用模糊关系方程预报天气

模糊数学在气象中的应用是十分广泛的.用模糊关系方程预报天气,就是利用预报因子与预报对象之间存在着的模糊关系,由预报因子通过模糊关系这个转换器作模糊变换,从而求出预报量.本文首先给出预报的数学模型,然后以实例说明用模糊关系作预报的方法和步骤. 一、预报的数学模型     

概率映射作因子非线性变换

对非线性因子的处理,一般的做法是通过寻找一个比较合适的拟合曲线函数,用这个函数来进行变换,对于二级预报问题,因子的变换还可以通过概率映射来进行。一、概率映射变换当预报对象为二级时,因子与预报对象之间的相关关系可以通过因子各取值区间内某一级预报对象出现的概率反映出来,因子各取值区间的概率形成一个序列,从这一概率序列的变化可以看出因子与预报对象之间的关系是线性的,还是非线性的。事实上,对于二级预报问     

单站汛期总降水量、预报因子与环流背景关系的简析

目前,不少人对长江中下游汛期旱涝的前期环流特征等已进行过研究。这里仅就单站汛期降水趋势,预报因子和环流背景的关系进行简单的分析。这几年,制作单站汛期(5—9月)总降水趋势预报时,得到二个较佳因子:3月平均气温(?)和3月平均日较差[即月平均最高气温与月平均最低气温之差(?)]。用这二个因子建立起的判别方程A=(?)对汛期总降水量ΣR有很好的分辨能力。     

梅汛期洪涝趋势预报方法

暴雨是淳安主要的灾害性天气,梅汛期间的洪涝灾害往往给人民生命财产造成威胁;同时,梅汛期间是否发生连续大到暴雨对新安江电厂的蓄水计划也有重要的关系。二年来,我们建立用“优(?)法”确定预报因子的权重的预报方程(?)淳安县海汛期间是否发生洪涝的趋势预报,取得较好的效果。具体做法如下:     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

华北汛期降水多因子相似订正方案与预报试验

本文基于动力—相似预报的基本原理, 在已初步建立的华北汛期降水模式的动态最优多因子组合相似订正方案工作基础上, 研究前期关键因子之间的相互配置对夏季降水的影响, 挑选关键的大气环流预报因子。根据预报年前期气候因子的异常状况, 通过EOF压缩自由度进行相似年选取, 进一步构建了基于前期异常信号的汛期降水相似订正预报方案。研究发现, 预报年前期大气环流中异常因子个数的偏多或偏少与该年华北降水的多寡呈现较好的对应关系, 并以异常因子的个数状况作为判断该年是否为异常年的标准, 将异常多因子方案与动态最优多因子方案相结合, 建立模式误差相似订正的多因子综合预报方案。通过诊断分析发现, 该方案对降水异常年有着较好的针对性。2003～2009年7年的独立样本回报结果表明: 该方法进一步提高了模式对华北汛期降水的预报能力, 将华北汛期降水预报的距平相关系数 (ACC) 平均分从系统订正结果的0.38提高至0.61, 具有良好的业务应用前景。     

用冬季特征作汛期雨量趋势预报

汛期雨量趋势预报对趋利避害有着重要意义。七十年代前期,我们利用冬季特征的气象要素为因子,找出了一套汛期雨量趋势分片预报指标,经1976年到1983年的应用,准确率达91.7％,效果较好。 一、汛期雨量趋势预报对象的规定 ①把汛期5～8月总雨量作站点分级,即距平百分率在:±20％之间为正常,     

概率变换法在南平地区暴雨预报中的应用

本文在大－暴雨ｍｏｓ预报中应用概率变换法进行对比分析,结果表明：概率变换法能提高预报因子与预报对象之间的线相关性,扩大了预报因子的选取范围,改善了方程中的因子组成结构,使方程的历史拟合率和预报准确率有明显的提高。     

山东区域汛期旱涝预测概论

对1951－2000年期间汛期（6－8月）山东区域旱涝与全国主要多雨带的8个分布类型的逐年对应关系进行了具体的对比和论述。并对烟台、青岛、潍坊、济南、临沂、菏泽等6个地区汛期旱涝的天文、海洋、大气环流和气象要素等方面的预报物理因子进行了全面的普查、筛选、精选和综合分析，并分别建立了汛期降水量预报物理方程。并以青岛地区为例，对汛期降水理的多种交叉学科的预报物理因子进行了最优集成，为青岛地区和水量和旱涝建立了分多级的可操作的预报物理模型。该文优选出来的汛期降水的多学科物理因子对短期气候预测有重要的学术意义，其中所建立的预报物理方程和预报物理模型对山东省各区汛期旱涝的季度和年度预报有重要的应用价值。     

