带有周期分量的多元逐步回归

从气候资料中提取隐含周期是时间序列分析的目的之一。目前常用的方法有:谐波分析、周期图、谱分析和最大熵谱分析。谐波分析和谱分析在处理短序列时,分辨率很低。最大熵谱的优点是分辨率高,它对于揭露气候资料的周期是一个好方法,但很难用于预报。根据方差分析原理有人提出了另一个提取周期的方法。假设气候资料 x(t)是由若干周期函数和一个白噪声迭加而成的序列:     

奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用

基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。     

2014—2016年赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报误差分析

基于逐日ECMWF模式24 h降水预报及实况降水资料,通过计算预报误差统计量、单站预报准确率,利用预报误差经验正交函数（EOF）分解和功率谱分析的方法,分析了赣北地区2014—2016年4—6月24 h降水预报误差的分布规律和时空变化特征。结果表明,赣北地区汛期ECMWF模式24 h降水预报效果总体较好,但存在逐年下降的趋势;九江及上饶两站设置误差阈值为15—19 mm,南昌和宜春两站设置误差阈值为22—25 mm时,预报准确率可达80％;预报误差分布主要划分为空间一致型、南北差异型、马鞍型和三段型;预报误差分布可能存在8 d或12—13 d的较长周期以及2—3 d或4—5 d的较短周期。     

省台研制出我省重大灾害性天气中期预报业务系统

本刊讯记者大地报道“辽宁省重大灾害性天气中期预报业务系统”由辽宁省气象台历时3年研制成功。1月13日通过了省科委组织的有关专家的技术鉴定。本项目应用K－均值、最大熵谱分析、马尔可夫转移概率、相关分析等数理统计方法，对暴雨、雨涝、干事、干旱转多雨、雨涝转少雨等重大灾害性、转折性天气气候规律进行了系统研究。采用合成分析、诊断分析等技术方法分析了暴雨、大暴雨过程的环流特征和物理量分布特征，并在对ECMWF和我国T63数位预报产品进行天气统计解释的基础上，建立78雨中期相似预报历江、中期警断预报方法及晏而PPM释用方…     

江苏省月平均最高、最低气温周期振动的谱特征

本文综合运用奇异交叉谱分析等多种气候诊断方法研究江苏月平均最高、最低气温振动的准周期变化的时空分布特征。结果发现：江苏逐月最高、最低气温分布型态分别为经向型、纬向型；两者存在2至3年周期，显著耦合周期为3．5年及16．5年。本文同时讨论了奇异交叉谱分析、小波分析、最大熵谱分析、经典交叉谱分析的优缺点。     

动力延伸(月)数值天气预报中的信息提取和减小误差试验

用一个全球谱模式通过较多个例的月数值天气预报试验,研究了预报结果的有用信息提取问题.模式预报误差的谱分析表明,纬向平均(零波)场误差占很大比例,试验了两种用气候倾向改善纬向平均(零波)场误差的方案,一是对逐日预报结果进行订正,二是在积分过程中进行订正,两种方案都取得了一定成效.     

中央气象台台风强度综合预报误差分析

本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台（Central Meteorological Observatory, CMO）的台风（TC）强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。     

中央台精细化温度预报在伊春市的检验和误差分析

利用2017年1-11月中央气象台精细化气温预报和伊春气象观测站的实况观测资料,对3 d内最低气温和最高气温预报进行检验分析。结果表明:最高气温预报略好于最低气温预报;暖季7-9月预报误差小,可订正空间小,可直接使用。冷季1-3月、11月预报误差大,尤其以2月和11月误差最大,其次是4-6月和10月,这些月份可订正空间大。     

