几种统计相似方法的适用性比较

针对前人对各种相似性度量的预报检验结果,从公式出发,分析证明了相似离度与海明距离具有相同性质,探讨了相似离度在相似预报中使用的局限性。利用2010年5月1—30日08时东亚区域850 hPa高度场96个站点资料,对几个常用相似量及作者提出的新相似量进行相似选择试验,结果表明：（1）相似离度与海明距离非常接近,选出的相似样本80%以上是相同的;（2）相似离度与相关系数差异最大,选出的相似样本70%以上是不同的;（3）新相似量与相关系数较接近,60%是相同的。相似离度与海明距离反映的是样本间＂距离＂的接近程度,相关系数和新相似量反映的是样本间的形状接近程度。     

灰色分析与预测及其在气象中的应用 第三讲 关联分析

为了定量地研究两个事物间的关联程度,人们已经提出了各形式的指数。过去这些指数大多以数理统计原理为基础,因此当运用这些指数时往往要求有足够的样品个数或者要求数据取一定的概率分布。例如实际工作中用的很多的相关系数,当样品个数小于10时,所得相关系数的可信程度就很低。 关联分析是一种相对性排序分析,其思路来源于几何直观。如图3·1中,曲线A、B、C、D表示四个时间序列,曲线A与B比较平行,可以认为时间序列A与B的关联程度大。而曲线A与C随时间变化的方向很不一致,故A与C的关联程度就小。将曲线A 与     

年际变量自相关法在长期天气预报中的应用及效果分析

在长期天气预报中,为了保存控制该类天气的主要波动,常采取统计滤波的办法对气象观测数据进行处理,分析气象要素气候序列的历史变化,揭露各种非随机性的潜在形式,从中提取有效的信息,达到外推预报量的目的。 我们使用的距平要素序列年际变量自相关法,则是将一个序列的数据进行数学处理后变为多个序列,并统计分析新序列与原序列的相关,利用周期分析和阶段分析两者之长的综合分析方法,建立预报方程进行预报。     

多传感器自动站的数据融合效果及优势分析

采用三个同类型的温度、湿度和雨量传感器分别对气温、相对湿度以及降雨量进行测量。通过计算同一气象要素三个测量值之间的离散度以及数据集中度,结合观测数据的时间序列变化趋势,融合得到一个更具有代表性,更加准确的数据作为该气象要素的观测值。对三种气象要素多种天气状况下的融合数据进行业务对比,一致率计算结果证明,多传感器融合结果与业务观测数据一致性比较高。对差值的规律和异常数据进行分析,显示多传感器具有以下优势：在单一传感器故障时保障观测数据连续不间断,剔除由信号干扰或者误操作导致的错误数据,增加强对流过程中奇异数据的可信度,及时反映单个传感器性能变化。因此多传感器自动站不但可以作为业务使用,而且对解决业务观测中部分数据不可信的问题具有重要意义。     

山区公路雾天分布特征及相关性研究

雾是山区常发的天气现象,且具有偶发性和局部性的特征,雾天条件下,能见度降低,为公路行车安全带来一定隐患。该文基于云南普洱山区公路交通气象观测实验基地的观测数据,对2014年5月—2016年10月期间,实验基地所在公路的雾的等级以及时间分布规律进行了分析。通过列联表、条件频率等相关性分析方法,开展了雾天能见度与其他气象要素的相关性研究。通过对列联表的相关性假设显著性分析,降雨强度、风速等气象要素与能见度之间存在相关性;但列联关系V相关系数分析结果表明,其相关程度不高。从条件概率统计来看,在不同的气象要素区间范围内,各等级雾发生的条件概率分布遵循一定的规律。分析雾天能见度的分布规律,及其与其他气象要素之间的相关性,能为雾天条件下公路行车安全预警与控制提供数据支持。     

西藏地区植被覆盖特征与气象因子的相关分析

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖特征的指标,研究1982—2000年西藏地区地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化,讨论了各季节植被活动的状况。并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI、典型区域NDVI与降水、平均温度之间的相关系数,分析了不同植被类型下气象要素与植被覆盖的关系。     

