短期森林火险等级模型的建立

黑龙江省气象部门以往建立的森林火险等级预报模型，仅是单纯的森林火险气象预报模型。由于对气象以外的影响森林火险等级的因素没有考虑，这使预报的准确性受到很大限制。为了使预报精度得到提高，从可燃物的特征入手，结合气象因子，力求得到综合的森林火险等级模型。     

地市级专业气象预报服务系统

利用9210传输的气象资料,通过计算预报因子和预报对象间的相关系数,挑选预报因子,建立多因子权重回归方程,用于气象要素、森林火险气象等级、城镇火险气象等级、空气环境质量等级预报。此外,根据调查指标和实践经验,建立了医疗气象、储运气象、商业气象预报判据。     

黑龙江省短期森林火险气象等级预报系统

利用林火资料和气象资料,通过建立概率模型模拟单因子对森林火险气象等级的单因子贡献度，然后通过四级判別得出综合模型，再根据不同季节植被因子对天气火险等级进行订正，最终得出森林火险气象等级。用此模型，对1981—2000年逐曰74个站进行了森林火险气象等级计算，形成文本文件和库文件；对每日的实时资料进行火险气象等级计算；根据T213数值预报产品，计算未来24小时的火险气象等级。全省31个站的火险等级在省台服务器上以MICAPS第三类数据格式存放或通过“黑龙江省短期森林火险气象等级顿报系统”调看。     

火险预报因子分析

通过对前期气象因子和预报因子的分析，得出森林火险预报方法，从而确定火险等级。     

模糊识别方法在水稻潜叶蝇预报中的应用

用模糊识别方法对五常地区近10年来水稻潜叶蝇发生量进行等级划分，筛选出主要气象因子，建立隶属函数，并利用模糊运算法则，求解最优组合集确定出最优人截集。再根据计算预报年的隶属值和隶属度，对水稻潜叶蝇发生量作出预报。     

井冈山森林火险等级划分及预报模型构建

森林火灾严重威胁生态安全和国民经济,由于不同林地的气候以及可燃物存在差异,森林火险具有明显的区域性特征。因此,在考虑气象因子的基础上,将可燃物含水率引入小区域的森林火险指数的计算,对建立更精确的小区域森林火险等级标准和预报模型具有重要意义。本研究系统地分析了2013—2016年井冈山地区森林可燃物含水率与气象因子的分布频率及因子间的相互关系。通过主成分分析方法对所有因子进行降维处理,获得火险因子得分方程,并计算出2013—2016年井冈山地区逐日森林火险指数,进而构建火险等级划分和森林火险等级预报模型。结果表明:井冈山森林火险等级划分为5类,分别为低(火险值≤0.024)、较低(0.024火险值≤0.067)、高(0.067火险值≤0.167)、较高(0.167火险值≤0.232)、极高(火险值0.232)。基于BP神经网络模型构建了井冈山森林火险等级预报模型,预测精度可达96.4%。并利用2013—2017年卫星监测到的井冈山地区热源点数据对模型进行检验,预报准确率高达92.3%,表明该火险等级标准和预报模型能够满足井冈山地区日常防火业务需求。     

内蒙古夏季森林火灾发生原因及火险等级预报

通过对近几年内蒙古东北部夏季森林火灾类型和成因的统计研究，采用相关分析和回查火灾出现前的天气过程、气象情报以及重大天气和气候现象等因子，分析引发雷击火灾的主要因素，确定夏季火险等级预报因子，并根据预报因子建立预报模型。通过回代检验，落区预报准确率达95％以上。实践证明预报系统模式准确率较高，能够提前1个月制作出夏季火险预报趋势，为防火工作提供了可靠的技术资料。试报表明结果与实况吻合较好，因此利用本模式建立的夏季火险等级预报系统，能够满足当前防火工作的需要。     

城市火险天气等级多因子综合预报法

在“城市火灾中关键气象因子诊断分析”的基础上，通过权重系数法建立四季城市火灾率多因子综合预报法，并进行合理的等级划分，对等级标准的回代和试报检验表明，３级以上中高火剑日数少，但其火灾概括率、日着火机率均高，这说明该预报方法有较好的分辨预报能力。     

降水概率预报方程中预报因子的选择

对预报因子进行分部筛选建立待选因子库，克服了因子数目太多而带来的计算困难；通过对预报因子进行预报能力检验，提高了因子的预报稳定性。     

城市火除等级预报

利用1991－1996年的浙江省火灾资料和气象资料，分析火灾发生的规律、特点以及气象因素与火灾的关系。在此基础上进行火除等级的划分，并用多因子权重分析方法建立了火险等级预报模式，为公众提供火险等级预报服务。     

贵阳市晨练指数的初步探讨

将影响晨练的大气污染因子按照空气污染气象条件转化为气象条件因子，然后用8类气象因子制作晨练指数等级预报。     

诊断分析在数值预报产品释用中的探讨

针对地方性天气预报特点，根据现有数值预报产品及实时探空资料的接收情况，作者利用中尺度数值预报模式ＭＭ４引入中尺度信息，提出一个实际可行的夏季降水预报方案，以求提高区域范围内具有明显突发性对流降水的预报能力。作法是用ＭＭ４模式计算逐日物理量诊断场，加入同期的欧洲中心数值预报产品，共计４１个场作为预报因子场；应用典型相关分析法，并结合逐步判别和逐步回归法，计算得出９个分区和８个单站中雨以上降水预报方程。降水预报方程的因子变量多数为中尺度诊断分析场构成的典型团子，可以认为，ＭＭ４模式计算得出的中尺度信息对预报中雨以上降水是有贡献的。     

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...     

