多因变量矩阵回归预报方法

本文针对一个因变量多元回归在气象预报应用中的不足和局限，引入多因变量多元回归，讨论了应用中的公共预报因子问题和因子筛选问题，并对多因变量回归与单因变量回归、场展开预报、逐步回归、逐段回归等方法进行了比较，探讨了其特点及应用效果。     

江苏吴县柑桔品质的多元分析

双重筛选多对多逐步回归，对于多个自变量，多个因变量之间相互关联，相互影响的回归类型分析具有明显优势。柑桔品质与气象因子之间就存在这种耦联作用。运用双重筛选多对多逐步回归对影响柑桔品质的气象因子分析效果明显。光，温，水等气象因子对柑桔品质均有影响，尤以温，光条件影响为主，多因子综合影响要比单因子影响显著。     

长期预报基本观测资料自动化处理

以普遍推广的AO文件(即基本观测资料)为基础,经过一定的程序处理,得到各气象要素的气候值,并形成建立方程所需自变量数据文件和预报所需的自变量数据文件.计算自变量与因变量的相关系数,将相关系数较大的因子筛选出来,通过人机交互的方式进行第2次筛选,用相关显著的自变量与因变量建立回归方程.由于输出的自变量相对因变量来说都是前期因子,根据回归方程和预报所需的自变量,就可以得出预报结果.     

多预报量双重筛选逐步回归

一、引言 回归分析在长期天气预报中应用十分广泛。逐步回归是回归分析中效果较好的方法之一,逐步回归可以避免引入强相关变量所导致的求解的困难。 在长期天气预报中经常要同时制做P个站点的预报(即:多个预报量y_1、y_2…y_p),采用相同的M个预报候选因子(即:M个预报因子X_1、X_2…X_M)。对每一个预报量y_i可以分别应用逐步回归来筛选这M个因子建立预报方程:     

一种优越的统计预报法——介绍一致拟合率法

本文所介绍的一致拟合率法,是在吸收了0、1权重回归和权重集成等统计学方法优点的基础上而引入的一种新方法。该法解决了同商值(不同比)因子应配有不同权重的问题;并采用计算单(或组合)因子可靠度大小来引入因子,组建0、1化一致拟合率方程,收到类似回归的预报效果。通过在 MOS、PP 法和经典统计预报中检验和使用,证明用一致拟合率法比0,1权重回归法所建方程的试报准确率平均高8—20%。     

预报因子选取及方程建立人机交互平台

利用计算机技术,将预报因子选取、方程建立和样本拟合融为一体,建立了预报因子选取及方程建立人机交互平台。该平台包括文件信息,因子初选和回归分析三个模块:(1)文件信息模块主要是读取预报对象文件和预报因子文件,显示并检查文件头信息样本长度的一致性;(2)因子初选模块主要是计算各气象要素或物理量场中每个格点因子与预报量之间的相关系数,构成各相关场,分析这些相关场及其关键区域,从中筛选出组合因子;(3)回归分析模块是对选入的组合因子与预报对象进行逐步回归计算,建立预报方程,并根据回归方程参数和样本拟合率,通过改变因子引入和剔除标准来调整回归结果。     

一个用偏相关筛选建立多元回归方程的方法

逐步回归方法在天气统计预报中已应用较久,因为它计算手续复杂,在没有快速计算设备的县站一直很难应用。现在提出一个用偏关的t检验对回归方程中预报因子进行筛选,即所谓偏相关筛选的方法建立回归方程。因为在未建立回归方程以前就可以确定可能预报因子中的剔除对象,而且可以利用筛选过程中的相关计算结果来计算回归,所以这个方法的计算量较逐步回归方法大大减少。     

几种格点化温度滚动订正预报方案对比研究

为了快速获得更为精准的格点温度预报产品,使用国家信息中心高分辨率、高频次的温度格点多元融合产品和欧洲中期天气预报中心全球模式2 m温度预报场资料,采用8种误差订正方案进行滚动订正预报试验。选择2017年1月1日至2月28日和6月1日至7月31日两个时间段进行两次回报模拟试验,并对订正前后的预报结果进行格点和站点检验分析,结果表明:8种方案对模式直接输出的预报场有正技巧订作用,全格点滑动误差回归模型订正和全格点滑动双因子回归模型订正效果最优,两种方案都能使订正场的格点平均绝对误差在2℃以下,3、6和9 h的格点准确率均在0.9以上。全格点滑动误差回归模型的检验评分略微好于全格点滑动双因子回归模型,表明作为预报模型因子的起报时刻误差场比数值模式因子在短期订正中扮演着更为重要的角色。     

Logistic回归联合ROC曲线模型在雷电潜势预报中的应用

利用贵阳站2020年1-10月逐日探空资料和闪电监测资料,逐一选取72个物理量参数纳入单因素逻辑回归,筛选具有显著性统计学意义（P＜0.001）的指标进入多因素逻辑回归模型,选取满足检验条件P＜0.05的参数得到雷电潜势预报模型,通过logistic回归联合ROC曲线模型开展雷电潜势预报研究。结果表明：①多因素逻辑回归模型预警效果优于单因素模型,预警准确度从75.4%提高到79.5%;②联合ROC曲线确定预报模型的概率阈值为0.611,雷电潜势预报的命中率POD为84.01%％,虚假警报率FAR为26.05%,临界成功指数CSI为69.38%,准确率较高,雷电潜势预报具有较好的预报能力;③Logistic回归模型联合ROC曲线法在气象预测预报,特别是非线性预测中有一定的应用价值。     

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。