带有回归系数的多层递阶预报模型

本文针对经典多层递阶方法所存在的缺陷,提出了一种改进的多层递阶预报模型。它的基本思想是将回归分析与经典多层递阶方法相结合,使之有效地消除了因子间量值差异所引起的贡献差异,较好地体现了高相关因子的重要作用。实例计算结果表明,该改进方案的预报精度有显著提高。     

多层递阶回归分析法在全国初夏雨量预测中的应用

在传统统计方法的基础上,引入多层递阶方法。将多层递阶方法与回归方法合二为一,作为新的预测方法尝试,以弥补常规统计方法中回归系数是常数的不足。将多层递阶回归方法应用于短期气候预测,建立多层递阶回归模型,并用全国160个气象站5月份雨量作预报试验。经过近2a的实际预报表明：该模型对华中、华东、两广大部、云贵高原大部的5月份雨量有较好的预报能力,具有一定的参考价值。     

海南岛冬季平均气温的多层递阶自回归长期预报模型

使用海南岛（以海口资料为代表）冬季平均气温资料,根据动态系统预测的理论,选用多层递阶自回归预报的方法,建立了海南岛冬季平均气温长期预报的多层递阶自回归预报模型,进行预报。结果表明,预报结果与实测值误差较小,冷暖年趋势预报和定量预报效果较理想。     

多层递阶预报模型的一种改进方案

本文针对气象要素与其过去的数据自相关程度一般都较差,而与其自身的显著周期分量却存在较高的线性相关关系的特点,提出了一种改进的多层递阶预报模型。它将多层递阶方法与逐步回归双重分析相结合,用显著周期分量取代经典多层递阶预报模型中的自回归部分,使之能更好地反映气象要素自身的历史演变规律,从而稳定其预报效果。     

多层递阶方法在中期天气预报中的应用

本文用欧洲中心500 hPa中期逐日预报资料,使用多层递阶方法,提出了中期降水。气温的预报模型,业务使用结果表明,多层递阶方法对于中期天气预报也具有较好的预报能力。      

多层递阶周期分析

针对经典多层递阶预报方法的某些不足,提出了一种改进的多层递阶预报模型——多层递阶周期分析。它使用时间序列的显著周期分量取代原模型中的自回归部分,使其更合理地反映气象要素自身的演变规律,有效地提高了预报精度。     

试用多层递阶预报方法做夏季降水量预报

天气预报的多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法提出的一种新的数值预报方法。我们在过去工作的基础上选取六个有天气学意义的相关因子,采取仅考虑预报因子部分的多层递阶方法试作夏季降水量预报,效果较好。此外,与一般线性单输出模型、仅有自回归部分的线性单输出模型及多元回归进行了初步比较,提出一些看法。《天气预报的多层递阶方法》是运用现代控制理论的系统辨识方法,它将天气系统看成是随机动态的时变系统。从系统的外部特征着手,建立其输入-输出模型,并进行多层分析和多层递阶预报。现将我们用这种方法预报夏季(6—8月)降水量上所做的工作介绍如下:     

西太平洋夏季副高积分多层递阶长期预报模型

本文综合了积分回归分析和多层递阶预报方法的优点，构造了一个副高特征量积分多层递阶长期预报模型，试报的结果是令人满意的。     

多层递阶方法在短期天气预报中的应用试验

本文使用多层递阶的基础理论,提出了短期雷暴预报的两种模型A和B。试验结果表明,多层递阶方法,对于短期天气预报也具有较强的预报能力。     

多层递阶预报模型试做长期天气预报

根据预报量与预报因子的实际情况，提出用灰色系统中的关联分析筛选非线性因子。同时利用时变参数跟踪理论，将复杂的非线性系统预报问题转化成简单的带时变参数的线性多层递阶预报问题。经实际应用证明，用此法建立的多层递阶预报模型优于线性因子所建立的多层递阶预报模型。     

温特斯法在夏季温度预测中的应用

温特斯法可以对具有随机性、线性、季节性变化的时间序列进行预测,用温特斯法作了一次温度预测尝试。依据温特斯法的基本理论及3个平滑方程的递推公式、初始值公式和预测模型公式,将夏季6、7、8月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特斯法建立了河南省5个代表站夏季温度预测模型,并对2000~2004年夏季温度进行试报,得到了较好的预测结果,平均预测准确率(TS)为75%,此方法可作为预测气温的一种方法,在业务预报中应用。     

近年来中国统计气象学的新进展

近年来，统计气象学在中国取得了长足的进展。其中主要有：将熵原理用于气象学，从而建立了熵气象学；引进了忆及过去时次资料的记忆函数，导出了大气运动的自忆性方程；将模糊数学引入气象学；将非线性动力学用于气候学研究，提出了一系列相空间预报模式；将车贝雪夫多项式推广到不规则格点，提出了一种新的时间序列预报的迭代算法；应用子波分析方法进行气候学研究；将Ｌｏｇｉｓｔｉｃ判别分析用于气象预报，研究了二次判别及逐步判别等问题；将中国科学家提出的灰色系统理论和多层递阶方法引入气象预报。此外，还引进了复经验正交分解、奇异值分解、投影追踪、主振荡模态分析等较新的统计学方法。这些方法都已在气象业务预报中发挥了作用     

