报效果优于传统的逐步回归模型,可在汛期预测业务中应用.     

典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报的应用

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。     

广西主要气候要素与500hPa位势高度的非线性关系探讨及其预报

初选非线性相关因子采用抛物线(二次多项式)模型.用曲线相关系数表示非线性相关好坏,并用SURFER绘图软件显示回归图作为选择模型及因子取舍的参考.对500 hPa 月平均位势高度场,计算每一个格点(共576个格点)与预报量的曲线相关系数,在曲线相关显著(曲线相关系数较大)的区域,选取位置相邻、相关系数较大的几个格点,求平均值作为初选因子.     

利用非线性回归技术建立洛阳机场大风预报方法

利用2005-2008年洛阳机场200个大风天气个例,从经验和物理意义出发选取地面风速预报因子,然后对初选因子进行多种组合并同预报量作相关分析,确定了东、西风型各10个因子。根据各个因子在引入的线性和5种非线性函数形式下同预报量的相关程度,确定每个因子同预报量的最优函数关系,进而分别建立了东、西风型风速预报的多元非线性回归方程,再应用双重检验的逐步回归方案对方程进行优化,并将优化后的方程进行了检验,最后分析了影响风速主要因子的作用。结果表明:利用非线性回归方程对风速进行客观定量化预报,预报效果达到了民航气象对大风预报的质量要求,能够为实际工作提供参考;预报东、西风型风速的首要因子分别是气压梯度和变压梯度。     

卡尔曼滤波在咸阳极端温度预报中的应用

根据影响温度变化的因素选取初选因子,用2002年7—8月T 213资料与咸阳各县实况气温求相关,选取相关性好的作为入选因子,建立各县24 h最高、最低温度的卡尔曼滤波模型。通过对2002年7—8月温度的回报和2002年9月温度的检验,该预报方法能较好地反映咸阳各县温度的变化趋势,预报效果较好,已投入业务运行。     

鲁南月降水量的多层递阶预报方法

在实际的预报工作中,对于月的降水量预报或做其它长期预报,通常从这样几个方面考虑问题:1.降水自身的演变规律;2.寻找各气象要素或要素场与降水量的相关关系,3.选择最佳预报因子,用统计的方法做出预报。 所以我们最关心的正是如何确定气象要素场与降水量的相关关系,选择合适的预报因子。在实际工作中预报因子的选择往往是预报成败的关键。但在预报因子选取之后,选择合适的统计方法也是不容忽视的。现将我们做的一点工作简介如下。     

用多因变量多自变量统计法建立的大气环流——区域水稻产量预报模式

本文试图用典型相关分析方法寻找对云南省水稻气象产量有影响的环流因子,用双重筛选逐步回归模型建立起相应的预报方程组,然后外推1982—1985年预报来检验实际应用效果。 1.方法 采用1962—1981年20年的历史资料,分别把云南省17个地、州的水稻平均亩产用1—4次多项式逐步回归拟合时间趋势产量,分离出气象产量。     

ECMWF产品逐日降水客观预报业务系统

选用ECMWF格点场资料,用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造能反映本地天气动力学特征的预报因子库,对预报因子和预报量进行线性（0,1）标准化处理,采用PRESS准则初选因子,用最优子集回归建立0~120 h降水预报方程,用多因子概率权重回归预测其降水概率。预报系统投入业务应用,检验证明预报效果较好,提供了有效的地市级客观预报指导产品。业务系统与MICAPS对接,实现全自动化,输出的预报产品客观、定量。     

用非线性映象法作钦州市月降水量预报的研究

选取反映大气环流作用的500hPa的三个因子场：1956—2001年环流特征量、振幅和位相资料作为预报因子与钦州市1957—2002年5月降水量求相关比，将求得的高相关比因子用非线性映象法制作钦州市1995—2002年5月的降水量预报，试报效果明显。     

关于数理统计预报中的独立性问题

多元相关预报往往要求各预报因子之间相互独立,预报因子同预报量之间相关性要好,这就是说,独立性的概念在统计预报中占有相当重要的地位。 然而,目前所看到的一些气象统计预报工作,对独立性这一概念阐述不够明确;对相互独立和不相关有些混淆;对于用相关系数r判断独立性的局限性及改进办法,都讨论得很少。本文仅就这几个问题加以讨论,希望能对数理统计预报的理论基础及实际应用,都有所俾益。     

牧草产量预报模型初探

对天山北坡中山带的牧草产量进行了初步研究。利用相关普查法找出影响不同时期牧草产量的不同关键因子，并用模糊列联表法建立牧草产量预报模型。     

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     

因子的可预报性和预报模型适用性研究初探

本文从因子场与预报量场之间的整体相关性着手，通过典型相关分析来提取因子信息，用求得的典型变量作为新预报因子，经试用表明，新因子的可预报性比原因子有明显提高。 在预报模型的选择上，本文提出了依据预报模型对历史样本实际预测精度的优劣来衡量预报模型的预测能力，从而选用对历史样本预测精度较高的预报模型作未来预报。     

正交变换的二次判别方法及其在长江中下游夏季旱涝预报中的应用

本文介绍运用两个正交变换求出二次判别函数的方法。指出,该方法可以对二次判别函数进行优选,比逐步判别效果好.还指出,当存在大量预报因子时,如果首先用逐步回归或逐步判别方法对预报因子进行初选,则既可以做到计算稳定,还能进一步提高判别效果。     

全国248站中—大雨以上降水概率MOS预报及其因子设计

本文给出了全国中—大雨以上降水概率MOS预报的制作方法、样本过滤条件、预报因子的设计与推导、预报值后处理以及检验与误差原因分析。还论述了MOS预报中采用σ面上的数值预报产品作因子、两维二次插值和预报值变量因子的作用与求取方法。     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

试用逐步判别方法预测广西初、终霜趋势

分析广西初、终霜日趋势变化,确定了初、终霜日早晚预报序列.用F检验的方法,分析500hPa位势高度场与广西初、终霜早晚的相关区,初选预报因子.再用逐步判别的方法筛选部分因子建立判别函数,预测广西初、终霜趋势.     

崇左市各县日最低气温的滚动预报

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。     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子后,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

崇左市各县日最低气温的滚动预报

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。