“NLM”方法在预报集成中的应用

用马氏距离客观确定样本的空间结构后,我们可定义在E最小意义下高维空间到低维空间的映射。根据这个原理,L(L>2)个预报方法可综合为2个新因子,最后通过点聚图分析作出预报决断。     

基于RBF神经网络的人脸识别研究

针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.     

用映象法预报倒春寒

关于春播年景的长期预报,本文采用双重区间计算相关比的方法筛选一组因子,通过非线性映象得到二维分布图,能直观地判别春播期有无倒春寒,实际使用效果较好。 一、映象方法概要 非线性映象是对多因子降维处理的方法,在尽可能保持样本点的距离不变的条件下,把m维空间的样本点映象到二维空间,     

多预报量双重筛选逐步回归

一、引言 回归分析在长期天气预报中应用十分广泛。逐步回归是回归分析中效果较好的方法之一,逐步回归可以避免引入强相关变量所导致的求解的困难。 在长期天气预报中经常要同时制做P个站点的预报(即:多个预报量y_1、y_2…y_p),采用相同的M个预报候选因子(即:M个预报因子X_1、X_2…X_M)。对每一个预报量y_i可以分别应用逐步回归来筛选这M个因子建立预报方程:     

判别分析的非参数方法

分类问题是气象预报中的重要问题。判别分析的非参数方法是解决分类预报问题的一种方法。它不需要假定预报因子满足n维正态分布律;不需求解线性方程组;通常不需要估计预报因子的总体参数(数学期望、均方差等),故称为判别分析的非参数方法。一、基本算法若有n个预报因子的一组观测资料,它可以看作为n维空间的一个点,记为x={x_1,x_2,……x_n}。{}表示列向量。这个空间点与n维空间中的另一点Y={y_1,y_2,……y_n}的距离为:     

球链分析

近年来,应用聚类分析和非线性映象制作长期天气预报和天气图分型、气候区划分析等已经有人做了不少工作。这两种方法的特点在于直接分析样本数据在高维空间上的原始结构,由因子间的相关性,寻找样本间的相似性,从而有效地揭示出某些天气的实质,实现分类的目的。然而,如何使得这些方法能自动挑选因子,使用手续简便     

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     

冷涡背景下MCS的统计分析

文章首先给出冷涡的定义,根据冷涡的定义识别出冷涡,2005—2011年4—9月7年共识别出60个冷涡,主要形成在蒙古和我国的东北地区。然后根据中尺度对流系统(MCS)的标准按尺度大小将MCS分类为α中尺度对流系统（MαCS）和β中尺度对流系统（MβCS）,又按MCS的形状将MαCS分类为中尺度对流复合体（MCC）和持续拉长状对流系统（PECS）,MβCS分类为β中尺度对流复合体（MβCC）和β中尺度持续拉长状对流系统（MβECS）。利用FY 2C(2005—2009年)和FY 2E（2010—2011年）的TBB资料对60个冷涡背景下的MCS进行识别并对其时空分布特征及其与冷涡的关系进行统计分析。结果表明：(1) 60个冷涡过程识别出61个MCS,MCS通常产生在我国东北和华北,MCC和PECS生成较分散;MβCC主要集中在华北和东北地区;MβECS主要集中在东北地区。(2) 6月生成的MCS最多,有16个,9月最少。MCS大多形成于当地的下午和晚上,此时对流发展旺盛,有利于中尺度对流系统的产生,到了夜间MCS发展成熟,至凌晨—日出时分消散。(3) 冷涡背景下的MCS的移动路径多数是从西向东偏北的,其生成后主要向东移动,这和我国中纬度西风带天气系统的移动路径基本一致,但由于受冷涡等天气系统的影响,会出现不同的移动方向。位于冷涡东侧且距离冷涡中心距离较近的MCS有向东偏北方向移动的趋势;位于冷涡南侧且距离中心较远的MCS有向东偏南方向移动的趋势。(4) 冷涡背景下的MCS主要产生在冷涡的发展阶段,成熟和消散阶段相对较少。(5) 冷涡背景下的MCS主要形成在冷涡的东南部,西南部也有一小部分。(6) MβCS系统发展较MαCS系统快,持续的时间也较MαCS短。     

有限区域有效位能理论再探

本文用拉格朗日方法推导出有限区域有效位能方程。结果表明和Smith导出的表达式有异。本文还重新推导出有限区域有效位能平衡方程。 1.关于参考状态 从实际大气状态到其参考状态,从泛函角度可以描述为孤立系统(或热能和机械能在边界的净交换为零的闭合系统)中的映射关系,即大气在任一时刻的位温空间曲面作为物质曲面均达到水平和垂直稳定状态的特殊映射。因此,可以定义参考气压P_r:     

微分中值定理的进一步推广

微分中值定理是导数应用的基础，一般数学分析教材中给出了一元函数的3大微分中值定理，即罗尔定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理。本文进一步推广高维空间中的微分中值定理，给出3大微分定理在高维空间中的统一形式。下面是本文要用的几个符号。     

