转移概率及最大转移概率原理在桂林市初、终霜日预报中的应用

利用转移概率及最大转移概率预报原理,分析了桂林市1961-2000年初霜、终霜日期等随机时间序列之间的转换规律,并结合各序列的初始分布,建立预报模型。应用该方法对近几年初、终霜日期的预测结果表明,转移概率预报方法对波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力,方法简单,预报效果好。     

转移概率预报方法在霜冻预报中的应用

本文在简介转移概率预报方法及最大概率预报原理的基础上,分析了吕梁市1957年～2000年霜冻初、终日期各随机时间序列状态之间的转换规律,结合各序列的初始分布,建立预报模型,并对1995年～2004年的初、终霜日期进行了预报效果检验。结果表明,该方法预报效果好,使用性强,具有良好的应用前景。     

转移概率及最大转移概率预报方法在吴忠市霜冻预报中的应用

在简介转移概率及最大转移概率预报原理的基础上,对宁夏吴忠市区1961--2000年初、终霜冻日期各随机序列状态之间的转换规律进行了分析,并结合各序列的初始分布,建立预报模型。应用该方法对1995—2001年的初、终霜冻日期进行了预测,结果表明,该方法对预报波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力。     

转移概率预报方法及其应用

采用转移概率方法及最大概率预报原理,分析研究了新疆阿克苏市１９５４￣１９９５年霜冻初、终日期及月降水量等随机时间序列状态之间的转换规律,结合各序列状态的初始分布,建立预报模型,并对１９９６￣１９９９年各项目进行预测。结果表明,该方法预报效果较好,适用性强,具有良好的应用前景。     

应用转移概率法作特殊天气项目的预测

运用转移概率方法对阿克苏市历年开春、入冬期和霜冻日期等特殊天气项目序列进行分析研究,揭示出程序列状态之间的转换规律,并利用最大概率预报原理对各项目进行预测,预报效果显著,说明转移概率方法对特殊天气项目的预测具有实际应用价值。     

用转移概率和指标条件概率作逐日睛雨预报

我们把十月份的逐日晴雨序列看成马尔柯夫链,即认为某日的晴雨仅仅依赖于前一日的晴雨状况。利用马尔柯夫链的无后效性,计算出各种状态下的转移概率。如果单纯地用这种转移概率来做预报,效果是不理想的。为此我们对不同的起始状态进行分类,求出各类約晴雨指标条件概率,将它与转移概率结合起来判別逐日晴雨,其可靠程度有所提高。     

利用多因子转移概率制作七月份降水趋势预报

大气中存在着不同时间长度的周期和准周期现象,这是我们利用转移概率制作天气预报的依据。本文就是应用转移概率的方法,在APPLE—Ⅱ微型计算机上编制程序,用于预报七月份的降水趋势。     

试用转移概率作曲江年降水旱涝趋势预测

每一时间单元的天气只取某一种状态 ,天气就成为时间离散 ,状态离散的随机时间序列 ,即马尔科夫链。天气从某一时间的某种状态 ,变成另一时间的某种状态 ,称为状态的转移。转移概率指某一时间出现某种天气状态的条件下 ,下一个时间出现各种天气状态的条件概率。若将气象要素的历史演变分成若干种状态 ,多年资料组成一个各态遍历的马尔科夫链由此只要统计出各种状态的转移概率 ,就可以利用它由前一时间的状态预测下一个时间的状态。1　方法简介　　首先将气象要素的历史演变分成若干种状态 ,多年资料组成一个各态遍历的马尔科夫链 ,由此求取…     

应用转移概率预报春播期总雨量(摘要)

近几年来,五峰县气象局在应用转移概率预报春播期总降水量时获得良好效果,本文以预报1992年春播期总降水量为例简述其方法。首先,取五峰站1957～1991年35年春播期雨量资料,将其划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种状态,并求其状态平均值;其次,统计转移概率,建立预报测度;第三,求状态概率,得出M_（Ⅰ）=0.652,M_(Ⅱ)=0.345,M_(Ⅲ)=0.043;第四,将所得各状态概率与平均值乘积之和确定为所求预报量。以此预报出1992年春播期总雨量为186mm,实况192mm,误差仅6mm。本方法具有以下若干优点:     

1957—2014年化德县霜冻变化规律分析

利用化德国家基本气象站1957—2014年逐日地面最低温度资料,以地面最低温度≤0℃为指标,建立了该地历年初霜日期、终霜日期和无霜期序列,分析了近58a的变化特征。结果表明：（1）化德站58a平均终霜日期为5月28日,初霜日期为9月11日,无霜期为105d10（2）近58a终霜日期呈明显的提前变化趋势,平均每10a提前2.5d;而初霜日期变化趋势不显著;无霜期明显延长,平均每10a延长了3.4d10（3）初、终霜日期和无霜期序列的年际波动大,极差为标准差的4~5倍,初霜最早可提前在8月18日出现,终霜最晚可推迟到6月19日结束。该地初、终霜日期和无霜期年际变率大,保证率低,是影响农作物生长的主要因素之一。因此,掌握霜冻发生的气候规律,提高霜冻的预报预测准确率,对于当地政府和相关部门积极采取防御措施,保障农业丰产丰收有着重要意义。     