应用奇异向量方法的适应性观测实例研究

近年来,通过适应性观测技术来减小预报误差已成为国际上数值预报中的一项关键技术,然而实施适应性观测对减小预报误差的影响评估是一个需要深入讨论的问题。文中利用奇异向量方法以2007年3月4日东北地区暴风雪天气过程为研究对象,考察了预报误差对不同观测区域观测资料的敏感性,在确定能量范数的基础上,分析了奇异向量的水平分和特征和垂直分布特征,利用奇异向量的空间结构确定了敏感区域。通过伪逆初始扰动场作为分析误差,研究验证区域的预报误差对不同区域增加观测的敏感性,试验结果表明,在敏感区域内进行补充观测来改善分析误差,能够最有效地提高验证区域内的预报水平;而减小非敏感区域内的分析误差对减小预报误差的贡献相对较小。这些结果表明,利用奇异向量法定义敏感区进行适应性观测,能够和有限的观测资源和计算资源的条件下,最大程度地减小验证区域的预报误差,从而达到提高验证区域预报准确率的目的。     

数值天气预报和气候预测的可预报性问题

考察由初始状态误差和模式中参数误差所引起的预报结果的不确定性。提出了数值天气预报与气候预测中三类可预报性问题，即，最大可预报时间，最大预报误差，初值与参数的最大允许误差。然后将这三类问题化成了对应的非线性优化问题，给出了处理此类非线性优化问题的思路，并且有数值方法对Lorenz模型研究了这三类问题。     

热带印度洋-太平洋地区海表温度异常的线性转置预报模型

采用ＣＯＡＤＳ的月平均海平面温度跨平（ＳＳＴＡ）资料,建立了预报热带印度洋－太平洋ＳＳＴＡ的线性转置模型（ＬＩＭ）。经检验,对于非独立和独立样本,预报的均方根误差分别在１２个月和１０个月预报时效内小于ＳＳＴＡ的均方差,相对误差在５个月预报时效内都小于５０％。在Ｅ１Ｎｉｎｏ和Ｌａ Ｎｉｎａ时段效果优于其他时段,其中Ｌａ Ｎｉｎａ时段又更好些。对同一地区的ＳＳＴＡ,ＬＩＭ预报优于自回归模型预报、奇异谱     

Spectral analysis of climatological series in Duero Basin

Summary General harmonic analysis (FFT) and maximum entropy spectral analysis (MEM) are used in order to study annual and monthly values of air temperature, precipitation and insolation in a number of weather stations in Duero Hydrographic Basin. The corresponding spectra estimates were prepared and compared. MEM estimates show better power resolution and a better spectral definition than FFT estimates. Based on the similarity behavior of the spectra, four main climatic zones were clearly defined. Finally, physical interpretation of the main features of the most representative spectra for the four regions was attempted.With 9 Figures     

THE INSTABILITY OF TRAJECTORY AND ERROR GROWTH*

The purpose of this paper is to study the dynamical mechanism of error growth in the numerical weather prediction.The error is defined in the sense of generalized energy,simply called energy error.From the spectral form of the primitive equations,we have derived the evolution equations of error in detail.The analyses of these equations have shown that the error growth rate is determined by the tangent linear equations.The nonlinear advection caused by the error perturbation itself contributes nothing to the error growth rate,and only redistributes the error.Furthermore,an approach to calculation of the error growth rate has been developed,which can also be used to study the local instability of time-independent basic state as well as time-dependence basic state.This approach is applied to well-known Lorenz's system,and the results are indicative of the correctness and significance of the theoretical analyses.     

