羊角沟风暴潮位的极值估计

羊角沟地处莱州湾,当该地区受风暴潮与天文潮夕共同影响时,常造成沿海潮位暴涨成灾,导致重大的经济损失。例如1987年10月29日的一次强风暴潮的袭击,使昌邑、潍县、寿光三县北部沿海总损失达2000多万元。 为避免潮位暴涨造成的经济损失,安全的方法是尽量加高防潮堤坝。若在设计堤坝高度时,予先估计在保险期内可能出现的最高潮位,这样既可保证堤坝在保险期内的安全,又能减少施工投资。     

风暴潮的拓扑预测

风暴潮是指在台风、寒潮、气旋等风暴天气系统影响下,引起局部海面异常升高的现象。是莱州湾的一种多发性自然灾害,它的发生与天文、气象等因素密切相关,可认为是一个灰色系统。GM(1,1)模型是灰色预测中常用的基本模型之一。拓扑预测是利用GM(1,1)模型群的预测方法。本文将对羊角沟逐年最高风暴潮位的长期趋势进行拓扑预测。     

中文气象咨询服务系统

本中文咨询服务系统使用CDBASE—Ⅱ数据库管理系统,在APPLE—Ⅱ上运行。系统共包括应用DBASE—Ⅱ数据库语言编写的19个命令文件和8个DBASE数据文件。采取中文人机对话方式,具有操作简单使用方便的特点。为了解决DBASE—Ⅱ中数据加工计算能力较差的弱点,系统中设置了一个软接口,使在DBASE—Ⅱ中较难进行的计算放到MBASIC中去计算,增强了计算功能。     

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:     

手选洞卡在模式输出统计预报中的应用

模式输出统计预报是根据数值预报的输出结果,应用统计的工具制做局地气象要素预报的一种较客观、定量的预报方法,它将在基层台站广泛应用。目前,国内外的模式输出统计预报中统计工具普遍采用回归分析的方法。由于回归分析特别是逐步回归的计算量大,对于缺少一定计算条件的台站是难以实现的。因而,计算简单的事件概率回归     

回归分析中因子群讯息的浓缩

一、问题的提出回归分析被广泛地应用于天气预报,并收到较好的效果。一般回归(一次回归)是在事先将预报因子加以挑选,选取达到一定信度a的预报因子,然后根据最小二乘方原理建立预报对象的回归方程。这些预报因子在回归计算过程中无一例外地全部引进方     

天气预报区域的划分

天气变化存在着各种不同的尺度,长期天气预报的主要对象为数千公里到几万公里的超长波系统。在超长波系统异常的情况下会导致大范围的长期天气的异常。可见长期天气异常具有相当大的范围。气象台在作长期天气预报时,根据气候特点将所预报的范围划分为若干预报区域,不仅可以节省大量工作量,而且还可提高预报质量。本文以我地区夏季(6—8月)降水为例,说明区域划分的方法和一些体会。 一、划分预报区城的相关系数法 根据预报量逐年变化特点,把变化特点相似的各站点划为同一预报区域,这就是区域预报的基础。划分预报区域的方法很多,如:相关系数法、聚类分析法等。本文采用了相关系数法,以诸站点间的相关系