判断大气要素场相似度的相似面积比方法

目前常用的相似量一般是对样本差异的一个平均意义上的描述,在判断样本相似时难免受到个别过大或过小的样本因子的影响。针对这个问题,提出一种新的相似性度量方法——相似面积比方法,试图从全局的角度来考虑样本相似的选取问题。首先将原始数据标准化,根据对样本间距离的统计分析确定一个判断相似的阈值,然后计算两个样本中距离小于阈值的面积与总面积的比来判定两个样本的相似程度,最后利用2001 2011年冬季00:00(世界时)NCEP FNL温度、高度和风场的全球分析资料对该方法进行了验证。结果表明,数据标准化后可以得到值域范围大致相同的无量纲变量场,有利于多层次多变量的综合性相似判据的建立;与海明距离、相关系数相比,相似面积比选取的相似样本和基准样本在分布形态上较为接近,但相似面积比对高纬地区的相似判断较弱。基于上述三种相似性方法,利用1948 2013年NCEP月平均温度再分析资料进行长期天气预报试验表明,三种方法在相似样本的选取上有一定数量的重合率;从相似预报效果来看,相似面积比方法最好,海明距离方法次之,相关系数方法较差。     

专用气候数据空间插值软件ANUSPLIN及其应用

空间化的气候数据作为环境因子参数是区域气候模型和地学模型的基础,而插值软件是实现气候观测点数据空间化的工具.ANUSPLIN基于薄盘样条函数理论,引入多个影响因子作为协变量进行气象要素空间插值,大大提高插值精度,且能同时进行多个表面的空间插值,对时间序列的气象要素更加适合.     

基于气象要素的逐日玉米产量气象影响指数

利用1981—2020年5—9月气象数据与玉米产量数据,通过改进逐日降水适宜度并构建逐日气候适宜度模型,建立基于相似年逐日气象要素的作物生育期气候适宜度序列,利用气象产量与气候适宜指数建立模型,设计逐日作物产量气象影响指数以表征气象条件对作物的影响程度,基于该指数构建东北地区玉米逐日产量预报模型并分析其逐日预报准确率,用以表明该指数的准确性。结果表明:利用3个相似年预报结果加权集成综合相似年逐日作物产量气象影响指数可提高逐日预报准确率,黑龙江年尺度逐日预报准确率年际间波动小于东北其他地区。综合相似年月尺度下,随着玉米发育期的推进和实时气象数据的引入,月尺度平均预报准确率逐渐提高。东北地区玉米产量8月31日的日尺度预报准确率普遍高于7月31日;辽宁日尺度预报差异较大,但随着玉米发育期推进逐日预报产量和实际产量接近,准确率也提高。基于气象要素构建的逐日作物产量影响指数和同期气象影响指数可以定量评估不同时段气象条件对作物产量的影响程度,在一定程度上可提高农业气象业务定量化评价水平。     

自动站与人工站数据对比分析

由于仪器工作原理、数据观测时间以及数据采样方式与样本数的不同，人工站与自动站观测的数据存在着明显的差异。通过两组数据的对比分析，对误差原因进行了初步诊断，认为自动站对气象要素的反映更接近实际。     

中国北方沙尘暴与气象要素关系的初步研究

为研究沙尘暴形成机理以及各气象要素对沙尘暴的作用，利用1954～2000年我国北方地区7个台站的月降水量、大风日数、月平均气温和沙尘暴日数资料，以相关性分析为基础，采用了建立大风修正指数，线性拟合，滑动相关的方法，深入探讨其相关关系。结果表明沙尘暴与同期降水呈负相关，而与前一年降水的相关不明显，但有极值对应；与大风和大风修正指数呈明显正相关，并从结果比较可知大风修正指数可以很好地反映沙尘暴的发生规律；沙尘暴日数与前冬气温呈负相关，但是减去趋势后负相关消失，这反映了两者的相关关系主要是趋势相关；计算20年滑动相关，由6个台站一致的变化趋势得出结论：相关值的大小与下垫面的荒漠化程度有很大关系。     

