月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

舟山市污期降水量预报方法

利用基于预测误差平方和（PRESS）准则的逐步回归分析和基于残差平方和（RSS）准则的逐步回归分析建立了舟山市3个县区站汛期（5－9月）降水量的预报模型，并对两种方法的预测结果进行预报集成，经试报才预报检验表明，该模型的预测效果较好。     

IEOF法在MDERF产品对贵州5月气温预测释用中的应用

基于MDERF（monthly dynamic extension range forecast）模式输出500hPa位势高度预报场,贵州5月气温历史资料。利用迭代经验正交函数法（Iteration Empiric Orthogonal Function）,简记IEOF法,研究该方法对贵州5月气温的预报技巧和预测效果。模型对贵州84站2002--2006年5月气温进行了预报试验,回报试验表明该方法在实际预测业务中有一定预报技巧;过去5a84站平均Pc为64．8％、平均Ace为0．23。最后利用该方法对2007年5月贵州气温趋势进行了展望。     

一个降水预报的时间序列线性平稳预测模型

本文利用兰州１９４４～１９９７年的月平均降水资料,建立了线性平稳序列的降水预测模型,该模型使用了功谱密度函数中的最大熵法（或叫全极模型）,并将特征多项式模大于１的根反射到单位圆内,再返回修正后的线性预测的系数。并对１９８６～１９９７年１１年的月降水做了预测试验,试验结果表明,该模型具有一定的预报能力,其中取１５阶预报效果较好。此方法在短期气候预测业务中,可作为台站月、季、年降水预测走向客观化、定量化方法的一种初步尝试     

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。     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

基于偏最小二乘法的前汛期月降水量预测方法

采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力.     

优化非线性方法在河南省夏季降水场预报中的应用

在河南省季降水量场（标准化）客观分析￣［２］的基础上，应用优化非线性方法和预报对象与因子时空尺度相匹配原则，对夏季ＥＯＦｓ的前６个特征场建立了与５００ｈＰａ高度之间的优化非线性预报方程，经过集成可以对全省夏季标准化降水量进行长期预报。结果表明，该模型对异常旱涝有较强的预报能力，是一种有效的旱涝长期预测统计方法。     

用支持向量机方法作德阳降水预报

本文对支持向量机（svm）回归方法的基本原理作了简要的概述。用常规观测资料并依据预报人员的实际工作经验选取预报因子，采取经典统计预报方法的方式。利用svm方法，选取径向基作为核函数对德阳市各站日降雨量建立预报模型。     

偏最小二乘回归模型在辽宁汛期降水预测中的应用

利用1951~2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站(沈阳、朝阳、营口、丹东和大连)汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析。结果表明:采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10 mm。PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002~2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6%,比逐步回归模型提高了10.3%。     

相对分布函数和气象熵

针对某变量在一个物质系统中的分布状况,本文提出了相对分布函数的概念。文中论证了它与概率密度分布函数的等价性、列举了一些相对分布函数实例。由于熵与概率分布的已知关系和后者与相对分布函数等价,作者给出了计算气象要素场的熵值的方法。文中认为开展熵气象学研究可以为气象学找出新的出路。     

A generalized frontogenesis function and its application

With the definition of generalized potential temperature, a new generalized frontogenesis function, which is expressed as the Lagrangian change rate of the magnitude of the horizontal generalized potential temperature gradient, is derived. Such a frontogenesis function is more appropriate for a real moist atmosphere because it can reflect frontogenesis processes, in which the atmosphere in a frontal zone is typically characterized by neither completely dry nor uniform saturation. Furthermore, by derivation, the expression of generalized frontogenesis function includes both temperature and humidity gradients, which is different from and superior to the traditional frontogenesis function in moist processes, which also uses equivalent potential temperature. Diagnostic studies of real cases are performed and show that the generalized frontogenesis function in non- uniformly saturated moist atmosphere indeed provides a useful tool for frontogenesis, compared to using the traditional frontogenesis function. The new frontogenesis function can be used in situations involving either a strong temperature or moisture gradient and is closely correlated with precipitation.     

基于水生态功能分区的寇河水系水环境容量研究

河流水环境容量是实行污染物排放总量控制的理论依据,也是河流水环境管理的科学基础。本文采用综合标识指数法识别河流水质污染状况及主要污染指标,对寇河水系水生态功能分区进行水质评价,水生态功能分区是基于对流域水生态系统的区域差异的研究而提出的一种分区方法;采用一维稳态水质模型模拟河流水质变化规律,并结合线性规划模型,计算寇河上游水生态较高功能区、寇河中游水生态较低功能区、南城子水生态较高功能区的COD_Cr和NH₄-N的水环境容量。结果表明：寇河上游水生态较高功能区COD_Cr和NH₄-N的水环境容量分别为852.22t·a^-1、47.96t·a^-1;寇河中游水生态较低功能区COD_Cr和NH₄-N的水环境容量分别为410.33t·a^-1、23.09t·a^-1;南城子水生态较高功能区CODCr和NH4-N的水环境容量分别为25.23t·a^-1、1.58t·a^-1。     

