多因子相关相似判别法

1多因子相关相似判别思路 多因子相关相似判别就是利用因子和预报量距平值（＋、-）相同的个数作为相似标准,从而做出预报。（1）根据距平相关概率的大小选择因子所谓＂距平相关概率＂是指因子正（负）距平符号与预报量距平符号相同的概率。（2）计算因子间的协相关率,计算方法与上面相关率一样,只是表示因子间的相关度。（3）计算预报因子和历史年各因子的相似情况分析单因子相关（见表1）.     

HLAFS资料在短期降水、气温MOS预报方法中的应用

通过对HLAFS资料建立的5~9月夏半年气温、降水方程中所选的因子进行统计整理,找出使用频率最高的因子。气温方程中所选的因子,24 h气温预报方程中以24 h前的因子多;而48 h预报方程中多选24 h后的因子,实况因子选中的几率大,与预报员的思路一致。降水方程中,因子辐散风选中的最多,其次为Q矢量散度和涡度。利用“1999.7.4”庆阳大到暴雨个例,对方程中使用最多因子的实时场和预报场进行了分析,所选因子有较明确的物理意义,为以后MOS预报降水因子的选取提供了参考依据。     

夏天高温与它的克星因子

通常在研究预报问题时,只考虑预报因子,而没有考虑预报的克星因子.本文以夏天高温为例,来说明它的克星因子,克星因子在预报问题中也是不可忽视的问题.     

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。     

BP-CCA方法用于四川盆地夏季日降水量的可预报性研究

基于BP-CCA方法,首先讨论了多个因子对四川盆地夏季降水降尺度模型的可预报性,然后选取最佳预报因子并进行集合,最终基于T639模式建立最优多因子降尺度预报模型.结果表明,分别以东亚夏季10m纬向风、700hPa纬向风和700hPa相对湿度为预报因子的降尺度模型对四川盆地夏季降水的预报技巧较高,而将三个因子集合的多因子降尺度预报模型具有更好的预报能力.进一步将该方法应用于T639模式预报的预报因子场,发现多因子降尺度模型对降水的预报效果要优于T639模式直接输出的结果.     

多因变量双因子集矩阵回归预报方法

在多因变量多元回归中,采用单因子筛选引入公共预报因子进行矩阵回归预报时,由于自变量间互相关联,有可能存在这样的双因子,单个因子回归检验不太显著,但2个因子检验变得显著,势必造成某些预报信息的遗漏。基于此该文引入多因变量双因子集矩阵回归预报方法,通过对玉溪市9站点5月雨量预报检验,预报效果明显高于单因子筛选回归,尤其对特多特少异常年更具有指导意义。     

广西低温雨雪冰冻天气过程评价

利用单因子评估和多因子综合评估技术进行对比分析.结果显示:广西重大低温雨雪冰冻天气过程发生趋势总体上是减弱的.单从出现冰冻日数因子和极端最低气温因子等单因子分析看,各次过程评价排序不一致.多因子综合评估技术得出的重大低温雨雪过程评价比单因子评价更为全面、科学.     

集对分析在城市空气污染预报中的应用研究

在城市空气污染预报模型中, 精心挑选的因子具有较好的预报性能, 但是因子的优良性能并非始终不变, 而有时个别因子的不良表现往往可能导致预报的失败。根据集对分析 (SPA) 把不确定性和确定性作为一个动态的同异反系统处理的思想, 动态地分析和处理每次预报中因子作用的变化, 即每次预报前, 先对因子进行态势判别和同异反分析, 然后使可能干扰预报的弱势因子的作用受到有效抑制, 使有助于预报的强势因子的作用得到充分发挥, 从而实现了因子作用大小在各次预报中的动态变化, 取得了较为满意的效果。在预报模型中增加不确定性处理有助于提高预报准确率。     

降水概率预报方程中预报因子的选择

对预报因子进行分部筛选建立待选因子库，克服了因子数目太多而带来的计算困难；通过对预报因子进行预报能力检验，提高了因子的预报稳定性。     

我国沿海主要省份热带气旋风雨因子危险性分析Ⅰ:基本值

利用热带气旋最佳路径资料、气象站点风雨资料,结合我国县级热带气旋灾害损失数据,初步分析了我国沿海主要省份热带气旋风雨因子的基本值,包括风雨因子评估起点及权重系数。以过程最大日最大风速（MMW）为风因子,过程雨量（AP）和过程最大日雨量（MP）为雨因子,共挑选出1 563个热带气旋样本,经过统计分析,确定MMW、AP、MP基本值分别为9 m/s、70 mm、50 mm。在此基础上进一步分析了1971—2010年沿海主要省份满足风雨因子基本值条件的热带气旋样本数的分布情况,以及仅由风因子主导、雨因子主导和风雨因子共同主导的样本数及所占比例的空间分布。采用基于致灾程度的客观分析方法来获取风雨因子权重系数以及风雨因子各等级区间的权重系数,以此为下一步分析热带气旋风雨因子危险性特征奠定基础。      