一种新的城市SO2污染统计预报方法及其应用

针对目前采用的统计方法存在的不足, 即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性, 挑选的预报因子由于非正交, 使回归计算的结果不稳定, 给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF) 和逐步回归方法结合起来, 从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO₂日均浓度为预报对象, 使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明, 这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势, 而且还能作出较准确的预报, 采暖期预报的级别命中率为72.5 %, 夏季级别预报命中率为100%。通过对比试验, 此方法优于目前常用的逐步回归方法, 具有很好的应用前景。     

多种气象统计模型对比研究——以气象敏感性疾病脑卒中预报为例

基于2008—2012年北京市4家三甲医院的脑卒中疾病急诊就诊资料及同期气象观测资料和环境监测资料,筛选气象和环境预报因子,采用广义相加(Generalized Additive Model,GAM)、逐步回归、BP(Back Propagation)神经网络及决策树4种方法编辑数据训练集(2008—2011年)和验证集(2012年)输入模型,建立北京市脑卒中疾病预报模型,计算各模型的拟合优度和预报准确率,对比分析脑卒中疾病各预报模型并确定最优预报方法。结果表明:北京市四季脑卒中疾病不同模型选取的预报因子不同,其中时间序列为重要的预报因子。GAM模型对高等级脑卒中疾病的预报效果最好,逐步回归模型对中间等级脑卒中疾病的预报效果最好,决策树模型对低等级脑卒中疾病的预报效果最好。4种脑卒中疾病预报模型四季平均的预报准确率依次为:GAM神经网络模型逐步回归模型决策树。GAM模型脑卒中疾病的平均和高等级预报准确率均为最高,其中出血性脑卒中预报模型的完全预报准确率为68.3%,预报误差≤±1级的准确率达98.0%,可以满足天气变化对出血性脑卒中疾病预报预警的业务需求。     

非线性综合集成──伏旱预报

预报成败固然与预报方法有关，然而因子的好坏是成败的关键。本文采用初选、精选相结合的两段筛选法从大量的可能因子中筛选出有效的预报因子，尽量将伪因子剔除。由于乌盟地形复杂，大青山东西向横贯于全盟中部，使前山后山存在着明显的气候差异。文章运用模糊聚类分析，客观合理地将全盟分成4片，较符合气候规律。天气变化是受诸多因子相互作用相互制约的结果。许多大气现象往往是非线性过程。然而非线性方程求解计算量大，不宜推广。本文采用简化非线性预报方程，同时又考虑了各种交叉乘积项的作用，又不需要解联立方程组，计算简便，适宜一般台站使用。     

城市暑热危险度统计预报模型

利用武汉市5个区1993－2000年中暑死亡个例，统计了中暑死亡的时间分布、性别、年龄、区域差异等流行病学特征，进行了中暑死亡的气候分析，计算了中暑死亡数与27个气象因子的单相关系数，找出了关键气象因子为持续不小于37℃的有效累积温度。利用逐步回归方法建立了逐日中暑死亡数的统计预报模型，并将高温危险度划分为5个等级，经回代和试报检验，预报效果较好。     

青海高原牧区雪灾等级预警方法研究

本研究根据层次分析法原理,在分析导致雪灾的因素及其预报的基础上,对雪灾进行等级划分,然后计算导致雪灾的各因子的隶属度和权重,最后通过判断矩阵及矩阵运算的数学方法,得出预警雪灾的等级。     

利用数值预报产品制作广西大范围霜冻5天滚动预报

利用数值预报产品与广西大范围霜冻天气过程对照作为分析依据，建立广西大范围霜冻天气过程的概念模型，结合预报指标、相关因子普查，用多元回归方法建立广西89站逐日最低温度预报方程及霜冻等级预报。     

黑龙江省多因子综合森林火险预报业务系统

在分析黑龙江省各地森林火灾发生特点及规律的基础上,应用10余种与可燃物干燥度、火蔓延、阻燃等有密切关系的气象因子,确定黑龙江省多因子综合森林火险气象等级预报指标;通过程序设计,建立黑龙江省多因子综合森林火险气象等级预报模型,建成森林火险预报业务系统,系统能够自动输出预报结果,在实际业务中取得良好的应用效果。