不同计算形式的相关分析在气象中的应用综述

相关分析在气象科研和业务中具有广泛应用,是定量分析气象变量之间关系的重要工具。首先系统综述了气象科研与业务中不同计算形式的相关分析算法,然后重点阐述了相关分析在气象领域应用的最新进展,特别是全窗口滑动相关和相关系数的扫描式多尺度突变检测算法。接着介绍了大数据研究领域中新发展的相关分析算法,简析了其对气象相关分析的启示。最后分析了气象相关分析中存在的问题,并且对相关分析在气象领域未来的发展趋势进行了展望。      

CCA与SVD分析方法比较研究

文中从理论分析、方法比较以及实例计算几方面,对目前气象资料处理分析中常用的CCA与SVD分析方法进行了比较,结果表明(1) 对同样的变量组X,Y分别用CCA和SVD方法进行相关分析,得到了完全不同的分析结果,CCA所得到的相关就是原始变量组之间的相关;SVD所得到的相关是组合变量L,M5"BZ〗间的相关而不是原始变量组X,Y之间的相关.理论分析和实例计算都表明,两种方法分析得到的最大相关有非常显著的差别,CCA明显比SVD要大得多,且CCA收敛快而SVD收敛慢.所以SVD不能有效地提取两组变量或两个变量场之间相关关系的主要特征,只有CCA才能最大限度地提取它们之间相关关系的主要特征.(2) CCA所得出的两变量组的变量是独立正交变量,所以通过分析CCA组合变量间的相关来表示原变量组间的相关关系是有意义的.而SVD所得到的两变量组的变量不具有独立性和正交性,信息提供重复,存在共线性,所以通过分析SVD组合变量来表示两变量组的相关关系没有CCA方法有意义.(3)CCA是在考虑了各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的关系;而SVD是在没有考虑各个变量场自身变化的情况下来分解两个变量场间的协方差关系.很显然,CCA比SVD更全面、更完整和更准确.(4)凡用SVD方法分析得到的结论,由于总可以重新应用CCA方法找到相关更好的不同结果,所以有值得进一步深讨的必要.     

贵阳市SO2雨水清除系数的研究

提出了一种利用SO2 空中和雨水采样资料和气象资料、云物理探测资料等计算云下SO2 降水清除系数的方法 ,计算了贵阳市冬、夏季不同雨强下的SO2 降水清除系数kw,并将所得结果实际用于城市SO2 浓度的数值计算。结果表明 ,这一方法所得结果与实际情况相当一致     

西天山气象因子对融雪期积雪深度影响通径分析

积雪深度的变化受到多种气象因子共同影响。基于天山积雪雪崩站观测的水文气象资料,通过数理统计、标准化处理、通径分析等方法探索气象因子之间的相互作用对积雪深度变化的影响。研究结果表明:融雪期大气温度、净辐射、相对湿度等6个气象因子对积雪深度变化的影响程度不同,净辐射与积雪深度相关程度最高。气象因子之间有着不同程度的相互联系,相对湿度与降水之间的相关系数高达0.854,相对湿度与降水之间有着密切的联系。直接通径系数反映独立气象因子对积雪深度的直接影响程度,间接通径系数反映独立气象因子在其他气象因子的影响下对积雪深度的间接影响程度。根据积雪深度决定系数绝对值的大小可以得到,对积雪深度变化贡献力由大到小的气象因子依次为:净辐射、地表温度、大气温度、降水、相对湿度、风速;积雪深度的剩余系数为0.353,说明除了本研究的6个气象因子以外还存在着其他影响积雪深度变化的因素。     