用因子搭配法作寒露风长期预报

本文扼要介绍如何用因子最佳搭配法建立预报方程;并选用4个气象因子,用因子最佳搭配法作寒露风长期趋势预报,效果较好。     

一个着眼于预测能力及稳定性的因子普查方法

本文提出用系数r_P来衡量因子预测能力的方法。当r_P≤0时,表明因子无预测能力;当r_P>0时,其值越大表明因子的预测能力越强。通过杭州市蔬菜产量预报因子普查表明,该方法不但能较好反映因子的预测能力,而且使选取的因子具有较好的稳定性。     

内蒙古牧区旱灾致灾因子危险性区划

以内蒙古58个牧业旗县为分析区域,以北方牧区频繁发生的旱灾为分析对象,从旱灾的致灾因子危险性着手,利用专家打分法和熵权系数法,确定致灾因子危险性分析的指标及其权重系数,建立牧区旱灾致灾因子危险性评估模型,运用GIS技术,完成内蒙古牧区旱灾致灾因子危险性区划。结果表明:旱灾致灾因子危险性中级以上区域约占分析区总面积的65%,致灾因子危险性高低与下垫面类型有一定的关系,总体上来看,草甸草原与典型草原区域旱灾致灾因子危险性较低,牧区干旱致灾因子危险性高危险及较高危险的区域主要分布在内蒙古荒漠草原和浑善达克沙地、毛乌素沙地、科尔沁沙地及其周边地区。     

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。     

基于因子-聚类分析的大学生就业满意度统计及预测

引用满意度指数的概念,根据实际满意度调查的数据,利用多元统计分析的方法,对2010届毕业生选择的第一份工作的满意度进行了实证分析,得出影响毕业生就业满意度的主要因子分别为"单位内部因子"、"个体发展因子"、"外显所得因子",其中起主要影响的因素是"单位因子",三者的影响程度依次递减,同时对2010届大学毕业生对工作的满意程度进行了预测.     

用时间权重系数作组合因子建立预报倒春寒的逐步回归方程

用自然正交展开的方法,求出各个样本的时间权重系数,并把它作为组合因子来建立逐步回归方程.这样建立起来的方程中所引入的预报因子——时间权重系数,是一个携有全部参加自然正交展开的前期因子信号的组合因子.由这样因子构成的逐步回归方程,可以期望较一般因子或人为组合因子所构成的逐步回归方程有更客观、更理想的预报效果.     

用因子搭配法作寒露风长期预报

本文扼要介绍如何用因子最佳搭配法建立预报方程;并选用4个气象因子,用因子最佳搭配法作寒露风长期趋势预报,效果较好。     

2006／2007年冬季气温特征及其预测

分析了影响我国冬季气温的主要环流因子,介绍了2006/2007年冬季气温的分布特征及其预测。结果表明:从直接影响我国冬季气温的高低纬大气环流异常因子着手,结合外强迫因子,综合考虑环流因子和外强迫作用对气温进行预测,有一定的可行性。     

集合动力因子暴雨预报方法研究

介绍了广义位温、湿热力平流参数、热力螺旋度、热力散度垂直通量、广义湿位涡、力管涡度、热力力管涡度、二级位涡、对流涡度矢量和波作用密度等宏观物理量的定义及其物理意义。个例分析表明,这些动力因子与降水系统发展演变密切相关,对地面观测降水有一定的指示作用。这主要是因为：（1）这些因子能够描述降水系统的动、热力垂直结构等共性特征;f2）这些因子大部分包含广义位温,而广义位温又与凝结潜热和相对湿度有关,因而这些因子也能描述降水系统的水汽场结构特点。以这些动力因子为基础建立了集合动力因子预报方法,该方法首先建立以GFS预报场资料为基础的单动力因子降水预报方程,然后根据其与观测降水的相关性,定义权重函数,对多个动力因子的降水预报进行权重平均,最后得到集合动力因子的降水预报。该预报方法可以充分发挥多个动力因子的优势,比较全面地反映暴雨过程的共性特征。长时间序列的统计检验表明,集合动力因子的降水预报评分略高于全球预报系统（GFS）模式自身的降水预报评分,表现在降水落区预报方面,集合动力因子的预报效果略优于GFS模式的自身预报,然而,在降水强度预报方面,集合动力因子和GFS模式都略有过度预报。集合动力因子预报方法计算量小,容易移植,可以提供降水预报产品,为预报员做暴雨预报提供支持。     

陆面热力因子应用于中国夏季降水预测的初步试验

基于对中国东部夏季降水与欧亚大陆土壤温度和全球海表温度的相关分析,选取不同关键区的土壤温度和海表温度作为夏季降水的预测因子。利用1961-1990年的资料,分别以土壤温度作为第1组预测因子,海表温度作为第2组预测因子,综合海表温度与土壤温度因子作为第3组预测因子,使用改进的典型相关分析和集合典型相关分析法对中国东部夏季降水场进行预测,建立了相应的预测模型。然后,利用1991—2010年的资料进行了独立样本预测试验。在独立样本预测试验中,综合海表温度与土壤温度因子建立的模型比只用海表温度进行预测的各项预测评分高,说明加入土壤温度因子后预测效果有所提高。基于陆面热力因子的预测模型对夏季降水有一定的技巧,而综合海温与陆面热力因子的预测模型对中国东部夏季降水有较高的预测能力。