自回归模型的最优定阶及其在长期预报中的应用

对自回归模型的5种定阶方法（FPE、AIC、BIC、L1和L2准则）作了概述，并应用上述方法对青岛月平均温度序列进行了自回归模型定阶试验。结果指出，FPE、AIC和L1准则选择自回归模型的阶数较高，L2准则选择自回归的阶数为中等，BIC准则确定的阶数最低。文章还提出了一个应用自回归模型递推预报月平均温度的方法，预报实践证明，由BIC准则产生的低阶自回归模型的效果优于其它方法。     

回归诊断在城市空气质量预报中的应用研究

城市空气质量回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，它是由高杠杆点引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致回归系数L5估计的误差，从而引起预报的误差。针对这些问题提出了城市空气质量的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，城市空气质量回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此城市空气质量的回归诊断预报模型具有普遍     

基于NDVI的西藏不同草地类型生物量回归建模分析

旨在建立西藏地区不同草地类型的NDVI遥感估测模型,利用多元线性回归建立了不同草地类型的鲜草生物量与SPOT/VEGETATION多年平均年最大归一化植被指数(NDVI)、年降水量和年积温等变量的回归估测模型。并分析了所有草地类型的平均鲜草生物量与平均年最大NDVI、平均年降水量等因子的相关关系。结果表明:年降水量是鲜草长势最重要的影响因子,基于NDVI的鲜草生物量多元线性回归模型能很好的拟合草地(R=0.964)、高寒草甸(R=0.959)、高寒荒漠草原(R=0.772)、温性草原(R=0.892)和高寒草原(R=0.797)等草地类型。      

区间概率函数在晋城市降水概率预报中的应用研究

本文主要应用区间概率函数转换预报因子，经过相关比筛选。进行因子回归，构建分量级降水概率预报方程，同时应用T213L31数值预报产品统计释用方法，结合最优子集回归构造分时刻预报方程，最后进行概率预报。我们根据晋城气候区划，设计平川和山区两种降水概率预报方程。为晋城市开展降水概率预报提供了基础。     

青藏高原气候变化特征

利用青藏高原15站1969－1998年的气温、降水、日照资料，应用滑动平均和直线回归方法，对近30年青藏高原地区的年平均气温、年平均降水量和年平均日照时数进行了统计分析。得出青藏高原年平均气温呈前低后高波动上升趋势；年降水量的变化趋势是由偏少到偏多；年日照时数的变化趋势则表现为由逐渐增多到逐渐减少。     

用地温资料对新会汛期降水的回归分析

根据新会1987—2006年浅层地温资料，分别用逐步回归方法和最优子集回归方法对新会汛期降水进行拟合与预测，并用双评分准则（CSC）确定预测模型。结果表明，用逐步回归方法和最优子集回归方法建立的回归方程都能达到a=0．01的显著水平；根据预报方程的各项指标，最优子集回归方法建立的回归方程的效果较逐步回归方法建立的回归方程好。     

湖南省人工增雨效果检验及效益评估系统方法之一——用五日滑动平均日平均降水选取对比区方法

提出了以日平均降水滤除自然降水的随机变动，同时以五日滑动平均降水寻找自然天气周期和者第二次平滑的办法选择对比区。同时，本文还就五日滑动日平均降水的正态性和正态化问题进行检验，说明经过二次平滑后的日平均降水值符合正态分布。因此，其回归分析和统计检验符合气候学和统计学原理。此方法可用于湘中、湘南阵性降水人工增雨的效果检验和效益评估。系统软件由VB5．0做成，在Windows95／98下运行。     

回归诊断在事件概率回归预报中的应用

针对事件概率回归模型的特点，用残差分析和统计量诊断的方法归纳了回归线差的非称分布现象，揭示了这种现象是由高杠杆占所引起，探讨了概率回归模型的残差不合理性的统计天气预报意义，从而提出适用于概率预报问题的事件概率回归改进模型。分析指出。事件概率回归模型的不合量性并不是个另例了特珠性所造成是由该模型的数学特点所决定，概率回归改进模型要优于普通的概率的回归模型型。     

2OO2年陕西秋季人工增雨效果统计分析

针对陕西省的飞机人工增雨作业特点，设计出适用于作业后即时分析的区域回归统计方案，对2002年秋季飞机增雨进行效果分析，结果表明：6架次08—20时平均增雨量3．4mm，作业后3h平均增雨量1．1mm，通过成对试验符号秩和检验，显著性水平均优于5％，表明作业效果显著。     

金融领域的随机建模与基于软件R的Monte Carlo模拟(6):其他随机微分方程模型

主要研究金融领域中的多种数学模型,重点是利用R软件进行数值模拟.继续讨论更多的随机微分方程(SDE)模型,包括均值回归过程、均值回归的Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程、平方根过程、CIR模型以及Θ过程.进一步,将对当前SDE数值解的研究给出更深入的建议.     

逐步门限自回归模型及其建模方案

针对门限自回归模型在模型识别方面的不足，提出了逐步门限自回归模型，并同时给出了该模型的一种建模方案。数值实例表明，逐步门限自回归模型在模拟和预报稳定上比一般门限自回归模型有一定程度的提高。     

Excel中的回归分析在气候统计中的应用

介绍了用Excel进行回归分析的3种方法(散点图、工作表函数和回归分析工具)，及其在气候统计中应用的方法和回归分析结果的解释。     

利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。     

回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。     

安阳地区近50a气温和降水变化分析

利用安阳市5个观测站1951-2000年的气象观测资料,采用直线回归分析方法,分析了近50 a安阳市的年、季平均气温、降水的变化趋势,结果表明:近50 a安阳地区年平均气温升高了1.8 ℃,并且以0.36 ℃/10 a的速度增加;冬季气温升高了2.3 ℃,同时以0.46 ℃/10 a的速度增加.降水量从总体上看50 a减少了2.5 mm,但年及夏季的平均降水量在20世纪80年代之前减少,在80年代之后有增加的趋势.     

温度对晚稻产量影响的积分回归分析

根据积分回归的基本原理，并以晚稻产量为例，运用积分回归分析气象要素与作物产量的关系，确定了广东省高要县不同生育时段的温度对晚稻产量的影响效应。     

利用非线性门限混合回归统计模型进行季尺度降水温度预报

门限混合回归模型是由门限自回归模型发展而来。门限自回归模型(Threshold Autore-gressive Model)是由汤家豪于1978年首先提出的，该模型经过国内十几年的研究已经有了很大进展和完善。本文介绍门限混合回归模型在辽宁省一些地区季降水和温度预报中的应用。     

西南地区百年温湿气候序列分析及趋势预测

利用累积距平、小波分析、回归趋势系数等分析方法．本文对西南地区代表站点的百年温度、降水序列的气候背景进行了分析，预测了未来10～15年的变化趋势。此外。还将分析结果与有关研究结论进行了对比分析．得到了一系列有意义的结果。     

具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用

将时变参数模型引入门限自回归模型中，提出具有时变参数的门限自回归模型，并对昆明，蒙自，河口等地区３月温度序列进行预报，结果表明：这种模型比门限自回归模型的预报准确度有明显提高，这是因为用这种模型进行预报时，可以随时更新预报模式。     

卫星云图资料估计湿度的适时回归方法及其影响诊断

提出适时回归方法，由卫星云图资料估计湿度场，数理统计中的回归诊断是查找野点的有力方法，本文成功地运用回归诊断于卫星云图资料估计湿度场，提高了精确度，得到良好效果。