最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

中高纬度地区500 hPa高度场动力预测统计订正

利用DEMETER多模式集合研究计划中Météo France模式的预报资料集,在分析其对冬季北半球中高纬度地区 (20°~90°N)500 hPa高度场预报效果的基础上,针对模式预测较差的模态分别运用最优子集回归修正方案和回归-相似相结合的修正方案对其进行订正。结果表明:数值模式对观测模态的预测能力并非随模态数的增加而递减,方差贡献较小的模态的预报效果可能好于方差贡献较大的模态;基于最优子集的回归订正方法未能改进原模式预报技巧;在最优子集回归基础上再经相似订正的方法 (DAP-OSR) 能够改进预测效果,独立试报的距平相关系数平均每年提高0.1。     

鲁西南1月气温的分析及预报

分析了菏泽市1954-2000年1月气温的变化规律及其与北半球500hPa高度场、太平洋海温的相关关系，采用逐步回归、最优子集回归方法，建立1月气温的预报方程及集合方程，经检验试用，具有一定的预报能力。     

滚动式利用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最优子集回归方程，然后根据24—144小时的数值预报资料制作该站24-144小时的气温预报。     

T106产品夏季降水概率预报自动化系统

利用１０６格点场资料,构造能反映本地天气动力学牲的组合预报因子,对预报时效场进行叠加处理,对预报着急区格点资料取其均值或极值。预报因子和预报量均采用非线性０、１化自理。用最优子集回归建立降水预报方程用多因子概率权重回归其降水概率。系统从资料采集到输出概率结果在５８６以上微机上实现全自动化,预报结果客观、定量。     

滚动式用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最 子集回归方程然后根据２４－１４４小时的数值预报报资料作该站２４－１４４小时的气温预报。     

菏泽牡丹开花期的长期预报

统计分析得出牡丹花期与前期气象条件的关系，早晚花期前期环流场存在明显差异，500hPa月平均高度场与牡丹花期存在优势相关因子，采用“两段筛选”的思想，先用逐步回归，再用最优子集回归方法，得出牡丹花期中长期预报方程，经试用，方法性能稳定，效果较好。     

利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。     

用PP法做逐日降水预报

利用欧州中期数值预报格点资料,采用PP法建立了全年分季分站逐日降水预报方程。实际应用时,直接从网络上调取欧州中心500hPa高度场、850hPa温度场、1000hPa气压场48—120h预报场格点资料,可作出一周逐日晴雨、分级降水预报。     

用卡尔曼滤波法和逐步回归法建立空气质量预报系统

用卡尔曼滤波法和逐步回归方法，选用地面及850hPa的气象因子资料和环境监测浓度资料，建立预报方程，对贵阳市城市空气污染物浓度进行滚动预报，预报效果较好。该方法能有效地弥补单一的统计回归方法的不足，实用性高。