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T213做咸阳分县分级降水预报

采用MOS释用方法2002年4—10月T213产品与咸阳各县对应月份降水求相关,选取相关性好的格点因子作为预报因子,用最优子集回归方法建立了咸阳分县分级降水预报方程,并用2002年4—10月资料和降水对预报方程的临界值进行订正,同时建立了用因子消空的条件,取得较好的效果。     

应用K指数和TOT指数作江苏中期降水预报的试验

用国家气象中心的T63和T106中期数值预报产品，计算所划定区域的K指数和TOT指数作为预报因子，并统计与江苏省9个代表站降水的相关。用逐步回归方法建立了江苏省4－7月第4－6天的PP降水预报方程36个、MOS降水预报方程108个，多级判别临界值144组。在此基础上经统计制作江苏省降水概率预报。     

用卡尔曼滤波方法制作钦州站冬半年24～120小时逐日平均气温的预报

利用钦州站1994、1995年11月份逐日平均气温为预报对象，对应T63模式输出的格点资料作为预报因子。用多元线性回归方法，分别建立24、48、72、96及120小时预报时效的一组（5个）预报方程，方程建立以后应用卡尔曼滤波方法进行递推，使之不断修订预报方程，提高以下各次预报的准确率．用时可以推广到整个各半年时间去使用。预报方程建立以后，对1996年2月份钦州站的资料进行试报，结果发现有以下特点：（1）预报误差随预报时效的增长而增长。这可能与数值分析预报产品的质量有关。（2）一般情况下，温度的突变其预报有滞后现象。用卡尔曼滤…     

用PC——1500袖珍计算机筛选统计预报因子的几种方案

无论是经典统计预报方法还是动力一统计预报(MOS,PPM等)方法,筛选预报因子都是一个重要步骤。下面是用PC-1500袖珍计算机筛选预报因子的几种方案。这几种方案,在输入预报量的观测值及筛选因子的标准后,只要将待选的各个可能预报因子的观测值依次输入,即可初选出符合指定标准的预报因子,并可给出供进一步筛选因子和建立预报方程的有关统计结果。     

基于数值预报的汉中市降水分县预报方法

利用现有基层台站所能获取的国家气象中心T213数值预报产品和欧洲中心数值预报产品,经过数学方法处理后,将各预报要素插值到站点作为预报因子,通过Г检验分析预报因子与本地降水的相关,提取相关好的因子建立预报方程。经实践检验证明:数值产品经因子累积处理后对降水预报能力明显增强,数值预报对24h的预报能力较高,中低层要素与汉中盆地降水相关较好。方法对降水量仅做了简单的分级预报,试用中发现该方法对突发性降水预报能力不理想。     

乌江流域降水中期过程预报探讨

利用MOS方法。建立MOS预报方程并利用数值预报产品所提供的诊断指标权重法找出7条与暴雨密切相关的组合物理量及其临界值，建立综合预报方程。以此来进行乌江流域中期过程的预报。     

河南省强对流天气诊断分析预报系统

强对流预报是天气预报的难点,为了提高预报强对流、特别是预报区域性强对流天气的预报能力,应用河南省1995—2004年的气象观测资料作分析样本,并计算多个大气动力和热力学参数。经过统计分析、诊断分析,选择预报能力强、指示性好的大气动力或热力学参数作为强对流天气的预报因子,采用加权集成建立预报方程。应用计算机技术自动实现从数据采集、物理参数计算、预报因子临界值判别、诊断预报方程运算,到以MICAPS图形方式输出预报结果,建立了河南省区域强对流天气预报系统。该系统为预报员提供了一种科学客观的参考依据,在近两年的业务运行中取得了比较理想的预报效果,提升了河南省强对流天气的预报能力。     

利用数值预报产品制作广西大范围霜冻5天滚动预报

利用数值预报产品与广西大范围霜冻天气过程对照作为分析依据，建立广西大范围霜冻天气过程的概念模型，结合预报指标、相关因子普查，用多元回归方法建立广西89站逐日最低温度预报方程及霜冻等级预报。     

纬圈谱在中期数值预报产品统计释用中的应用

本文对ECMWF输出的500hPa高度的72,96及120小时预报值,用谐波分析的方法将高度场的扰动分解成纬图谱,并由不同简谐波的扰动叠加得到合成波。以波参数谱,物理量谱及合成波高度为预报因子,对浙江省春季中期天气过程作相关分析,并用逐步回归的方法建立中期MOS预报方程。业务使用表明,由波谱因子组成的预报方程对中期天气过程有一定的预报能力。     

