柑桔品质的形成与气象条件

本课题用3年时间从两个基本点和由18个县构成的面上取得气象观测和柑桔样品分析资料,从时间和空间两个序列上较系统地探讨了气象条件和柑桔品质形成的关系。在点上,按时间序列研究了气象因子与柑桔品质变化的动态关系,表明糖,酸的变化与光、温关系密切(与温度的关系最为密切);在面上,按空间序列研究了不同纬度、海拔、地貌以及不同地形方位气象条件对温柑品质形成的影响,其结果与点上基本相同,但由逐步回归分析所取得的R值显著水平有差异。通过曲线函数模拟,找出品质形成过程中指数函数曲线与实际过程拟合较好。研究结果可为亚热带丘陵山地发展柑桔生产和气候资源合理开发利用提供科学根据。     

菏泽市夏玉米产量与气象条件分析及预报

利用正交多项式回归方法对菏泽市30年夏玉米产量分解成趋势产量和气象产量,用气象产量与历年夏玉米生育期间光、温、水气象因子进行逐步回归筛选建立预报模式.     

温州蜜柑果实生长、品质与气象条件的关系

研究了温州蜜柑果实生长发育与品质形成的气象条件，认为柑桔果实的膨大生长期是影响产量和品质的关键生育期，此期温度是主要的影响因子，得出果实生长和优质的适宜气象指标。     

用多因变量多自变量统计法建立的大气环流——区域水稻产量预报模式

本文试图用典型相关分析方法寻找对云南省水稻气象产量有影响的环流因子,用双重筛选逐步回归模型建立起相应的预报方程组,然后外推1982—1985年预报来检验实际应用效果。 1.方法 采用1962—1981年20年的历史资料,分别把云南省17个地、州的水稻平均亩产用1—4次多项式逐步回归拟合时间趋势产量,分离出气象产量。     

多预报量双重筛选逐步回归在台风路径预报中的应用

本文对通常的逐步回归进行了分析,指出在同时制作多个预报量的预报时,这方法并不十分可靠。因为这样得到的预报方程常常包含着比较大的随机误差,之所以产生上述情况,问题在于对多个预报量建立方程时,没有考虑预报量之间的关系。因此,有必要对通常的逐步回归进行改进,考虑对多个预报量同时进行筛选的逐步回归。 台风路径预报的试验结果表明:由多预报量双重筛选逐步回归建立的方程组,对相近预报时段的相同预报量,其影响的预报因子大体相同,而对于不同预报时段的不同预报量,则影响的预报因子有着显著的差异,这样得到的方程组物理意义比较明确,不仅有利于提高预报方程的预报精度,而且还有利于对不同预报方程的预报因子进行分析和改进。     

灰色气象干涉因子GM（1,1）耦合模型的应用

采用灰色ＧＭ（１，１）模型与气象干涉因子双重筛选逐步回归模型综合构成的灰色气象干涉因子ＧＭ（１，１）耦合模型，对川西阿坝州１９７７－１９９４年牲畜死亡率的时间序列进行了分析，并对当地和相邻的青海果洛州１９９３－１９９４年的牲畜死亡率进行预测检验，取得了令人满意的结果。     

都江堰春性冬小麦产量波动的气象因子探讨

用正交多项或模拟出时间趋势项，选出在冬小麦生长季节期间与产量相关关系较好的八个气象因子，并建立了非线性逐步回归方程。同时，分析了冬小麦各发育期间，主导气象因子影响产量的生物学意义。     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

桂林市气候变暖特征及其对柑桔物候期的影响

利用桂林市1984-2014年气候资料和同期柑桔物候资料,运用线性倾向估计、SPSS相关系数等方法研究了桂林市气候变暖的特征及其对柑桔物候期的影响。结果表明:31年中桂林市气候变暖趋势明显,其主要特点是年平均气温上升幅度约为0.4℃,20世纪90年代后期和21世纪初升温显著,在升温过程中以春季升温为主,冬季次之,夏季、秋季略升温,气候变暖春季气温升高贡献最大。气候变暖引起柑桔物候期的变化明显,春季物候期提前,秋季物候期推迟,生长季呈延长的趋势;气温是影响柑桔物候期最为显著的气象因子;2月平均最高气温升高1℃,柑桔芽开放期提前约3.4天,3月平均最高气温升高1℃,开花期提前约4.9天,年极端最高气温升高1℃,可采成熟期推迟6.8天。     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上，应用气候场的主分量逐步回归方法，通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选，求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系，而后进行逐步回归预报。     

Forecasting solar irradiation based on influencing factors determined by linear correlation and stepwise regression

Determination of the factors influencing solar irradiation plays an important role in the performance of a prediction model based on machine learning techniques. This study compared the results obtained using a linear correlation analysis and stepwise regression method to identify the key meteorological, weather, and radiation factors that significantly affect the solar irradiation on the following day, as well as the difference between the quantities of solar irradiation on the current day and following day. These factors were used to establish prediction models for the Qinghai–Tibet Plateau, which has a complex topography and weather caprices. The results indicated that the stepwise regression method was capable of screening more effective influencing factors and the corresponding predictive accuracy was acceptable even under the weather conditions of the plateau.     