基于静止卫星红外云图的MCS普查研究进展及标准修订

基于静止卫星红外云图的MCS普查标准不统一不利于各种MCS普查结果的对比分析, 该文在总结MCS普查研究进展的基础上, 依据Orlanski尺度分类标准对MβCS普查的最小尺度标准作了修订, 即修订为TBB≤-32 ℃的连续冷云区直径≥20 km。根据马禹等的MβCS普查标准和该文修订的MβCS普查标准, 利用GOES-9卫星红外云图普查了2003年6月19日—7月22日淮河大水期间的MCS, 结果发现共有10个MαCS和24个MβCS, 并对24个MβCS作了普查标准修订前后的统计结果对比, 发现新的普查标准比根据马禹等的MβCS普查标准获得的结果多7个MβCS, 并且这7个MβCS中有6个都引起强降水, 因此这种对比分析结果表明:新MβCS普查标准对揭示淮河大水和MCS的关系更具合理性。此外, 还分析了3个因MβCS而引起局地强降水的典型个例, 这些MβCS的直径尺度只有几十至一百多公里, 不符合马禹等的MβCS普查标准。对这3个MβCS分析结果表明:该文新MβCS普查标准有助于对产生剧烈天气的MCS的普查研究和预报。     

杭州夏季高温概率预报模式

使用1994～1998年客观分析资料,用概率映射法作因子非线性变换,分别普查了因子与杭州夏季高温概率的相关性,找出一些高相关因子对其进行REEP分析,在此基础上构造杭州高温概率预报模式。经过1999年的试用,效果较满意,对实际业务预报服务有较好的参考价值。     

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。     

对称扰动与纬向基流的相互作用 I. 倾斜E-P通量理论

该文对对称扰动与纬向基流的相互作用理论进行了深入的研究。这里是该文的第一部分,将E-P通量理论引入到中尺度对称扰动的动力学模型中,重新定义E-P通量为“倾斜E-P通量”。采用“倾斜E-P通量”的新概念,详细讨论了影响平均基流的几个因子作用。特别在中尺度系统对动量、热量的垂直输送项改变影响环境风场、温度场方面进行了讨论。     

气象要素和天气转折的客观确定

一、转折的定义 在天气预报中,我们常要使用到“转折”这个概念。例如,我们常要预报“转折性”天气,也常要用气象要素的“转折性”变化做预报因子。但是,怎样叫做“转折”,却一直还没有一个明确的定义,也没有一个客观、定量的描述方法。     

6—7月份长江中下游旱涝趋势预报

6、7月份在长江中、下游地区,易发生大范围旱涝灾害。已有的研究表明,前期冬季西北太平洋的海温场和500毫巴的高空环流形势是预报长江中、下游大范围旱涝趋势的重要因子。本文提出一种对这些因子如何处理和综合的方法。某个要素场可以足够近似地被当作n维空间(有n个正交基)中的一点,该点的(广义)坐标就是该要素场按n个正交基展开的系数。大气过程是非线性的,在预报模式中应该考虑因子的非线性相互作用,我们将10月和2月的西北太平洋海温场资料在不规则格点上按车贝雪夫多项式展开,分别取一个系数,用非线性概率预报方法将海温场的展开系数和500毫巴高度因子进行综合。试验表明,对6,7月份长江中下游旱涝趋势的历史拟合和试报效果是较好的。     

华东地区一次台风暴雨的定量分析

一、前言近年来台风降水定量预报工作,无论是统计预报还是数值预报,主要考虑大尺度运动系统内起作用的因子,一般较少涉及到与中小尺度运动系统有关的因子。从这些选用的因子看来,尽管表达形式有所不同,但都直接或间接与铅直运动和水汽含量两个因子相联系。因此,我们在探讨台风暴雨预报问题上,先对这两个因子进行计算,定量分析它们对台风暴雨所起的作用。     

利用单一的和集合的方法预告区域预报技巧

本文利用平均海平面气压的模式预报误差(MFE)的3个预告因子研究了预告澳大利亚有限区域模式36小时预报技巧的可能。两个预告因子使用单一预报:其中1个以对于初始分析和预报的MFE的统计回归为基础;另1个因子利用了预报的持续性程度。第3个因子应用了与其它NWP中心的预报集合偏差。根据5个月的逐日36小时预报,发现了上述预告因子与MFE的相关系数分别是0.58、0.18和0.40。用最佳线性方法把上述3个因子组合后与MFE的相关系数增加到0.71。用两个月的独立资料集进一步对组合因子进行试验,得出的相关系数是0.67。因此,把这种方法应用于独立的和非独立的资料中,可以解释MFE方差的近50％。这证明了这种方法对于在总体上鉴别模式预报好坏有业务应用价值。澳大利亚东南部的实例研究,进一步证明了这些预告因子在整个预报区域中可以相当好地鉴别预报技巧。     

对称扰动与纬向基流的相互作用I.倾斜E-P通量理论

该文对对称扰动与纬向基流的相互作用理论进行了深入的研究。这里是该文的第一部分,将Ｅ－Ｐ通量理论引入到中尺度对称扰动的动力学模型中,重新定义Ｅ－Ｐ通量为“倾斜Ｅ－Ｐ通量”。采用“倾斜Ｅ－Ｐ通量”的新概念,详细讨论了影响平均基流的几个因子作用。特别在中尺度系统对动量、热量的垂直输送项改变影响环境风场、温度场方面进行了讨论。     

主汛期降水量预测信号及方差权重方法的应用

为了制作四川盆地主汛期降水预报对相似方法作了改进,首先是根据四川盆地主汛期降水的前３个特征向量分别寻找有物理基础的前期信号作为预报因子,然后充分考虑各因子对总降水量贡献大小定义因子场的相似,确定相似年,最后引入“集成”的思想,由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预测。最后引入“集成”的思想,由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预报。１９８１￣１９９４共１４年的预报结果准确率高于当前