用马尔柯夫链做预报的简易算法

马尔柯夫链是时间离散，状态离散的随机时间序列，具有无后效性的特点。它依据各状态之间的转移概率来进行预测，而且仅仅依赖于前一时间的状态,所以只要统计出某一时间出现某种状态的条件下，下个时间出现各种状态的条件概率，就可以用它前一时间的状态预报下一时间的状态。因此，人们常用马尔柯夫方法解决天气预报、农业气象预报、物候预报、病虫害等随机波动较大的预测问题，而且准确性较好。但在实际应用时，特别是在资料序列较长、状态划分较多时，需要做大量的计算，占用很多时间，而且在大量的计算过程中往往容易出错，以致影响预报…     

试用逐步判别方法预测广西初、终霜趋势

分析广西初、终霜日趋势变化,确定了初、终霜日早晚预报序列.用F检验的方法,分析500hPa位势高度场与广西初、终霜早晚的相关区,初选预报因子.再用逐步判别的方法筛选部分因子建立判别函数,预测广西初、终霜趋势.     

降水概率预报综述

为了配合概率预报发布工作，收集了国内外开展概率预报的各种文献与报导，就降水概率预报的定义，发布降水概率预报的意义，国内外降水概率预报的研究与业务应用，降水概率预报的基本方法，主观预报在客观降水概率预报中的作用，降水概率预报的经济效益评估等几个重要问题，进行了综合评述。     

基于随机过程理论的长江巨洪发生概率预测模式与应用

根据长江流域1849—1998年发生的巨洪资料序列,通过正态性、独立性等统计检验,确定序列的性质;然后,利用平稳独立随机过程理论建立概率预测模式,对长江流域巨洪发生概率作出研究性预测。结果表明,根据1849年以来长江巨洪资料样本,建立的巨洪发生间隔时间资料序列经对数变换后使原序列的线性和平稳性得以改善,有利于预报信息的提取;根据巨洪资料序列的性质,用平稳独立随机过程理论建立概率预测模式是合理的,制作长江巨洪发生概率预报是可行的;预计下次巨洪可能在2019年前后发生,2018年发生概率为59%,2019年发生概率为61%。     

本原因子序列变换及分析方法探讨

基于素数有下界而无上界、在一定序列长度内有足够密度的自然分布特性，利用形如４ｋ＋１（ｋ是正整数）的素数模拟夏季降水时间序列而作数据变换，形成的降水最素数序列可确定地分解成本原因子序列，对其状态进行概率转移分析即可对未来降水作出预报。预报值域离散、透明，状态更新便捷，预报结果客观定量，在１９９９年的试验中取得了较为满意的预报效果。     

概率映射作因子非线性变换

对非线性因子的处理,一般的做法是通过寻找一个比较合适的拟合曲线函数,用这个函数来进行变换,对于二级预报问题,因子的变换还可以通过概率映射来进行。一、概率映射变换当预报对象为二级时,因子与预报对象之间的相关关系可以通过因子各取值区间内某一级预报对象出现的概率反映出来,因子各取值区间的概率形成一个序列,从这一概率序列的变化可以看出因子与预报对象之间的关系是线性的,还是非线性的。事实上,对于二级预报问     

1961—2013年通辽市霜冻日期变化规律分析

利用通辽市9个气象站1961—2013年逐日最低气温资料,以日最低气温≤2℃为指标,建立了单站初霜日期、终霜日期和无霜期序列,分析了近53a的变化特征。结果表明:(1)通辽全市平均初霜日期为9月29日,终霜日期为5月1日,平均无霜期为149d。(2)近53a全市平均初霜日期呈明显的推后变化趋势,终霜日期呈明显的提前变化趋势,无霜日数显著增加。53a初霜推后了9.6d,终霜提前了16.2d,无霜期延长了22.7d。(3)各站初、终霜日期和无霜期序列的离散程度均较大,极差为标准差的4倍以上,早霜年份秋霜可提前在8月14日出现,晚霜年春霜可推迟到6月9日出现。该地初、终霜日期和无霜期年际变化的稳定性差,变率大保证率低,是农作物产量不稳定的主要影响因素之一。     

阿尔山市35年初终霜日及无霜期变化分析

采用阿尔山市35年（1971-2006年）初、终霜日及无霜期的时间序列,统计分析了其分布规律和变化趋势：初霜日平均值为8月31日,时间序列绝对变率为8.5d,线性趋势呈平稳微弱上升趋势;终霜日平均值为6月9日。时间序列绝对变率为9.1d,线性趋势呈平稳微弱下降趋势;而无霜期平均值为81d,绝对变率为13d,线性趋势呈平稳增长趋势。初霜日、终霜日及无霜期的稳定变化趋势,对于预报具有重要的参考价值和指导意义。     

成都市降水概率预报方法

用实时气象资料与T106数值产品相结合，根据概率统计的方法和原理，采用概率回归估计方法，建立了成都市的夏季降水概率预报方法。此方法可对成都市东、西、北片未来24小时降水作出定量预报。1999年8－9月试用效果较好，可供精力参考应用。     

南宁市降水概率预报方法研究

主要介绍概率预报的Logit模型以及概率预报的评分方法，在T63资料的基础上，应用Logit模型建立南宁市降水概率预报方程，并就预报结果进行评估。