广西电网电力负荷变化特征与气温的关系及其预测

通过分析1997-2003年5-10月广西电网电力负荷月、周和节假日的变化特征,及与气温的相关关系,发现:电力负荷基本呈逐年增加的趋势,工作日和非工作日有着不同的变化特征,电力负荷与气温有明显的相关关系。采用逐步回归方法,建立了广西电网逐日电力负荷预测模型,对2002-2003年模型的拟合结果及2004-2005年模型的预测结果分析表明:模型对广西逐日电力负荷具有较好的拟合和预测效果,对逐日电力负荷的季节变化具有较好的拟合效果,尤其是夏季预测与实况趋势基本吻合。     

广西电网电力负荷变化特征与气温的关系及其预测

通过分析1997-2003年5～10月广西电网电力负荷月、周和节假日的变化特征，及与气温的相关关系，发现：电力负荷基本呈逐年增加的趋势，工作日和非工作日有着不同的变化特征，电力负荷与气温有明显的相关关系。采用逐步回归方法，建立了广西电网逐日电力负荷预测模型，对2002-2003年模型的拟合结果及2004-2005年模型的预测结果分析表明：模型对广西逐日电力负荷具有较好的拟合和预测效果，对逐日电力负荷的季节变化具有较好的拟合效果，尤其是夏季预测与实况趋势基本吻合。     

西安市日最大电力负荷率与气象因子相关关系分析预报模型的建立

基于西安市2010—2013年逐日最大电力负荷和同期的气象资料,分析了日最大电力负荷的变化规律,利用最小二乘法,除去日最大负荷的节假日效应和周末效应后,将气象负荷从日最大电力负荷中分离出来,建立西安气象负荷率与气温、相对湿度、总云量、降水量、风速的相关关系,并基于2010—2012年的11月—次年2月和6—8月的资料,分别采用逐步回归、多元线性回归和BP神经网络方法建立最大气象负荷和主要气象影响因子之间的预报模型,将2013年对应时间的日最大气象负荷率作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2010—2013年西安的日最大电荷存在明显的增长趋势,且存在明显的周末效应和节假日效应;气温是影响气象负荷率的最显著因子,引入温湿指数(THI)的BP神经网络算法对气象负荷率的拟合和预测效果最优。     

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

基于监测指数的贵州省4月气温预测模型及检验

基于1981~2019年贵州省4月气温与同期130项监测指数的相关分析建立了固定监测指数、最优监测指数、逐步回归的统计预测模型,并对1981~2020年预测模型回报结果进行检验。结果表明:在短期气候趋势预测业务中,按异常级进行预测可提高气候预测技巧。三种统计预测模型中逐步回归的预测效果最好,其次是最优监测指数,而固定监测指数效果最差。与省级和国家级预测产品相比,统计预测模型在近9年的回报效果表现出一定的优势。以7个最优指数建立的回归预测模型对2020年4月气温的回报Ps评分最高,较省级预报提高14.1分,相对国家指导预报提高66.7分。      

复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究

针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况.     

黄河三花地区汛期逐日降水MOS预报的因子选择试验

河南黄河三花地区地处黄河流域的中游下段地区,该地有名的黄泛区是历史上水旱灾害频发的地区。该地汛期短期降水预报的准确与否是十分重要的。由于近年来数值预报的发展和广泛应用,局地气象要素短期预报大多使用MOS方法,其中降水预报常用一种所谓REEP的降水概率预报。本文     

北京地面气温可预报性及缺测资料恢复的研究

利用１９５１－１９９０年期间北京地面气温资料作未来气温预测可预报性及缺测气温资料恢复的研究，对单月序列使用自回归、选阶自回归、逐步回归和预测残差最小逐步回归及对多月序列使用后两种模型等６种方案进行试验。结果表明，多月序列使用残差最小逐步回归模型有最好的可预报性，且预报方程具有较高的稳定性。本文使用该方案还对１８４１－１９５０年期间的缺测气温资料进行恢复。     

Quadratic discrimination through orthogonal transformation and its application to long-range forecasting of drought and excessive rainfall

The method of quadratic discrimination through orthogonal transformation is introduced to optimize quadratic discriminant function, which has been proved more effective than the method of stepwise multiple discrimination. It is noteworthy that, in the case of a large number of predictors, it is better to make a preliminary choice by using stepwise multiple discrimination or stepwise regression so that the calculation can be made more stable and the effectiveness of discrimination can be improved.