预报因子选取及方程建立人机交互平台

利用计算机技术,将预报因子选取、方程建立和样本拟合融为一体,建立了预报因子选取及方程建立人机交互平台。该平台包括文件信息,因子初选和回归分析三个模块:(1)文件信息模块主要是读取预报对象文件和预报因子文件,显示并检查文件头信息样本长度的一致性;(2)因子初选模块主要是计算各气象要素或物理量场中每个格点因子与预报量之间的相关系数,构成各相关场,分析这些相关场及其关键区域,从中筛选出组合因子;(3)回归分析模块是对选入的组合因子与预报对象进行逐步回归计算,建立预报方程,并根据回归方程参数和样本拟合率,通过改变因子引入和剔除标准来调整回归结果。     

三峡近坝区雹云临近预报集成系统试验研究

本文采用集成预报方法，将天气学诊断、雹云数值模拟、雷达回波参数判别三种预报方法的结论经(0，1)化处理，分别作为预报因子，根据三种不同预报方法的预报准确率给出各个因子的权重系数，最后调整组合成雹云临近预报方程。结合三峡近坝区5年的降雹资料，建立预报模型。外场试验检验表明该集成预报系统预报准确率可达到70％以上。     

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。     

春季中期天气过程MOS预报方法

一、前言本文应用谐波分析方法,将 ECMWF 输出的500hpa 高度预报值分解成纬圈谱。以波参数谱、物理量谱和超长波、长波、合成波高度为预报因子,对春季连阴雨天气过程、强降温天气过程及逐日晴雨天气过程,用逐步回归的方法,建立 MOS 预报方程。预报方程在1986年3—4月投入业务使用,波谱因子在时间尺度与空间尺度上与中期天气过程一致,有较明确的天气学意义,因此,其组成的预报方程对中期天气过程有一定的预报能     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

以数值产品为基础的省级分县温度预报方法

将国家气象中心Ｔ６３,Ｔ１０６和欧洲中心数值模式中温度预报场,湿度预报场,ｕ,ｖ分量预报分别插值到１０８个测站上,以此作为预报因子,运用ＰＰＭ,ＭＯＳ,ＫＦ（卡尔曼滤波法）等方法分别建立最低,最高气温预报方程,用以上预报方法所是的预报结果作为预报因子,进行二次滤波集成和全集成预报,并建立了“数值产品省级分县温度预报系统”的１９９７年６月～１１月将该预报系统投入业务运行,取得了良好的预报效果。     

最优化方法在天气预报中的应用

本文根据最优化方法原理,提出了选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的办法。试验表明:用此方法选出来的非线性预报因子和建立的方程比线性的好。最后还指出了此方法可推广到预报量离散的情况,建立非线性的判别方程,同时可用于长、中、短期天气预报。     

宜昌市夏委降水分片概率预报方法

预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干“节”,针对某“节”出现降水的次数,求出其频数。经过如此处理后,将每日预报因子（原始数据）换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）法建立概率预报方程。试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率。     

数值产品省级分县温度预报方法研究

将国家气象中心Ｔ６３、Ｔ１０６和欧洲中心数值模式中温度预报场、湿度预报场、Ｕ、Ｖ分量预报场分别插值到１０８个测站上,以此作为预报因子,运用ＰＰＭ法、ＭＯＳ法、ＫＬＭ滤波法,分别建立最低、最高气温预报方程,用以上预防方法所得的预报结果作为预报因子,进行二次滤波集成和全集成预报,并建立了“数值产品省级分县温度预报系统”。１９９７年６月—１１月将该预报系统投入业务运行,取得了良好的预报效果。     

日本数值预报产品在温度预报中的释用

从概率统计的思路出发,应用1994年1月～1995年8月日本数值预报产品资料,选取与温度相关较好的因子,利用SPSS统计软件进行统计分析,建立了长春地区各季度各测站以日本要素预报值及实况温度值为自变量因子,以24小时预报时效内极端温度实况值为因变量的多元线性逐步回归方程。利用VB语言编写了温度预报软件,该软件运行时通过自动调用起始场实况温度值与日本要素预报值,输入上面所得回归方程运算,可得出24小时时效内极端温度的预报值,基本实现了24小时温度预报的客观化与自动化。