论最优预报因子与最优预报方程

本文根据预报量与预报因子关系的实际情况,提出了预报因子的四种类型,并且利用最优化方法原理选取最优的预报因子,同时还利用强迫引进重要因子的办法选取最优预报方程。从实例计算证明,最优预报因子基本上是非线性的,所以用逐步回归或逐步判别方法建立的预报方程也是非线性的,并且还证明,非线性预报方程比线性预报方程效果有明显的提高。本文最后还指出,此种非线性预报方法可推广到各个领域有关多元分析的定量和定性预报工作中去。     

闽北烤烟移栽期的预报

用对比分析和相关分析相结合的方法选取预报因子,分析得出移载日期与前期冷空气活动有关,且冷空气活动存在一定韵律关系。用逐步回归建立的预报方程效果好,且对移栽期特迟和特早有较好的预报能力。     

闽北烤烟移栽期的预报

用对比分析和相关分析相结合的方法选取预报因子,分析得出移栽日期与前期冷空气活动有关,且冷空气活动存在一定韵律关系。用逐步回归建立的预报方程效果好,且对移栽期特迟和特早有较好的预报能力。     

用逐步回归方法建立前汛期降水量的预报方程

根据新会1971～2003年降水、气温、日照资料，利用相关分析方法挑选因子，然后用逐步回归方法对因子进行筛选，去除次要的，保留最主要的因子，从而建立新会前汛期降水量预报方程。     

青云谱机场夏季雷暴预报

首先对青云谱机场1990～2000年产生的雷暴天气与气象资料进行相关分析,找出相关气象因子;然后采用逐步回归方法,对因子进行筛选,建立青云谱机场夏季雷暴预报方程,并对预报效果进行了检验.     

玉米螟主要发生期的预测预报

气象条件影响着玉米螟各发生期的年际波动，而它们之间的关系不是线性的，此本文在因子中加入了平方项和交叉项，通过逐步回归的方法，找出影响玉米螟各发生期的县体气象因子，最终建立玉米螟各发生期的预报方程。经过检验，各方程预报效果理想。     

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.     

用T63及日本数值预报产品制作汛期降水预报

该文利用Ｔ６３Ｌ１６和日本数值预报产品，采用相关分析方法提取典型因子场，再由典型因子场选点求取平均场及极值场，用逐步回归法制作黄河三角洲地区汛期降水预报，试用效果较好。     

菏泽市小麦干热风气候特征分析及预报

根据1954-2001年菏泽市小麦干热风气象资料，分析了小麦干热风的气候特征，通过相关分析寻找干热风发生前期的显著相关因子，用逐步回归的方法建立干热风发生日数预报方程，拟合效果较好。     

用双重分析方法作寒露风初日长期预报

一、引言 通常的逐步回归分析预报方法,是选取一些与预报对象有一定相关性的前期因子,进行逐步回归建立预报方程的。而作历史气候条件分析时,往往使用周期分析方法分析气候要素的变化规律。这两种分析方法刚好说明了两方面的问题:一是气象要素的变化受到各种前期因子的支配;二是气象要素自     

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:     

开封春季24h大风预报方法

利用开封1981-2000年3—5月的大风资料，依据冷空气路径，将大风分为东北型、西北型；选出预报因子，用逐步回归方法，对因子进行筛选，选出效果较好的预报因子建立方程。     

崇左市各县日最低气温的滚动预报

利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。     

内蒙古区域性大风、沙尘数值产品动力诊断及预报

应用T63数值预报产品对内蒙古春秋季区域性大风过程进行了物理量诊断分析,并总结出5项能较好反映出大风发生、发展机制的预报因子。在此基础上采用逐步回归分析方法建立了分区预报方程,并实时应用T106产品建立了业务系统。     

沈阳地区冬季感冒指数预报方法研究

根据医疗和气象历史资料,研究感冒发生与气象条件的相互关系,重点分析沈阳地区冬季感冒的发病特征。选取10个敏感气象因子,用逐步回归分析方法建立感冒的统计预报方程,提出感冒指数的分级和预报方法。     

沈阳地区冬季感冒指数预报方法研究

根据医疗和气象历史资料 ,研究感冒发生与气象条件的相互关系 ,重点分析沈阳地区冬季感冒的发病特征。选取 1 0个敏感气象因子 ,用逐步回归分析方法建立感冒的统计预报方程 ,提出感冒指数的分级和预报方法     

崇左市各县日最低气温的滚动预报

利用日常接收到的地面及高空实测资料，采用滚动式相关普查方法筛选因子，给定临界值，将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子，然后用逐步回归方法建立方程，高低空因子分别建立方程，将各方程的预报值取平均，作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报，经过长达一个月的预报检验，效果良好。     

用曲线方程普查因子进行逐步回归作月降水预报

一、前言逐步回归方法在长期预报中已被广泛采用。实践中预报因子与预报对象之间极少存在简单的线性相关。故应用线性相关普查因子,再进行逐步回归的方法做长期天气预报极其误差还是较大的。随着电子计算机的开发和应用,可以采用曲线方程普查因子,再进行逐步回归的方法做长期预报。根据“回归分析方法”一书提供的六条曲线方程,用FORTRAN语言编     

江苏省冬小麦赤霉病统计预报模式的探讨

本文考虑了因子相关的显著性,稳定性和独立性,使用MAICE逐步回归分析方法建立了江苏省淮河以南各地区冬小麦赤霉病预报模式,效果较好,可在业务中使用。     

用时间权重系数作组合因子建立预报倒春寒的逐步回归方程

用自然正交展开的方法,求出各个样本的时间权重系数,并把它作为组合因子来建立逐步回归方程.这样建立起来的方程中所引入的预报因子——时间权重系数,是一个携有全部参加自然正交展开的前期因子信号的组合因子.由这样因子构成的逐步回归方程,可以期望较一般因子或人为组合因子所构成的逐步回归方程有更客观、更理想的预报效果.