多因子综合点聚图预报“倒春寒”

一、确定倒春寒天气标准在历年3月下旬到4月中旬这段时间内,日平均气温低于或等于12℃,并连续等于大于4天者;连阴雨日等于大于6天者;有冰雹或雪者。凡符合上述任意两条即称为“倒春寒”天气。二、选取预报因子我们用综合点聚图方法,主要选取季节转换和特殊极值的要素,从本站历年资料中选出10组预报因子。X_1年最高气温与12月最低气温X_29月降水量与12月平均气温     

太阳黑子活动对相关稳定性的影响

统计预报是目前台、站长期预报的主要手段之一,相关分析是统计预报的重要组成部分。相关系数不稳定,直接影响到统计预报的效果,是我们预报业务中面临的一个重要问题。本文以4月降水量预报为例,分析太阳黑子活动对相关稳定性的影响。 我台制作本地区4月降水预报时,首先进行4月降水与北半球500毫巴平均高度的相关普查,选取信度达0.01以上的网格点并组成相关区。采用逐步回归对因子加以筛选。当取F=4时,建立回归方程为Y=313.1-1.03X_1-6.49X_4-1.55X_5-1.93X_7 47.0X_9,其中X_1、X_4、X_5、X_7、X_9分别为当年1月和前一年4、5、7、9月500毫巴诸网格点的平均高度。方程的复相关系数为0.91,平均拟合误差为     

油菜花期物候主要限制因子分析及预报模型的构建

以油菜开花开始时间(即始花期)为研究对象,利用1980—2016年江苏省油菜发育期观测资料和同步气象数据,分析油菜始花期的时空变化趋势。结合油菜生理特性,筛选与油菜始花期显著相关的气象因子。以高淳站为例,采用通径分析明确各气象因子对油菜始花期的作用并评估因子敏感性,最后构建油菜始花期的回归预报模型。结果表明:在气候变化背景下江苏地区油菜始花期呈逐年提前趋势,淮河以南地区平均提前3 d以上;上年日平均气温稳定通过0℃终日(X_1)、当年日平均气温稳定通过5℃初日(X_2)、现蕾至开花前时段内分别大于0℃、5℃和10℃的有效积温(X_1、X_4和X_5)、最低气温分别小于0和5℃的日数(X_6和X_7)及平均最低气温(X_8)等8个因子与油菜始花期相关性达极显著水平;其中2月上旬至3月上旬的平均最低气温(X_8)、日最低气温小于5℃日数(X_7)、大于5℃有效积温(X_4)对油菜始花期的直接影响位列8个因子的前三位,且这3个因子两两共同对油菜始花期的相对影响程度也排在各因子对回归方程R~2总贡献率的前三位;其余5个因子直接效应普遍小于间接效应,且它们主要通过X_4、X_7、X_8对油菜始花期产生影响,而X_4、X_7、X_8也通过这5个因子产生一定影响;去掉任何一个因子,都会引起其他某些因子对油菜始花期的直接、间接作用发生变化;基于这8个因子构建的回归模型可解释68.48%的油菜始花期变化,并具有区域适用性。因此,就江苏地区而言,光照和降水对油菜开花早晚影响较小,热量条件才是江苏油菜开花早晚的主要限制因子,所构建的始花期预报模型可较好反映油菜开花时间早晚与相关热量因子变化的规律。     

对目前概率统计预报中有关因子挑选和组合的几点讨论

一、多因子线性回归分析的不合理性和逐步回归挑选因子的弊病在利用气象要素前后期的相关关系的预报中,多因子回归分析是目前采用较多的一个概率统计预报方案。所熟知的数学模型是:Y=a_0+a_1X_1+a_2X_2+……+a_nX_n+8这里包含了几项重要的假定:1.各预报因子 x_1,x_2,…,x_n 之间彼此线性无关;各预报因子均独立地对     

茂名低温阴雨等级的预报方法初探

利用茂名地区5个站点1969—2016年低温阴雨发生情况和相应的气象资料,通过对低温阴雨发生年景与主要气象因子进行相关分析,建立适合本地的低温阴雨等级预测模型。结果表明,茂名低温阴雨等级与上年2月平均气温、上年12月平均日照呈显著正相关,与上年1月平均气温、上年11月平均气温、上年8月平均日照呈显著负相关(P<0.05)。对以上气象预测模型进行模拟和预报,其准确性较高,可以作为本地预测预报工具之一。     

