场对场预报模型及其对降水的预报试验

用经验正交函数对预报因子场和预报对象场分别进行分解，将正交展开的时间系数作为预报因子和预报对象，提出了一种场对场预报模型，该模型考虑了预报系统的时变性，并利用云南５月份的雨量资料进行了预报试验。结果表明，用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性。     

多变量均生函数的正交化筛选方案在季节降水预报中的试验研究

用预报量与多变量预报因子的均值生成函数,通过Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化使均值生成函数彼此正交,同时利用双评分准则确定入选预报模型的均生函数个数,最后建立山西省季节降水的预报模型。试验结果表明,该模型预报山西省季节降水的效果很好,是一种提高短期区域气候预报水平的可行方法。     

均生函数残差预报模型在降水预报中的试验研究

在均生函预报模型的基础上，利用其残差数据序列对均生函数预报模型进行校正，提出了均生函数残差预报模型。运用两种模型对百色市6、7、8月月降雨量进行了历史样本拟合，并进行独立地样本预报试验。预报结果发现，均生函数残差预报模型对原有模型在预报精度上都有一定的改进，取得了较好的预报效果。同时，利用MannKendall法和Yamamoto法，可以明确突变开始的时间，指出突变区域，使待报时段与建模资料处在同一气候阶段则预报效果更为理想。     

均生函数残差预报模型在降水预报中的试验研究

在均生函预报模型的基础上,利用其残差数据序列对均生函数预报模型进行校正,提出了均生函数残差预报模型。运用两种模型对百色市6、7、8月月降雨量进行了历史样本拟合,并进行独立地样本预报试验。预报结果发现,均生函数残差预报模型对原有模型在预报精度上都有一定的改进,取得了较好的预报效果。同时,利用M ann-K enda ll法和Y am am oto法,可以明确突变开始的时间,指出突变区域,使待报时段与建模资料处在同一气候阶段则预报效果更为理想。     

均生函数预报模型的改进实验

为了提高对百色市主汛期月降雨量的预报准确率,基于均生函数预报方法,应用百色市1951—2006年6、7、8月份的月降雨资料,通过"短序列建模"和"残差订正"方法进行改进,得到原序列、短序列预报模型及其相应的残差订正预报模型。各改进模型均使预报精度和准确率得到了不同程度的提高,尤其是MGFAFMs模型的预报Ts比MGFFM模型提高了25%。研究结果表明:在月雨量预报业务实践中采取均生函数4模型集合预报方式将是一种很好的选择。     

简化典型相关预测模型面雨量中期预报试验

以５天平均的５００ｈＰａ高度场格点高度值为预报因子,三峡地区４个区的候面雨量为预报对象,建立简化的典型相关预报模型,并采用历史资料独立样本检验的方法进行预报试验。对预报效果的分析表明：简化的典型相关预报模型对三峡地区面雨量的中期预报有一定的技巧,预报效果基本睦能达到中期天气预报业务的要求,对预报员有一定的参考价值。     

降水落区多模式超级集合预报系统

利用多个数值模式的雨量预报集合为站点雨量预报初值,遵循预报员对降水预报分析的思路,将其以系统、能量、水汽、地形等因子对降水所作的定性预报分析结论转换为因子信度,利用因子信度对站点雨量预报初值作增减的强迫运算,并将地面站点上的相关要素转换为强迫系数,再次对站点雨量预报值作增减的强迫运算,由此得出包含多模式集合预报值、人对诸多定性因子分析信息、站点地面要素差异等综合因素的站点雨量定时定量预报值,从而实现降水客观、定点、定量预报.     

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。     

插值预报的一种新方法及其在降水预报中的应用

本文针对经典插值预报方法存在的不足,遵循插值预报的基本原理,提出了插值预报的一种新方法,此方法的实质是考虑了预报系统中不同预报因子对系统的最后演变结果的不同作用,将此方法应用于云南１８个测站五月雨量的预报中,结果表明,此方法无论在历史预报方面还是在外推预报方面均具有良好的稳定性和预报精度。     

典型相关方法在低纬高原汛期降水预报中的应用试验

利用典型相关方法作云南汛期（6－8月）降水的预报试验，选取有实际预报意义的北半球500hPa场1－4月平均环流特征产量、部分关键区的高度和距平资料及太阳黑子数作为共同影响因子，建立典型相关模型。并取所有的前10个典型变量分别作汛期雨量预报对比。对1998年、1999年的汛期雨量预报结果表明：取前10个典型变量为预报因子作汛期雨量预报的准确率优于取所有典型场为预报因子的预测模型。从实况检验来看，该模型物理意义清晰，效果较好。并作了2000年的汛期预报，其准确率为10／16。     

Study on ann-based multi-step prediction model of short-term climatic variation

In the context of 1905-1995 series from Nanjing and Hangzhou, study is undertaken of establishing a predictive model of annual mean temperature in 1996-2005 to come over the Changjiang (Yangtze River) delta region through mean generating function and artificial neural network in combination. Results show that the established model yields mean error of 0.45℃ for their absolute values of annual mean temperature from 10 yearly independent samples (1986-1995) and the difference between the mean predictions and related measurements is 0.156℃. The developed model is found superior to a mean generating function regression model both in historical data fitting and independent sample prediction.     

