因子场的典型相关分析在解释数值预报产品中的应用

一、引言 典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计方法。 设有两组变量X_1,X_2,……,X_(p1),y_1,y_2,……,y_(p2),都是由N个样本组成的向量。通常我们用p_1×p_2阶的相关系数矩阵来分析X_i与y_j的关系,这并不能清晰反应两组变量之间的关系。有些因子分析方法(例如     

最大熵谱估计中的递推算法

谱分析是气象上常用的资料处理方法.目前较多使用的是将资料的自相关函数的富氏变换乘以窗函数从而得到功率谱估计.这虽然常常可以获得谱的相容性估计,但它是一种非参数化的估计方法,不便于用来作分析和推导;对隐含在随机序列中的谐波分量     

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     

处理时间序列提高计算湍流通量的精度

讨论了非线性趋势对时间序列的自相关函数、积分时间尺度等的影响,并估算了其最终对湍流通量的影响,指出有效地去除野点、噪音和非线性趋势以及非线性趋势对时间序列的自相关函数、积分时间尺度等的影响,可以减少其对湍流通量产生较大的虚假贡献.     

气象时间序列的自相关性对抽样相关系数的影响

本文论证了气象序列存在自相关情况下,样本相关系数抽样分布发生变形。在各种总体相关条件下,其抽样方差都叠加着自相关和后延互相关的影响。理论和实例表明,当序列有自相关时,按时间顺序截取一段记录作为样本计算相关,并不符合简单随机抽样的假定。因此,现行的相关计算由于自相关性(尤其是强自相关性)的影响,其抽样方差在不同程度上比原有的抽样分布加大。文中提出滑动样本相关系数呈正弦波动时,其抽样分布废为U型概率分布,从而再次证明自相关对于计算相关系数的影响。为了消除自相关对抽样的影响,文中还提出改进了的抽样方案。     

玉米产量模拟中混沌测量的应用设计

从玉米的一生到历年玉米产量构成一维时间序列样本，利用此样本借着混沌测量──自相关函数、功率谱、分数维、Ｌｙａａｕｎｏｖ指数、Ｋｏｌｍｇｏｒｏｖ熵，设计分析了玉米生育及其产量形成的混沌特征，藉助混沌理论，讨论了预报模型自变量个数的确定、可预报时间的确定及混沌动力学模拟模型的反演等。     

列序分析在大气环境污染分析中的应用

提出了不同于计算相关系数的列序分析的方法,思路来源于变量序列间的几何形状接近程度,几何形状接近的序列,度量其靠近程度的指数应大,反之就小.将靠近程度大小按序排列,就得到变量序列间的联系程度的名次.从实用出发,针对不同性质的数据,提出了4种列序度计算方案.选取了计算加权平方距离的方案对大气污染及其有关的气象要素数据进行了实例计算.通过计算列序度并与相关系数对照,可以更可靠地来使用某个气象要素制作预报,另外,从数学上证明列序分析与绝对值关联度、欧氏距离间的关系,由此论证了列序分析的数学根基.数学推导和数值计算都证实了列序分析的可用性,尤其在量测为小样本的情况下更有使用价值.     

样条函数拟合在年轮气候学分析中的可适用性

在树木年轮气候学分析中,应消除树木生长受遗传因子控制的缓慢生长趋势,进行生长量订正,使得年轮宽度序列转变成表征局地气候变化的指数序列。目前,最为广泛采用的是带尾的指数函数拟合方法,这在我国许多典型取样环境的年轮分析中,亦被证实是十分有效的。随着树木年轮取样的多样化,对非典型取样环境的样本,则必须采用较复杂的、多种函数形式进行订正,样条函数为其中之一。样条函数方法的应用现仍有争议,尤其是它的可适用性尚待更多资料论证。本文根据我国年轮样     

中国西北干旱区年降水量非线性动力模式预测试验

利用中国西北干旱区 16个代表站年降水量序列 ,引入非线性动力模式对年降水量做了非独立样本和独立样本预测试验。对模式参数及非线性函数的选取做了一些改进和探讨。初步结果表明 ,模式能较好地拟合降水量变化趋势和具有一定的预测能力。预测效果优于自回归模式。     

热带风暴和台风路经的经验正交函数分析及其在预报上的应用

一.经验正交函数分析为了客观和定量地测定热带风暴和台风(TSTy)的位移,本文对163个台风样本中的12个纬向位移和12个经向位移(相对于163个样本平均值和距平)进行了经验正交函数分析。设 F 是一个24行163列的资料矩阵,其中(?)表示第 n 个热带气旋和台风的纬向和     

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:     

大气污染物浓度变化的非线性特征分析

研究了大气污染物浓度变化的非线性动力学特征,首次详细考察了污染物浓度时间序列的谱分布、结构函数、自相关函数、时间变化曲线的分数维、相空间中吸引子的关联维及最大Lyapunov指数.此外,当前在国际上得到广泛应用的小波分析方法也能对揭示污染物浓度变化的非线性特征提供很好的帮助.     