用相关表作倒春寒预报

相关表是一种用多要素进行综合统计的表格。它的基本原理是将与预报对象关系密切的各个预报因子分为几个级,然后通过各种级别的排列组合,寻找多种因子的综合影响与预报对象的关系。它不仅能综合反映多因子与预报对象的关系,同时还能够单独考虑诸因子中某一个或某几个因子与预报量的关系,因此是一种简便而实用的综合多因子的预报工具。     

用相关表作倒春寒预报

相关表是一种用多要素进行综合统计的表格。它的基本原理是将与预报对象关系密切的各个预报因子分为几个级,然后通过各种级别的排列组合,寻找多种因子的综合影响与预报对象的关系。它不仅能综合反映多因子与预报对象的关系,同时还能够单独考虑诸因子中某一个或某几个因子与预报量的关系,因此是一种简便而实用的综合多因子的预报工具。     

云南气象地质灾害危险等级PP-ES预报方法

根据气象地质灾害与前期及当日降水的关系模型,对气象地质灾害危险等级进行模糊可能性描述,应用PP(完全预报法)原理,采用ES(专家系统)中的确定性因子法进行气象地质灾害预报的不确定性推理,所建立的气象地质灾害预报专家系统,在实际预报业务中取得了很好的效果,在2004年的汛期业务运行中,报准了全部重大气象地质灾害。结果证明:用完全预报方法原理,将气象地质灾害预报因子———降水量分为两段,第1段为实况降水量,第2段为预报降水量,建立预报模式是可行的;对于气象地质灾害这种小概率事件的预报,采用专家系统预报方法建立预报模式是行之有效的。     

统计图象识别的一种数值方法

本文提出了统计图象识别的一种数值方法,它不需要假定预报对象服从某种分布,而是根据其实际分布利用微机直接建立预报量和预报因子之间的统计关系,识别图象类别。与常用的解析判别方法相比,它提高了预报效果。在这种方法中,由于能较为清楚地看到预报因子对预报量的影响,透明性好,因此对因果关系较为明显的短时预报更适宜。     

钦州市甘蔗产量年景气象预测方法研究

应用模糊综合评判的方法，建立了钦州市甘蔗产量年景与前期关系较密切的5个大气环流因子在不同的预报等级下各个因子区间的隶属度矩阵，以此作为模糊变换矩阵R及因子权重A的备选因素，然后，根据不同年份的因子值来构造R和A，应用模糊数学的运算法则，得到甘蔗产量年景的预测结果。     

佛山暴雨预报的物理量指标法及集成预报分析

利用佛山1990-2004年3个测站降水量和华南逐日物理量等资料,建立佛山汛期暴雨与各种指标量的关系;结合其它几种暴雨预报产品,通过引入可信度概念,建立佛山暴雨的可信度集成预报方法,2005年汛期的试报效果较好。该方法的优点在于可处理缺乏历史样本资料的情况并可增加或减少集成预报的因子,综合集成能力强,简便易用;特点在于能区别对待报对和报错两种不同情况;缺陷在于当多数预报工具暴雨预报失败时,此集成方法是无效的。     

桂中春季短期气候预测的模糊评判

应用模糊综合评判的方法,建立了桂中春季低温阴雨总日数与前期５个预报因子在不同的预报等级下各个因子区间的隶属度矩阵,以此作为模糊变换矩阵Ｒ～及因子权重Ａ～的备选元素,然后,根据不同年份的因子值来构造Ｒ～和Ａ～,由算子Ｍ（·,０）作出预报等级的归属评判,其准确率要比目前气象部门所用的预报方法高１５－２０％。     

信阳市地质灾害预报预警

利用1985～2003年信阳气象资料和地质灾害资料,分析了地质灾害与降水之间的关系,建立了预报模式.该预报模式成功地预报出2004年汛期的两起地质灾害.     

信阳市地质灾害预报预警

利用1985～2003年信阳气象资料和地质灾害资料，分析了地质灾害与降水之间的关系，建立了预报模式。该预报模式成功地预报出2004年汛期的两起地质灾害。     

地方MOS数据集及应用程序包的建立方法介绍

一、前言 “MOS”方法是通过数值预报量与实际预报量的统计关系而作出的一种客观的、定量的预报方法,其预报效果决定于预报因子的挑选和预报数学模型的构造。但在大量的数值预报要素场且有众多的预报对象的情况下,要迅速地、客观地选择出与预报对象相关密切的因子,建立出预报方程,必须利用电子计算机来完成。然而,目前国内电子     

福建汛期降水主分量逐步回归预测模型研究

建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。