西北地区干旱预测的EOF模型

该文在经验正交函数（EOF）分析的基础上,设计了一种适合于西北地区干旱预测的EOF模型,利用均生函数法、多元回归法和典型相关法对EOF模型进行了有效的预测试验,结果表明这种模型对西北地区的干旱有一定的预报能力。     

用模糊均生函数作区域夏季旱涝预测

用模糊均生函数建模方案建立宁镇的地区夏季旱涝趋势预测模型，其拟合效果，特别是对大旱大涝的拟合十分理想。１９９４年用该模型预测宁镇地区梅雨量，结果与实况较为接近。     

基于EMD方法的观测数据信息提取与预测研究

用统计方法作月、季尺度的短期气候乃至年际尺度的长期气候预测是当前气候预测业务的主要依据,在短时间内这种情况仍然不可能彻底改变。虽然数值预报模式的预测能力达到了7 d的时效,不过要积分到月、季尺度并实现短期气候预测还面临着重重困难。其根本原因是气候系统的混沌分量和非线性/非平稳性等因素在起作用。而现有气候预测的统计方法(主要包括经验统计、数理统计和物理统计等方法)的数学基础却忽略了这些特点,这是因为以现有的科学水平人们不得不假设时间序列是线性和平稳的。实际气候观测序列普遍具有层次性、非线性和非平稳性,这给建立预测方法带来了极大困难。文中构建了一个新的预测模型,即首先利用经验模态分解(em-pirical mode decomposition,EMD)方法将气候序列作平稳化处理,得到一系列平稳分量-本征模函数(intrinsic modefunction,IMF);其次,利用均生函数(mean generate function,MGF)模型获得各分量的初次预测值;最后,在最优子集回归(optimal subset regression,OSR)模型的基础上,通过直接或逐步拟合一部分预测值,构建两种预测方案达到提高预测能力的目的。典型气候序列的预测试验结果表明,具有平稳化的IMF分量,尤其是特征IMF分量有较高的可预测性,它对原序列趋势的预测有重要指示意义。大力开展气候系统机理和气候层次的研究,并建立相应的气候模式是未来发展趋势。该文是这方面的一个初步尝试,相信该模型能为气候预测(评估)开辟一条新的有效途径。     

均值生成函数的周期性延拓在回归分析中存在的问题及其改进方案

针对均值生成函数的周期性延拓在回归分析中存在的回归前提不同,预报因子是预报量的非独立表现等缺点,给出了改进方案。实例分析计算表明：新方案可以有效地消除原方案中存在的非独立虚假相关现象,从而使得筛选出周期性预报因子更加客观。基于本方案所建立的数学预报模型,具有历史拟合率与多步长预报精度基本一致的特点,是一种具有使用价值的长期预报手段,也有一定的隐含周期分辨能力。     

贵州地区夏季降水特征及其预测方法

利用贵州地区52个测站1961～2000年夏季(6～8月)降水资料,采用突变分析、小波分析等方法,对贵州夏季降水的时间变化特征进行了诊断分析,并运用均生函数对贵州夏季降水建立预测模型,进行试报和预报检验。结果表明：贵州地区近40a来夏季降水呈上升趋势,具有明显的年际变化特征;夏季降水比较明显的突变点出现在1971年和1994年(没有通过显著水平a=0．05的信度检验),其1971年后到1994年前降水为减少趋势,1994年后降水开始增多;夏季降水在年际尺度上主要存在显著的准2a、准4a和4～6a、8～10a周期振荡;均生函数对夏季降水预测效果较好,尤其对极值的预测,效果更加明显。     

长江三角洲汛期预报模式的研究及其初步应用

在短期自忆气候模式的基础上 ,着重考虑了区域性降水特点 ,组合均生函数时序模型 ,构造了区域降水预报模式。以降水预报为实例 ,计算表明 ,它能滚动制作月、季、年降水预报 ,尤其对汛期 (6～ 8月 )降水预报 ,具有相当好的预报能力。     

NUMERICAL SIMULATION OF THE ATMOSPHERIC MIXED LAYER

In this paper,mixed layer height and certain mean elements are predicted by using a dry mixed layer model.Their variation with time and some basic properties are discussed.The model is tested with the 1967 Australian Wangara experimental data.Comparison of the calculated results with the observed data is conducted.The aim of this paper is to build a predictive model describing the basic properties of the mixed layer and attempts to formulate a boundary layer parameterization scheme suitable for the numerical weather prediction model.     

月平均降水量的二次规划最优组合预测方法研究

以逐步回归、均生函数和多层递阶作为月平均降水量的3种子预报方法，进一步采用二次规划计算方法，通过计算各子方法的最优非负权系数进行最优组合预测建模研究。实例计算结果表明，这种组合预测模型的预报精度优于各子方法，并具有较好的理论依据，可在实际业务预报中进行推广应用。