华南热带气旋相关物理量场的线性及非线性统计分析研究

选取西太平洋海平面温度场、海平面气压场、500 hPa位势高度场作为物理因子场,并普查计算1949—2013年影响我国华南地区的热带气旋的年均频数、年均最低气压、年均最大风速作为相关物理量场。对因子场分别应用主成分分析 (PCA) 与核主成分分析 (KPCA) 算法进行主成分提取,在此基础上,对因子场的前六主成分进行功率谱估计与凝聚谱分析。最后,利用典型相关分析 (CCA) 与核典型相关分析 (KCCA) 算法对因子场与物理量场进行典型相关分析。结果表明,基于非线性的KPCA算法提取出西太平洋物理因子场前六成分的解释方差贡献率,均高于PCA算法;海温场、海压场、高度场的第一成分各自存在大概18年的周期性振荡变化,同时,在周期为2~3年的范围内,这三者的振荡频率的互相关性最强;而因子场与物理量场的非线性典型相关系数,明显高于线性典型相关系数。      

基于Copula熵因子选取的PSO-ELM台风灾情预测模型

采用ISOMAP-Copula集成方法,分别构造台风灾害的致灾源指数、承灾体指数、防灾减灾指数及灾情指数。借助Copula熵研究台风灾情与影响因子的相关性,构造T检验的阈值,筛选与灾情显著相关的影响因子。构建的ELM和PSOELM模型,分别应用于广西台风灾情的预测。结果表明,基于Copula熵影响因子选取的PSO-ELM灾情预测模型的拟合度(0.9121)最高,均方误差(0.0044)最小,说明该模型的预测精度最高,可为广西台风灾情的预测提供一种新的途径。