聚类分析方法在农业气候区划中的应用

以往的农业气候区划,多数是在农业气侯分析的基础上,选择具有明确的农业生产意义的指标,划分农业气候区。这种方法所划分的农业气候区域系统,很难避免人为的主观随意性。 聚类分析是一种多元、客观分类方法。在农业气候区划中引进此方法,可使农业气候区域系统的划分客观化、定量化。 一、聚类分析的基本原理 聚类分析方法的基本原理是依样品的属性或特     

介绍几种统计预报方法(三)

(四)聚类分析分型,找相似,是预报员常用的方法。但是往往由于分型或找相似的方法偏于经验性,因而分型结果因人而异,难以应用,如何才能使分型和找相似走向客观呢?聚类分析方法能帮助我们解决这一问题。     

辽宁台风路径客观自动化相似预报方法

目前,国内使用的相似方法,一般多考虑台风的季节、位置、移向、移速和天气型相似,但从天气型的划分,天气系统位置的确定到实时预报,一般都采用人工读数、人机对话等形式,没能做到完全客观自动化.针对上述问题,我们研制了一个适用于辽宁北上台风路径的完全客观自动化的相似预报     

气团客观分类实施方案研究

本文提出了一种基于天气气候学途径的气团客观分类实施方案。该方案通过主成份分析对多元气象变量进行空间降维后，由模糊聚类法对样本进行归类，用淮阴市常规地面观测资料对方案进行的试验表明，该方案能够将不易区分的天气系统分成鲜明天气特征的气团差别。方案本身的综合、客观和实用性显示出基于天气气候学途径的气团客观分类方案不仅在天气气候分析领域，而且在有关环境、生物、地理等研究中都具有广阔的应用前景。     

基于最优分割的分类筛选方法在长期预报中的应用

长期天气预报目前虽然已使用统计动力方法进行了大量的实践研究工作,但由于长期天气变化基本理论的匮乏,很难取得进展。在这种情况下,用天气、统计分析方法,找出主要影响因子,进行分类预报的工作受到普遍重视。省内外已就此做了大量工作,主要是基于Fishe或Bayes准则的判别分析和基于各种相似系数的聚类分析。这些工作的共同缺点是在进行分类时所选的因子对预报量各样本均起作用。而相关分析的经验表明,在某些情况下,这一影响因子起主要作用,而在另一种情况下,另一影响因子起支配作用,其它因子的作用可以略而不计。 为弥补上述方法的缺欠,木文介绍一种从最优分割出发的分类筛选方法,並用实例说明了在降水长期预报中的应用。     

建立在模糊关系上的二级判别法

一、前言二级判别Y=∑C_()X的基本原理就是如何客观地寻求C_(),从而使得两类的Y有最大的差别,而同类的Y则尽量接近,达到分类明确的目的。这种判别函数的建立,从数学原理上看是客观合理的,但它没有考虑天气的内在联系,因而从天气原理上看它又含有主观的成份。本文从天气的内在联系出发,以样本之间的模糊相似关系为基础,客观地建立分类判别函数,并以此作出分类预报。下面以5月低温的预报为例,简述其原理及方法。计算过程均在PC—1500袖珍机上完成。     

用模糊数学作农业气候区划的几种方法

(一) 农业气候区划,过去沿用的各种方法大都是先选用某种农业气候要素作为划一级区的依据,再选用另一些农业气候要素作为划亚区的标准。但是这些要素对所划农业气候区的具体数量贡献如何,却不能精确知道。 本文采用模糊数学方法作农业气候区划,其基本原理是依据样品之间的属性或特征,用数学方法定量地、客观地来计算样品间的亲疏关系,其内容丰富,方法也多。大体可分为两大类:其一是计算样品间“亲性”关系的指标,即相似系数法;其二是计算样品间     