基于GIS系统和最大熵谱原理的降水周期分析方法

降水预测分析中经常遇到确定降水周期的问题。文章介绍了将具有分辨率高等特点的最大熵谱原理(MEM)应用在降水周期分析中的方法，并将其做成程序模型镶嵌于GIS二次开发系统中。通过两者的结合从而实现模型的连接和分析的结果与地理空间数据的综合。周期分析过程只需在系统界面中选取某一降水测站，GIS系统便可以应用MEM模型计算出该测站所辖地区的降水周期规律。     

基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型

以前期500 hPa高度场、海温场为预报因子,采用径向基函数(RBF)神经网络与主成分分析相结合的方法,建立了广西中部5月平均降水预报模型。在5年独立样本的预测检验中,预测的平均相对误差、均方误差及平均绝对误差分别为18.12%、50.52和34.23。对比分析RBF神经网络与BP(Back Propagation)神经网络的预测结果,表明RBF神经网络预测结果更准确、精度更高。     

中国三峡地区汛期降水量的正态性研究

为了分析三峡地区降水量序列的正态性和谱结构,对降水量的常见各种变换进行试验性研究。试验包括单站降水量、降水量的平方根、立方根和Γ分布概率值等非线性变换,以及级别变换。研究区域多站平均降水量、区域降水量的主分量、区域降水量的非线性变换后的主分量和区域降水量的级别变换后的主分量等序列。研究发现三峡地区单站降水量的各种变换不改变序列原始谱结构,仅影响概率分布的偏度和峰度,使其较好地遵从正态分布,其中以Γ分布的变换以及级别变换在分布的偏度上为最好。 区域降水量的各种变换的综合指数(区域平均值和主分量)正态性及谱结构分析表明,除区域平均值变换后不改变原单站序列的谱结构外,主分量的综合指数能改变原单站序列的谱结构,同时也影响概率分布的偏度和峰度,使其能较好地遵从正态分布。其中以降水量的立方根和Γ分布概率变换以及级别变换,在分布的偏度上有较好的效果。     

影响统计插值分析误差的若干因素分析

采用理想观测网,用数值方法计算统计插值分析误差。减小观测误差或初估值误差、增加观测数量、恰当减小观测空间间距、以及选取分布合理的观测资料,有利提高分析精度;如果计算使用的归一化观测误差方差、误差相关函数的特征和总体统计平均情况不一致,有可能造成分析误差的明显增加。最后,利用特征向量分析方法,对归一化观测误差方差、观测误差相关属性对于不同尺度统计插值分析误差的影响进行讨论。     

对T106分析／预报场可预报性的初步分析

本文围绕日常天气预报的需求和为区域数值天气预报模式定义天气背景场和初值场的需要，针对9210工程MICAPS系统中T106谱模式的客观分析场和预报场的可预报性进行了初步诊断，定量分析比较了T106、欧洲中心ECMWT、华盛顿KEBC和日本JAPAN数值模式对天气环流形势和预报的统计误差，并初步探讨了模式误差的自身预报问题。文中指出了T106模式的误差源主要来自于其客观分析场的固定误差，提出了以集成客观分析场作为客观分析，提供预报员预报参考或作为数值预报的背景初值场。     

轨线不稳定与误差增长

从一般的谱展开方程出发，详细推导了误差增长方程。结果表明误差增长率主要由准确解的切线性方程所决定，扰动非线性平流作用不产生方差意义下的误差增长，而只起分配误差的作用。轨线不稳定是产生误差增长的根本原因。文中提出了计算轨线不稳定增长率的方法。这一方法也适合于时间演变状态不稳定问题的讨论，对Ｌｏｒｅｎｚ系统的轨线不稳定计算表明了理论分析的正确及其意义。     

最优测站距离、最优垂直分层和最优观测时间间隔的决定

考虑观测误差、截断误差和数值天气预报的需要,本文给出了决定最优相邻测站之间距离d、最优垂直网格距Δp和最优观测时间间隔Δt的公式。这些公式和预报所考虑的最短波长,以及最大观测误差和波幅的比有关,对于不同尺度的天气系统,结果很不一样。 对于过滤大气模式,d,Δp,Δt的值和世界气象组织对全球观测系统所要求的相近;但对于原始方程大气模式,Δt的值则远比过滤大气模式的为小。因而,用现有常规观测系统研究大气运动的快过程并不适宜,只能借助于以地面为基础的和以空间为基础的最优的混合观测系统才有可能。