线性回归模型的最小二乘法基本假设在Z-I关系拟合中的应用

由于z-I关系的非线性,线性回归模型中常规最小二乘法的一些基本假设在拟合过程中无法满足.研究表明使用不同的计算方法,同样的数据可能得到差异明显的A、b值.本文从常规最小二乘法基本假设入手,通过2006年大连地区两次降水过程的回波和雨量资料,对不同Z-I回归模型中关于误差项的物理意义、期望和方差进行比较,提出在Z-1拟合中采用加权最小二乘法.     

黄山市暴雨强度公式的研制

利用黄山市屯溪气象站1987～2016年连续30a的降水观测资料,获得降水量统计样本;采用"年最大值法"进行资料选样,按照P—Ⅲ分布、耿贝尔分布和指数分布进行分布曲线拟合得到雨强—重现期—历时(i-P-t)三联表;采用最小二乘法、高斯牛顿法求解暴雨强度分公式和总公式参数,根据误差最小原则确定最优方法,得到黄山市暴雨强度公式。结果表明:耿贝尔分布和指数分布各降水历时下的相对均方根误差比P-Ⅲ分布较小;采用最小二乘法参数组合方法计算分公式和总公式误差比高斯牛顿法较小,精度满足国标要求,是目前较为合适的暴雨强度公式计算方法,推荐为最优的暴雨强度公式。     

稳建回归的反复加权最小二乘迭代解法及其应用

用反复加权最小二乘迭代法求得稳健回归方程，将稳健回归方程与最小二乘的回归方程作了比较。结果表明，稳健使残差绝对值之和逐步减小并收敛。这种方法用于长江中下游降水预报，独立与非独立样本资料的检验表明，稳健回归方程比最小二乘回归效果好。     

稳健回归的原理和应用

该文介绍的稳健回归方法，即用“中位数”求回归直线─—抗干挠直线（R．L直线），得到与最小二乘原理求得的回归线相同的直线回归方程：＝a＋bx，阐述了R．L回归的原理和应用。     

LAPS雷达反射率拼图方法改进及静锥区填充方法研究

针对Local Analysis and Prediction System(LAPS)融合我国新一代多普勒雷达基数据时产生的资料空白问题,设计采用最大值和距离指数权重拼图方法来改进LAPS原有的最近邻居法,并且尝试通过最小二乘法来模拟静锥区的反射率值。试验结果表明,最大值法和距离指数权重法能够充分发挥多部雷达观测反射率的效能,有效地改善高仰角之间的资料空白现象,对静锥区也有一些的填补,特别是在对流层中层。最小二乘法拟合静锥区反射率试验取得了一定的效果,能够较好地拟合静锥区周围观测资料比较多的情况。该研究改善了LAPS同化国产多普勒雷达资料的能力,提高了多部雷达观测的利用效能,将会对LAPS分析产生积极的影响。     

辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子（加权矩阵）、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.     

鄱阳湖水域面积与湖口水位关系模型的改进

利用2005年4月至2010年5月湖口水位资料和新一代极轨卫星( Terra)遥感的鄱阳湖水域面积资料,研究发现它们已经不满足原有鄱阳湖水域面积与湖口水位的关系模型(基于NOAA遥感资料).运用最小二乘法和多项式拟合方法,综合考虑模拟与Terra卫星遥感的鄱阳湖水域面积的均方差和湖口极端水位下的拟合情况,发现在1-10...     

高空图的业务客观分析

一、引言 所谓的客观分析的基本点是根据不规则的、疏密不均匀的测站资料而得到规则网格点上的适当数值。客观分析应用于实况资料分析和为数值天气预报提供初始场,是自动化数值预报体系的重要环节。 由Panofsky(1949)提出并由Gilckrist和Cressman(1954)作了修改的最早的客观分析方法是用最小二乘法使资料满足一些多项式。多项式法在无资料地区会产生计算不     

基于最小二乘支持向量机的雷暴预报初探

利用2007年和2008年南京地区NCEP 1°×1°历史再分析资料和江苏省闪电定位资料,探讨最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法在雷暴预报中的应用.将NCEP 1°×1°资料作为实况,选取了该资料与雷暴相关性较好的参数作为预报因子,而江苏省闪电定位资料则作为预报量,建立南京地区雷暴预报的最小二乘支持向量机模型,并用...     