线辣椒产量与气象因素的关联分析

选取凤翔县1984—2000年的线辣椒产量与气象因素进行关联分析,得出主要影响因素为7月中、下旬平均气温、7月下旬降水量,关联度分别为0.8510、0.8537、0.7719,7—8月最高气温≥35oC的日数关联度为0.7500,4月中旬平均气温度为0.7642,8月下旬—9月上旬平均气温关联度为0.7448。建立了线辣椒产量预报模型,预报准确率平均为89%。     

多预报量双重筛选逐步回归

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:     

木本植物物候变化及其对气候变化的响应

选取青海省4个农气观测站的木本植物物候期及气候资料，分析物候期变化及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）木本植物物候现象存在着明显的地域性。（2）呈现出作物生长季延长的趋势。（3）对气温的响应：上年9月至当年4月的平均气温升高1℃，全省小叶杨平均叶芽开放期提早5d，展叶普期提早4d，开花始期提早4d；上年9月至当年6月的平均气温升高1℃，全省平均种子成熟提早3d左右；上年9月至当年8月的平均气温升高1℃，全省平均叶全变色期约推迟4—5d，叶芽开放至秋季叶全变色期平均间隔日数延长12d。（4）小叶杨对降水的响应不明显。对日照的响应：日照时数增多10h，物候气提早或推迟小于1d。     

影响温岭县三熟粮食的主要自然灾害

影响温岭县三熟粮食的主要自然灾害,县内争论的焦点是认为热量不足,低温冷害是粮食生产的主要抑制因子以及认为水分盈亏,旱涝灾害是左右粮食继续增产的主要天灾。从产量预报公式 Q=1.50X_1-9.60X_2-18.37X_3 9.24X_4 397.28得知,能造成早稻减产的主要因子有:X_1。(5月中旬日照时数)、     

长期预测——今年夏天可能出现高温

据资料分析,若上年7—9月降水量X_1、7—8月降水量X_2分别满足X_1≥(?) σ_1/2=516mm及X_2≥(?)_2 σ_2/2=340mm,并且上年年积温≥186℃;则当年7月就会出现异常高温.1993年的X_1=680.5mm、X_2=593.0mm,年积温=188.0℃;故预报1994年7月浙北可能出现异常高温.高温的定义是7月份的平均温度≥29.8℃(常年平均值是28.2℃).     

兴化夏季晴雨和降水量级MOS预报

按120°E附近副高脊线的不同位置划分不同天气类型。 Ⅰ型:将吕宋、沾海槽天气周期合并为Ⅰ型,副高脊线位置在18°N以南。 Ⅱ型:将巴士、粤台、干浙东海副高天气周期合并为Ⅱ型,副高脊线在18°N～29°N之间。 Ⅲ型:将江南、黄海天气周期合并为Ⅲ型,为副高控制型。 天气类型的MOS预报方程为: y=1.87 0.18X_1 0.13X_2 0.03X_3 这里X_1:为ANAS图(08h)115°E、120°E、125°E、130°E副高范围内OPN(包括MOP)北界位置的平均纬度。预报时效为24小时。 X_2:为FXAS04图上120°E、30°N和125°E、30°N两点的H预告平均(取两位数)。预报时效为48小时。     

利用多因子交叉相关法制作春播期降水趋势预报

春播期(4月份)是西平县大秋作物育苗播种的关键季节.春播期降水量的多少,直接关系到烟叶、棉花的适时移栽、播种.为此,我们利用本站气象资料,利用多因子交叉相关法,制作春播期降水趋势预报.经回代和试报,效果均较好.1 资料处理1.1 预报对象(Y)当春播期雨量 R_(4月)>63mm,记 Y=1;否则,记 Y=0.1.2预报因子(X_(?))通过相关普查,选择出3个与春播期降水量拟合高的预报因子:     

用五级频率方法预报栾川汛期旱涝趋势

利用栾川1983-2009年降水量、温度、气压、湿度、风向、风速等气象资料,筛选出当年1月中旬平均气温、1月降水量、3月最大绝对湿度、4月平均风速、12月最长连续降水日数和上年11月极端最高气温等6个与汛期降水量相关性强的预报因子,并合理组合,根据各组预报因子距平对应的各级降水量出现的频率,作出汛期降水量趋势预报.经对1983-2007年汛期降水量回报,完全正确的历史拟合率为64%(16/25),基本正确的拟合率为92%(23/25);对2008和2009年试报,结果完全正确.     