基于雾条件下能见度估算的导线覆冰气象模型

在总结分析导线覆冰模型理论框架及其影响导线覆冰增长强度的主要气象因子的基础上,根据四川省二郎山观冰站2006年1月—2009年3月的覆冰观测资料和同期常规气象资料,分析发现覆冰密度仅与气温相关显著,运用非线性回归分析建立了导线覆冰密度模型;利用能见度与液态水含量的转换关系估算了空气中的液态水含量及其输送指标,在此基础上建立了一个以气温、风速等常规气象观测要素为参数的导线覆冰模型,以便于工程应用。对模型拟合结果进行分析,实测冰厚和拟合冰厚之间的相关系数为0.8340,拟合冰厚的均方根误差为28.61 mm。     

THE DESIGN AND CORRECTION OF A QUANTITATIVE METHOD OF SNOW ESTIMATE BY RADAR

An optimization method is based to design a snowfall estimate method by radar for operational snow warning, and error estimation is analyzed through a case of heavy snow on March 4, 2007. Three modified schemes are developed for errors caused by temperature changes, snowflake terminal velocity, the distance from the radar and calculation methods. Due to the improvements, the correlation coefficient between the estimated snowfall and the observation is 0.66(exceeding the 99% confidence level), the average relative error is reduced to 48.74%, and the method is able to estimate weak snowfall of 0.3 mm/h and heavy snowfall above 5 mm/h. The correlation coefficient is0.82 between the estimated snowfall from the stations 50 to 100 km from the radar and the observation. The improved effect is weak when the influence of the snowflake terminal velocity is considered in those three improvement programs, which may be related to the uniform echo. The radar estimate of snow, which is classified by the distance between the sample and the radar, has the most obvious effect: it can not only increase the degree of similarity, but also reduce the overestimate and the undervaluation of the error caused by the distance between the sample and the radar.The improved algorithm further improves the accuracy of the estimate. The average relative errors are 31% and 27% for the heavy snowfall of 1.6 to 2.5 mm/h and above 2.6 mm/h, respectively, but the radar overestimates the snowfall under1.5 mm/h and underestimates the snowfall above 2.6 mm/h. Radar echo may not be sensitive to the intensity of snowfall, and the consistency shown by the error can be exploited to revise and improve the estimation accuracy of snow forecast in the operational work.     

基于历史观测数据的飞行航路点温度估算方法

航线飞行温度数据是航线适应性分析、开航分析和飞机选型等研究工作的基础。本文基于NOAA历史气象数据,通过对原始温度数据的统计、分析、拟合,建立与原始温度数据拟合度最高的函数模型,构建基于温度频率密度曲线特征的航路点温度快速估算方法;然后以典型的经纬度网格点为例,将直接统计计算和快速估算方法的计算结果与波音公司WINDTEMP.EXE软件计算结果进行对比,表明基于统计计算的航路点温度估算方法具有准确可靠的优点,但计算速度较慢,难以满足民航运行要求;该论文所研究的基于温度频率密度曲线特征的航路点温度快速估算方法则具有精度高、运算速度快的优点,可以满足民航运行的真实需要。     

高速公路不同路况下的安全限速

不同气象条件导致道面状况差异很大,为了提高不同道面状况条件下高速公路行车的安全性,从气象条件出发分析了干、湿、积雪、积冰道面条件对道路交通安全的影响,采用数学方法,以制动反应时间内行驶距离与制动距离之和小于能见距离为条件,推导了不同道面条件下的基于安全距离的高速公路最高车速限制值计算公式.利用双指数模型的纵向附着系数计算模型计算了附着系数,得出了不同道面条件下对应不同能见距离、附着系数的安全车速,为高影响天气条件下交通管理部门管理高速公路安全运行提供科学依据.     

沙尘天气频率与相关气象因子的关系

基于北京及其周边14个国家基本气象站1971—2000年气象资料的相关分析,指出风速、相对湿度是影响沙尘天气的关键气象因子,用这两个气象因子构建了月沙尘气象指数。月沙尘气象指数与沙尘天气频率具有较一致的周期性,沙尘天气日的沙尘气象指数是非沙尘日指数的倍数关系。另外,根据月沙尘气象指数在不同月份的分布特征,给出了相应的季节性气象指数计算方法,对14个站计算的结果显示,季节性气象指数与沙尘天气频率有很好的线性关系,这种线性关系具有明显的区域特征。