《模糊数学在气象中的应用》(会议文集)

模糊数学是研究和处理客观世界中存在模糊性的一种数学方法。目前,不少气象台站已应用于业务预报、资料分析、农业气象和气候区划等方面,取得了令人满意的结果。应广大气象工作者及其他应用科学工作者的要求,在无锡讨论班讲义交流材料的基础上,汇编了《模糊数学在气象中的应用》一书。全书约17万字,编入论文14篇,其中以陈国范、曹鸿兴同志撰写的“模糊数学在天气预报中的应用”一文为主。     

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     

一个短期统计预报方法的评价

1.引言美国陆地以外地区和海洋舰队上的气象单位需要制作短期天气预报。大范围的数值模式只能为预报员做2—5个小时预报提供有限的帮助。因此需要借助于统计预报方法,把预报员的经验客观定量化,最易于用计算机和统计方法进行。单独使用地面观测资料,虽然一方面会由于缺少重要的动力因子而限制了预报能力的发挥。但是,另一方面,由于这个方法是完全独立的,所以又能提高它的实用性。正是这种局地天气预防引起了海军的关注。这里所考虑的方法是由R.G.米勒(Miller)在1979年提出的广义等效马尔可夫方法(GEM)。气象站所使用的方法与此方法基本相同,但对其资     

多元分析和天气预报

1.引言很多统计方法都可用于作几天以上的天气预报,而对于短期预报来说,往往用非统计方法来作更为合适。对于单个变量来说,已经有一些人们所熟悉的统计预报方法。但是在气象学中,通常要求同时作出多个变量的预报。虽然在多元时间序列预报方面已经开展了一些工作,但其效果如何,尚不十分清楚。本文对多元分析的标准方法(不是多元时间序列方法)进行了探讨,用以说明这些方法是如何用于预报的。这些方法大多数是气象工作者所熟悉的,但人们对它们在气象预报中的作用则了解甚少。本     

美国的统计天气预报方法及其准确率

1.引言所有的天气预报都在某些方面应用到统计学。动力模式是客观的,且要解一些复杂的方程组,但它太依赖于通过物理过程的参数化来与实况取得一致的统计量。在这些或多或少带有主观性的应用之后,最近开始系统地应用建立在数值预报基础上的,又扩展了数值预报的有效性的统计学方法。2.经典方法最近十年来,作了许多统计性的研究,说明了某个特定时刻的气象要素值与其前期的一个或更多个气象要素值有关。无论是局地预报员或气象研究人员都爱采用点聚图方法来说明这个问题。大约在1950年前后,《天气月刊》发表了几篇关于这方面的