辽阳地区玉米螟发生条件分析与预报模式

利用1994～2004年辽阳市植物保护站提供的玉米螟田间调查资料与辽阳市气象台同期气象资料进行了相关分析,找出了影响玉米螟发生的3个主要因子,并建立了多元回归预报模式。结果表明:辽阳地区1月平均气温、上年5月的虫卵量、上年10月幼虫量与当年虫害发生轻重关系十分密切;控制10月幼虫量,是防治下年度玉米螟虫害大面积发生的主要环节;虫害发生的轻重有明显的周期性变化。     

形势分析与相似分析作广西1998年春播低温阴雨天气预报研究

从广西春季低温阴雨天气发生的同期500hPa环流分析出发,找出了2个关键区域,即:乌拉尔山地区和蒙古及内蒙古地区,当乌拉尔山地区高压脊发展,正距平区增大,同时蒙古及内蒙古地区为低槽区,负距平明显时,则当年低温阴雨结束期偏迟、总日数偏多,为低温阴雨严重年份;反之,则为轻度低温阴雨年份.以该2个关键区域格点的平均值作为原序列,与前期9～11月500hPa格点计算相关系数,相关好且通过相关检验的格点数多的月份为:(1)低温阴雨结束期:桂林、柳州、百色与上年11月份,南宁与上年9月份的500hPa高度场.(2)低温阴雨总日数:桂林、柳州与上年9月份,南宁、百色与上年11月份的500hPa的高度场.以这些月份的高度场作为因子场,以相似离度理论为计算依据,作出次年低温阴雨结束期和总日数的预报.通过对1995-1997年试报和1998年预报,效果较好.     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

亚洲夏季风系统成员与西太平洋副高的相关特征分析

利用500hPa月平均高度距平场派生出涡度变化、经向风切变、纬向风切变等变量场。从1958～2001年6月500hPa月平均高度距平场及其派生变量场中选取预报因子,并将各个场中的因子分别作EOF分解,得到浓缩了初选因子变量大部分信息的综合预报因子,用以建立同月的广西月降水量的BP神经网络预报模型。进而利用2002～2005年月动力延伸集合预报产品及其派生变量,对广西6月降水量作BP神经网络降尺度释用预报。作为对比试验,以相同的预报量,从1957～2000年5～12月及1958～2001年1～4月500hPa月平均高度距平场中选取预报因子,并作相同处理,建立前期综合因子的广西6月降水量BP神经网络预报模型。独立样本试验结果表明,利用同期综合因子建立的BP神经网络降尺度预报模型的拟合精度优于利用前期综合因子建立的预报模型,但预报效果依赖于月动力延伸集合预报产品。     

蝴蝶突变模型中尖点曲线的求解

突变论Thom分类定理中的第四种初等变换即蝴蝶突变模型,其标准形式为 X_1~5+C_3X_1~3+C_2X_1~2+C_1X_1+C_0=0 (1)式中C_3<0。(1)式的相空间是五维的,控制空间是四维的,其所对应的控制参数有四个,分别为 C_3:蝴蝶因子(butterfly factor) C_2:偏倚因子(bias factor) C_1:剖分变量(splitting variable) C_0:正则变量(normol variable) 状态变量有一个即平衡态X_1,反映平衡态X_1的控制方程(1)式是一个超曲面,它不能在通常的三维空间中用一幅几何图形画出其分歧点集(bifurcation set),必须固定C_3、C_2后才可能在二维的控制相平面(C_0,C_1)中画出它的分歧点集。为了得到这个分歧点集的分析表达式,我们作如下推导:     

青海小叶杨叶芽开放期变化及其对气候变化的响应

根据青海省4个木本植物物候观测站的小叶杨叶芽开放期及气候资料,分析小叶杨叶芽开放期变化及其对气候变化的响应。结论为：小叶杨叶芽开放期与上年11月至当年4月的平均气温关系密切,平均气温偏高1℃,小叶杨叶芽平均开放期提早2～6天。     

用主成份分析法作冬小麦产量预报

主成份分析法是中长期天气预报中常用的方法之一,但在农作物产量预报中应用不多。主成份分析法,是将若干个预报因子(X_1,X_2……X_m)提供的信息进行浓缩、组合成个数较少的、互不相关的因子。用这些较少的因子来代替较多的因子,建立回归方程。 本文以山东省有代表性的十九个县的冬小麦产量和气象资料为样本,用主成份分析法作了一九八五年冬小麦产量预报,预报产量和实际产量接近。 产量资料和气象资料分别来源于省统计局和省气象局资料室。