大方县近49a气温变化特征分析

利用1961—2009年大方县国家气象观测站49 a的逐年平均气温、平均最高与最低气温、极端最高与最低气温资料,应用最小二乘法拟合一元线性回归方程法,分析大方县49 a来气温的变化特征。结果表明,大方县年平均气温以0.1℃/10 a的线性趋势增加,极端最低气温增温幅度明显,其线性倾向率达0.5℃/10 a。     

环青海湖地区气候变化及其对湖泊水位的影响

分析青海湖地区1961～2000年气象观测资料得出：年和四季的气温、地表蒸发以及年和夏季、冬季降水变化的气候倾向率均为正值;而春季、秋季降水变化的气候倾向率为负值。气温升高、地表蒸发加大的趋势比较显著,而降水增多的趋势不显著且年代际变化比较大,气温、地表蒸发等气象要素有向暖干化过渡的趋势,这种暖干化趋势是造成青海湖水位下降的主要原因之一。     

NIM陆面过程模式的研究Ⅱ：青藏高原夏季陆面过程的数值模拟

采用南京气象学院（NIM）5层陆面过程模式，利用1979年5－8月“青藏高原气象科学实验”资料模拟和分析了夏季青藏高原不同地区的陆面特征和地表能量特征。并将模拟值与根据观测资料计算得到的感热和潜热以及观测得到的净辐射、土壤温度、土壤热通量进行了对比。结果表明，NIM5层陆面过程模式可以模拟青藏高原夏季不同下垫面情形下的能量交换过程。     

近10年西藏高原雪线时空变化及其与气象因素关系分析

本文利用2000年3月-2011年2月西藏地区的MODIS雪盖产品数据、DEM数据以及地面气象观测数据,结合GIS空间分析方法,分析了西藏地区不同自然区划地带下雪线的时空变化特征及其与气象因素的关系。研究表明：西藏及各区域年平均雪线波动变化比较平稳,全区年平均雪线为4848.6m,呈微弱上升趋势,线性倾向率为6.54m/10a;各季节平均雪线中,秋季雪线的变化对年平均贡献最大,二者相关系数达0.796。冬季雪线呈下降趋势（相关系数为-0.625）,其余三季则均表现为上升趋势,但均不显著;除东喜马拉雅南翼山地雪线逐月变化波动明显外（标准差为60.3m）,其余均表现为平缓波动形势;西藏地区的雪线空间分布基本上表现为由东南向西北方向逐步升高的态势,其中东南部和西北部雪线分布密集且复杂。中部雪线则相对较稀疏,其高、低值区分别与山脉和河谷分布相对应;整体上,西藏雪线与气温正相关,与降水量负相关,但是各区域四季雪线与气温、降水量之间又存在差异。雪线是积雪各要素特征变化最为敏感的指示器,研究西藏高原雪线的时空分布特征及其与气象因素之间的关系,对了解西藏高原乃至整个青藏高原的气候变化具有重要的意义。     

我国冬季持续低温事件预报模型的建立

利用1979—2010年我国冬季522个站点的日平均温度资料,使用基于尺度分离的多元线性回归方法建立预报模型,对我国冬季的持续低温事件的预报做了一定的尝试。将温度按照一定的方法进行尺度分离,分解出年际、月、季节内尺度温度,对各个部分分别进行拟合再相加。挑选特定海区的海温、北极海冰作为年际尺度温度预测因子,多个低频气象场作为季节内温度预测因子,利用1979—2003年资料拟合出各因子回归系数。用重构的冬季温度挑选出持续低温事件并与实际的事件进行对比检验,计算出此方法的TS评分为0.57,再利用2008年初我国南方大范围的持续低温事件检验拟合结果。检验结果表明基于时间尺度分离的多元线性回归方法在持续低温事件的预报中有一定的参考意义。     

5月青藏高原上空环流与北疆夏季降水的关系

基于1961—2016年5—8月西藏高原环流指数、NCEP再分析资料和新疆96个气象观测站点的降水资料,通过相关分析和合成分析,研究了5月青藏高原上空环流与北疆夏季降水的关系,以及两者之间可能影响的物理机制。结果表明:(1)5月西藏高原环流指数Ⅰ与北疆夏季降水有较好的相关性,相关系数为0.38;(2)5月西藏高原环流指数Ⅰ的强弱变化会影响500hPa的夏季环流特征、夏季地表至300 hPa的水汽通量输送,当指数偏强时,夏季环流形势的配置和水汽输送均有利于北疆夏季降水,反之,则不利于北疆夏季降水;(3)夏季西藏高原环流指数Ⅰ和北疆夏季降水、5月西藏高原环流指数Ⅰ的关系密切,并且5月西藏高原环流指数Ⅰ和青藏高原5月、夏季的感热通量有明显的负相关,通过高原的热力持续性作用,5月西藏高原环流指数Ⅰ的强弱可以影响北疆夏季降水的多少。     