低频环流系统的一种统计预报方法

根据实时MICAPS资料,采用经验正交函数分解和滤波方法,统计分析了欧亚大陆上空700 hPa水汽输送通量流函数和势函数主要低频分量的分布特征。结果表明：存在流函数和势函数低频环流系统变化的关键区。根据关键区环流系统演变,确定了与上海地区未来10-30 d强降水过程相对应的预报指标。以上海地区2010年7月的降水过程预报为例概述了整个预报流程,并从物理机制上证明了低层（110°E,30°N）附近的辐合以及自低空至高空向东倾斜的上升运动是造成该次降水的主要成因。     

连云港水稻产量的气象影响因子分析

经验正交函数分析方法(EOF)是正交函数分解方法的一种,其优点是可将某要素场分解为不随时间变化的空间函数部分的特征向量及与空间无关的时间函数部分。该方法同样可用于某空间点的多要素特征分析,得到的空间函数每个特征向量都反映了所有要素某种共性。本文则是利用EOF这一特性,选取连云港地区历年(1961—2007年)水稻各个生育期的多个气象因子与气象产量做EOF分析,选取方差贡献大的前4项特征向量中与产量相关性较好的因子,作为影响因子。并通过对影响因子多年变化趋势及波动特征年的分析,剔除其相关性差的因子,最终得到与产量密切相关的气象因子。     

水平相关模型的性质及其在GRAPES三维变分系统中的应用

在变分资料同化中背景误差水平相关模型不仅决定着观测信息传播到格点空间的远近,而且影响着频谱空间中不同尺度上的分析增量信息的多少。本文比较高斯（Gauss）、二阶自回归（Soar）以及尺度叠加高斯模型（Supergauss）在时空域随着空间距离和在频谱域随着不同尺度分布的特点,阐述三种相关模型在区域GRAPES三维变分分析（GRAPES-3DVar）中的实施方案,同时通过单点观测试验研究不同相关模型对分析的影响。研究表明Gauss相关模型造成分析中小尺度信息的不足,同时当流函数和非平衡的势函数作为分析变量时,依据动力场变量之间的相关关系,会造成风场观测不合理的较大负相关信息。Soar相关模型能增加分析的中小尺度信息,但在三维变分分析实施中只能采用一阶递归滤波方案,由于计算精度不够会造成风场分析增量异常。当采用Supergauss相关模型时,不仅缓解单一高斯模型造成的不恰当风场观测负相关信息,并可增加分析增量的中小尺度信息,同时在递归滤波实施中可获得合理的分析增量。因而Supergauss相关模型在三种模型中最适合描述背景误差水平相关,对高分辨率3DVar系统的中小尺度分析有益。     

BANDPASS FILTERING ANALYSIS WITH GAUSSIAN WEIGHTING FUNCTION IN TWO-DIMENSIONAL FIELDS

This paper examines the response of the bandpass filter with Gaussian weighting function to arbitrarytwo-dimensional fields and proposes a new concept of relative response function.Based on the properties of relative re-sponse function,satisfactory weighting parameters C_1 and C_2 are obtained.By studying two cases,the procedure of us-ing structure function curves to choose the maximum response wavelength is formulated.It is shown that bandpass fil-tering offers some improvements to the analysis and forecast of mesoscale weather processes.     

利用矢量锋生函数对一次暴雨过程的分析探讨

对在江淮流域发生的一次暴雨过程观测资料计算矢量锋生函数,并用其对该过程进行了诊断分析,发现矢量锋生函数与江淮梅雨锋暴雨落区的发生移动有较好的对应关系,进而讨论了用矢量锋生函数作锋面强降雨天气预报的可能性。     

Investigation of the mei-yu front using a new deformation frontogenesis function

A new frontogenesis function is developed and analyzed on the basis of a local change rate of the absolute horizontal gradient of the resultant deformation. Different from the traditional frontogenesis function, the newly defined deformation frontogenesis is derived from the viewpoint of dynamics rather than thermodynamics. Thus, it is more intuitive for the study of frontogenesis because the compaction of isolines of both temperature and moisture can be directly induced by the change of a flow field. This new frontogenesis function is particularly useful for studying the mei-yu front in China because mei-yu rainbands typically consist of a much stronger moisture gradient than temperature gradient, and involve large deformation flow. An analysis of real mei-yu frontal rainfall events indicates that the deformation frontogenesis function works remarkably well, producing a clearer mei-yu front than the traditional frontogenesis function based on a measure of the potential temperature gradient. More importantly, the deformation frontogenesis shows close correlation with the subsequent(6 h later) precipitation pattern and covers the rainband well, bearing significance for the prognosis or even prediction of future precipitation.