基于TIGGE数据的我国寒潮自动识别预报方法

利用1951—2006年中央气象台寒潮天气过程数据以及NCEP/NCAR 500 hPa高度场等逐日再分析资料,通过客观聚类方法与主观对比分析确定寒潮爆发的典型形势场,结合寒潮过程特征量阈值,建立了基于TIGGE集合预报产品的寒潮自动识别客观预报方法,并利用TIGGE集合预报数据对2008年1月和2009年1月两次寒潮天气过程进行预报试验。结果表明:利用500 hPa高度距平场进行聚类分析,一方面可以消除环流季节特征对划分结果的影响,另一方面也突出了寒潮这种强天气的异常扰动表现;基于集合预报产品的寒潮自动识别预报方法浓缩了集合预报产品信息,可直接为预报员提供寒潮发生的概率预报,从而在集合预报产品与我国实际灾害性天气之间建立了直接联系。     

多元聚合分类方案

取得对样品（或逆分析中的要素）的客观分类（型），对于提高天气预报的效果有着十分重要的意义，遗憾的是目前尚未见到能够获得合理分类结果的可行客观分类方法。本方案是以聚合为策略，以计算机为工具，通过逐次全面比较所给样本资料各种情况下的分类，试图在这方面进行的一项尝试，方案目前已取得下列成果:① 提供出一种新的分类思路和方法；② 分类客观且有较好的效果；③ 对小样本可确保取得合理分类。     

聚类分析和数量化方法在台风路径预报中的应用

一、引言聚类分析(Cluster analysis)是数理统计中研究物以类聚的一种方法,它的主要目的是研究事物的分类,在气象上由于各种环流形势非常复杂,仅仅凭经验来判断分类往往是不够的,如果用聚类分析把历史台风样本按照一定的标准客观地分成几类,则既可以“分类归纳出各种客观予报方法,又可以把各个型作为一个“质”的因子,然后通过数量化处理转化成“量”的因子,参加到预报方程中去,本文采用后一种方案,重点在改进预报因子,首先选择反映西风带和付高特征的有关因子,作为聚类分析的标准,然后,使分类因子数量化,同时结合其他数量因子,进行逐步迴归,建立预报方程,初步的试验结果表明,在台风路径的客观预报中,引用聚类分析是有效的,它能够把予报员的实践经验定量的反映到客观予报的模式中去。     

我国南方春播期天气形势的模糊分型

天气形势分型是一个典型的对图象的模糊识别问题。首先,要着手分型,就要确定怎样的两个形势才算作相似,也就是两个形势或多个形势间的相似本身是一个模糊概念,很难用一把确定性的尺子去度量。这就是所谓第一类模糊性,即研究对象是不确定的。其次,如何把历史上出现的许多形势分成若干型又是一个模糊择优问题,即第二类模糊性。分多少型才算最合适、某日形势分在哪个型最恰当,都需要加以模糊判定。本文应用模糊聚类分析对1972—1979年我国南方春播期(3月21日至4月14日)的亚欧500毫巴形势进行了分型,且就分型结果作了天气气候分析。 1.分型原理令X是某一集合X={x},X上的模糊集是由隶属函数μ_A:X→[0,1]来定义的,即对X中的每一元     

广西春播期低温阴雨的气候变化分析

采用广西全区86个测站的资料统计分析了广西低温阴雨(日平均气温≤12℃连续≥3d或日平均气温≤14℃连续≥5d)结束期和总日数的平均值和极值的空间分布特征,统计分析了≤8℃低温天气过程结束期的气候概况.用聚类分析方法确定出广西低温阴雨总日数和结束期的主要相似区域,总日数主要相似区域有:北部区、中部区、右江河谷区和南部区;结束期主要相似区域有:北部区、中部东区、中部西区、右江河谷区和南部区.普查分析了桂林等8个站的低温阴雨与太平洋SST、北半球500 hPa 位势高度场的相关区.     

广西秋季寒露风的气候变化分析

在统计广西86站历年寒露风开始期和晚稻抽穗扬花期寒露风天气总日数的基础上,分析各站寒露风平均值和极值的空间分布简况.用聚类分析方法初步确定了寒露风开始期的相似区域.初步分析了寒露风与太平洋海温、500hPa位势高度的一些相关区.     