ADVANCES IN STATISTICAL METEOROLOGY IN CHINA IN RECENT YEARS

Great advances in statistical meteorology have been made in recent years in China.The mainpoints are as follows:Introducing entropy principle into meteorology,entropy meteorology isfounded;Introducing memory function,self-memorization equation of atmospheric motion isderived;The fuzzy reasoning is introduced into meteorology;Using the method of nonlineardynamics in researches of climatology,some forecasting schemes of phase space are proposed;Chebyshev polynomial is generalized at irregular grids and an iterative scheme for forecast of timeseries is proposed:The wavelet transform is used in researches in climatology;Logisticdiscrimination is used in meteorology and quadratic discrimination and stepwise discrimination areinvestigated;The theory on grey system and the multilevel recursion proposed by Chinesescientists are introduced into meteorological forecast.In addition,complex empirical orthogonalfunction,singular value decomposition,projection pursuit,principal oscillation patterns and so onare also introduced.All the above methods have played great roles in operational weatherforecasts.     

基于CNN和RF算法的ECMWF降水分级订正预报方法

利用卷积神经网络(CNN)和随机森林回归模型,提出了一种新的欧洲中期天气预报中心(ECMWF)降水订正预报方法.该方法首先根据ECMWF模式对站点雨量预报值所属的等级进行划分,再计算出不同等级相对应的高相关因子矩阵.进一步利用CNN模型对高相关矩阵进行综合特征提取的学习和训练.最后对CNN模型最终输出的特征因子中,选取...     

非线性统计预报方法研究进展

从线性统计分析向非线性统计分析发展,从而逐步建立非线性统计预报方法,已成为统计学方法发展的方向之一。虽然非线性统计预报这些年来有了较大发展,但却缺少系统的介绍。作者将自己的研究成果及应用实例归纳整理,对非线性统计预报中参数计算基本方法,一个自变量时的统计预报模型,拟线性、半线性和曲线性预报模式,分段逼近模式,插值、距离、相似预报方法等作了系统介绍。并给出了各种非线性统计预报模型在气象预报中的具体应用实例索引。     

山东省冰雹客观分县预报系统

应用多指标叠套法和权重系数法及PP预报方法和HLAFS数值预报产品建立了山东省冰雹客观分县预报系统。预报试验和业务运行结果表明，该系统有一定的预报技巧。     

基于集合预报产品的降尺度降水预报试验

利用降水距平百分率的降尺度预报方法和1951-2008 NCEP资料及我国降水资料,建立了降水距平百分率的预报模型,基于T106L19模式的月动力延伸集合预报结果,进行了2007-2009年3 a的预报试验和效果检验.结果表明,基于集合预报产品的统计降尺度方法对降水距平百分率的预报技巧高于模式降水的预报技巧;500 hPa月平均高度场的预报技巧直接影响到降水距平百分率的预报技巧,平均环流的预报技巧越高,降水距平百分率的预报技巧越高;无论集合成员数为多少,集合预报的结果都明显优于控制预报,随着集合成员数的增多,预报技巧呈增大的趋势;我国降水具有显著的季节性和区域性,以江淮地区的降水距平百分率预报技巧最高,华南地区的预报技巧其次.     

深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报的检验评估

目前数值模式对台风降水预报的准确率仍有待提高。为了评估深圳对流尺度集合预报系统对台风降水预报能力,选取了2015—2018年共14个影响广东台风个例,利用广东省2 300多个自动气象观测站的24小时累计降水观测资料,检验该系统的集合预报方法(含集合平均方法和概率匹配平均方法)和控制预报方法的24小时降水预报结果。(1)系统对台风24小时降水预报具有较好参考价值,三种方法的暴雨等级预报TS评分均达到0.39以上。(2)集合预报方法总体上优于控制预报方法,可改善珠江口两侧暴雨中心降水预报。其中集合平均方法总体预报效果最好,其降水预报均方根误差为38.1 mm,比控制预报方法减少18.8%,对暴雨等级预报TS评分为0.469比控制,预报方法提升20.1%,但是对特大暴雨等级预报能力不足;而概率匹配平均方法改善了小雨和特大暴雨的预报能力。(3)系统对较强台风的降水预报能力优于弱台风。在较强台风情形下,系统对粤东暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报方法偏差最大,其他地方降水预报偏大为主;在弱台风情形下,系统对降水预报存在明显系统性偏大,但对粤西暴雨中心降水预报明显偏小且控制预报偏差最大。