基于GIS和RS的西藏森林火险等级计算方法

基于遥感技术(RS)和地理信息系统(GIS),利用由基于DEM演算的地面最高温度、最小相对湿度和最大风速等格点化气象要素,FY2静止气象卫星逐日降水反演产品和AVHRR积雪监测产品计算网格森林火险天气等级,结合由植被类型、NDVI、地形要素和公路、人口聚居地等要素评估的森林火险风险等级,综合计算得到网格化的西藏森林火险等级。该项业务程序基于MeteoInfo组件建立,能够实现全自动化业务运行。对于森林火灾事件,通过与基于气象站的森林火险天气等级相比,该方法的准确性更高,能为西藏林区森林防火工作提供有效参考。     

支持向量机优化的克里金插值算法及其海洋资料对比试验

针对常规克里金插值方法中变异函数为有限确定函数,难以准确刻画实际数据分布（特别是复杂要素资料的空间结构）的不足,基于最小二乘支持向量机从实际资料场中拟合重构变异函数的研究思想,提出了一种改进的插值方法——支持向量机—克里金插值算法（SVM-Kriging）。采用常规的克里金方法和支持向量机—克里金插值方法（SVM-Kriging）进行插值试验和对比分析,结果表明：支持向量机—克里金方法（SVM-Kriging）的变异函数源自实际的数据场,它克服了常规克里金插值对变异函数选择的依赖性以及变异函数选择的主观性和人为性,表现出较好的针对性和客观性,较为有效地改善了插值效果。     

唐古拉地区超声雪深传感器SR-50监测研究

利用2004年5月以来超声雪深传感器SR-50在青藏高原唐古拉综合监测场获取的实时积雪资料和相关气象数据,评估了SR-50在青藏高原积雪监测中的性能和作用,并对青藏高原腹地多年冻土区积雪变化特征进行初步分析。结果表明:超声雪深传感器SR-50对不同时间尺度的地表积雪过程均有较好的监测能力。监测数据清晰地显示唐古拉地区地表积雪深度在夜间相对稳定、在日间迅速降低的特点。唐古拉地区平均年积雪日数为82 d,各月均有地表积雪出现,但夏季的地表积雪较少且持续时间很短。该地区地表积雪总体上呈厚度较薄、消融较快、持续时间较短的特点。2005—2008年该地区瞬时最大积雪深度为22 cm,日平均积雪深度小于5 cm日数占总积雪日数的71.58%。     

Dynamics of alpine grassland NPP and its response to climate change in Northern Tibet

Based on the remote sensing and meteorological data collected from the 1981–2004 period, we calculated the alpine grassland Net Primary Productivity (NPP) in Northern Tibet using the Carnegie–Ames–Stanford Approach (CASA), and subsequently analyzed the trend of grassland NPP changes and its response to climate change from 1981 to 2004. The results show that alpine grassland NPP in Northern Tibet was very low in the last 24 years with a relatively large yearly variation. Most of the grassland area (88.61%) in Northern Tibet did not show a significant annual NPP change. The area with a significant decrease of annual NPP variation accounted for only 11.30% of the total grasslands surface, whereas that with a significant increase accounted for 0.09%. In recent years, the precipitation variation in Northern Tibet resulted in an increase of grassland NPP, though solar radiation resulted in decreased grassland NPP. During the 1981–2004 period, total solar radiation, precipitation and temperature, with a decreasing impact magnitude factor, have impacted the grassland NPP in Northern Tibet. The impact of regional climate change on grassland NPP was overall more detrimental than positive.     

Monthly Changes in the Influence of the Arctic Oscillation on Surface Air Temperature over China

Partial Least Squares Regression （PLSR） is used to study monthly changes in the influence of the Arctic Oscillation （AO） on spring, summer and autumn air temperature over China with the January 500 hPa geopotential height data from 1951 to 2004 and monthly temperature data from January to November at 160 stations in China. Several AO indices have been defined with the 500-hPa geopotential data and the index defined as the first principal component of the normalized geopotential data is best to be used to study the influence of the AO on SAT （surface air temperature） in China. There are three modes through which the AO in winter influences SAT in China. The influence of the AO on SAT in China changes monthly and is stronger in spring and summer than in autumn. The main influenced regions are Northeast China and the Changjiang River drainage area.