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。     

菏泽市月降水量变化周期分析及应用

对历年逐月降水量距平百分率序列采用固定样本和变动样本两种方式进行多次周期提取试验,初步揭示了本地月降水量周期存在状况及发生规律.用多个周期与月降水量序列进行相关分析,引入优势周期建立月降水量预报方程,试报效果较好.     

用模糊事件的概率变换进行非线性相关因子筛选

在统计分析中,非线性相关因子的处理经常采用初等函数变换的方法,即把自变量X和因变量Y通过一个非线性函数x′=F(x)进行变换后,再计算x′同Y的线性相关系数。但是,由于确定这种函数的计算工作量很大,而且事实上大多非线性关系很难用某一规则函数来表达,所以,有时效果并不理想。我们在雨量量级预报中试用模糊事件的概率变换进行非线性相关因子筛选,然后,由因子的概率样本建立回归方程,在微机上编程计算,方法简单,使用效果较好。     

基于均生函数的EOF迭代温度长期预报

本文用单站温度时间序列的均生函数周期延拓序列拓展预报因子,然后进行EOF迭代温度预报试验,并与主分量、逐步回归筛选方案建模法的预报结果进行比较,初步表明:这种预报方法充分地利用了要素序列与其优势周期的主要相关信息,它具有一定的预报能力。     

年际变量自相关法在长期天气预报中的应用及效果分析

在长期天气预报中,为了保存控制该类天气的主要波动,常采取统计滤波的办法对气象观测数据进行处理,分析气象要素气候序列的历史变化,揭露各种非随机性的潜在形式,从中提取有效的信息,达到外推预报量的目的。 我们使用的距平要素序列年际变量自相关法,则是将一个序列的数据进行数学处理后变为多个序列,并统计分析新序列与原序列的相关,利用周期分析和阶段分析两者之长的综合分析方法,建立预报方程进行预报。     

湛江降水量的径向基神经网络预测模型

以湛江地区50年来的月降水量为时间序列，利用高斯径向基函数，选择输人窗口（时滞）大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统，并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示，该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型，各月平均的平均绝对误差（MAE）和均方误差（RMSE）达到41．8和55．7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差，但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。     

天山北坡东部树轮宽度和稳定碳同位素的环境响应分析

在天山北坡东部森林上限采集雪岭云杉样本,建立了树轮宽度年表和稳定碳同位素序列,采用相关函数分析了树轮宽度与木垒气象站温度和降水的关系,发现这一区域的树轮宽度主要受到水分条件的限制,但由于采样点位于森林上限,温度也限制了树木的生长,导致了树轮宽度记录降水信息能力减弱。树木年轮稳定碳同位素序列反映了工业革命以来,由于化石燃料燃烧,大气CO2浓度增加,大气δ13C降低的事实。将树轮δ13C序列进行校正后与木垒月气象资料的相关分析表明,树轮碳同位素序列与温度和降水的关系较为复杂,可能受到多种因素的共同影响。这一区域森林上限的树轮碳同位素并不是反映气候变化的最好指标。     

准两年周期振荡在我国月降水量中的表现

本文使用主要分量分析和复主要分量分析方法对我国35个站1951—1980年期间逐日降水量序列进行分析,结果在其主分量中发现存在显著的准两年周期振荡;根据复主要分量的空间振幅函数,发现在地域上这种现象主要表现在华北及长江中下游地区,尤其是华北地区;利用复主要分量的空间位相函数,揭示出这种周期振动的空间波是一行波,传播方向主要特征呈东(或东北)至西(或西南)的纬向方向;我国的两个主要表现地区是一种同相关系. 本文还对35站月降水序列作了交叉谱分析和不同区域平均序列的落后交叉相关分析,所得结果与上述结论一致.