气候影响评价的两种统计学方法--论广州天气对死亡率的影响

通过最优二分割方法,找出杜会、经济或生物的某种指标(本文用广州死亡率)所敏感的气象变量和临界值,用达到临界值的样本建立指标和气象变量的回归方程,提出了最优二分割--逐步回归模式。还研究了一种最优化天气分型的应用。检验表明,评价天气对死亡率的影响,分割-回归模式比一般回归好,最优化天气分型又比分割-回归好。     

中期天气客观相似预报方法

本文提出了一个10天中期天气客观相似预报方法。该方法应用预报时刻的最新信息及中期数值预报输出产品,按客观的相似判据,应用微电脑从历史资料中寻找出500hPa天气形势演变的相似过程,据此作出10天中期天气预报。业务应用表明,该方法对10天中期天气过程具有一定的预报能力。     

Fuzzy图论在作物气候区划中的应用

对于大范围的作物气候区划,一般是通过农业气候分析,找出有明确意义的区划指标,采用指标法或指标重迭法进行分区。近年来,Fuzzy 聚类分析己广泛应用到农业气候区划中,促使区划方法向多元化、客观化、定量化的方向发展。本文利用 Fuzzy图论中的最大树法,对甘肃省玉米种植的气候适应性进行了区划处理,得出了与传统分类相一致的结果。     

用数值预报相似解释方法(SIM)制作陕西秋季连阴雨中期预报

一、引言欧洲中心五天内中期数值预报,特别是大尺度系统及环流形势预报已达到相当高的水平。因此,对于与大尺度环流形势密切相关的一些中期天气过程,只要对环流形势与天气过程关系进行客观定量分析,找出判据,就可以比较好地利用数值预报产品制作这类天气过程中期预报。用环流形势的相似分析法找出这种判据作为数值预报解释的依据,称作数值预报相似解释方法(Simila-rtg Interpretation Method,简称SIM)。本文运用SIM研制陕西秋季连阴雨发生的中期预报方法。二、资料及连阴雨天气标准相似分析研究工作运用1971-1985年共     

利用日本数值预报产品制作秋季降水分片分级预报

针对地方性天气特点,对降水实况资料进行相关分析和聚类分析,论证了分析了预报的可行性,并进行具体分析从日本数据预报产品中选取有关物理量,建立数据库,运用点聚图方法,制作晴雨预报及概率预报,对有雨类及逐步判别分析进行分级预报。该方法在计算机上运行,实现了降水预报的客观、自动化、可用于地区台指导预报和进行地代县预报,适应了当前业务需要。     

中期旬天气相似预报自动化方法

中期旬天气相似预报自动化方法１引言相似分析方法是气象界广泛使用、并行之有效的预报方法，如何为计算机设计合理的指标，用于实时资料与历史资料之间相似程度的度量，是相似分析预报成功与否的关键。常用的相似指标为相似系数、相似强度、相似指数等［１］，相似离度指...     

渤海湾北部沿岸大雾天气特征

对近30年渤海湾北部葫芦岛站出现大雾天气时的气压场进行模糊聚类分析,采用4个客观指标确定了最优分类数,并对各聚类的气压场分布、各聚类大雾频数逐月变化、大雾发生期间风向风速和能见度日变化进行了研究。结果表明,葫芦岛站点出现大雾时气压场可分为4类:冷锋前部型、高压前部型、高压后部型、鞍型场型,冷锋前部型主要发生在春季和夏季,高压前部型和鞍型场型主要发生在冬季和春季,高压后部型全年均可发生,4类中只有鞍型场类年频数趋势系数通过了95%信度检验。在低压冷锋锋面前部型和高压后部型中风速以西南风为主,而高压前部型中受海陆风效应影响,北风风向百分比多于西南风向,鞍型场中西南风百分比多于北风风向。