莱芜月降水量和平均气温的谱分析

对一个时间序列,从时间域上研究序列中的周期振动的方法是谐波分析。但是长度为N的序列的谐波分析只能得到谐波长度为N/k(k=1,2,……,N)的各个谐波分量。而实际序列存在的主要波动周期并不一定包括在上述的周期之内。也就是说,容易漏掉主要周期,而只是采用了一些次要的周期。这也是谐波分析的局限性。而谱分析则从整个序列的频率域上考察其周期振动,分析各频率的贡献如何,借以确定哪些是主要振动频率。从而分析整个序列的周期振动。     

试用逐步回归周期分析作月降水预报

魏凤英等针对方差分析的不足,提出了一种新的时间序列分析方法——逐步回归周期分析。它假定时间序列 X(t)是由若干不同权重的周期函数 f_i(t)迭加而成,即     

时间序列方差分析周期叠加外推法的应用分析

时间序列方差分析周期叠加外推法的应用分析董蕙青（广西区气象台南宁５３００２２）在长期天气预报中，研究某一要素自身随时间演变的周期性规律，已成为一种较常用的统计分析方法“，”。其中时间序列方差分析周期叠加外推法的应用甚为广泛，应用该方法的关键是如何处理...     

用方差分析周期及随机时间序列法作赫章6—8月总降雨量预报

用方差分析周期法对赫章县３６年６－８月总降雨量进行周期分析,得出６－８月总降雨量变化以６年主周期,７年为校正周期。然后对原序列中周期不能拟合的部分运用随机时间序列进行处理,将两种方法的值叠加作预报,效果较好。     

试用方差分析法作单站月雨量预报

气象要素的变化以及天气的发生、发展、消亡的过程都是随时间变化的,其取值可呈时间序列。而时间序列是呈周期性变化的。本文试用方差分析来确定周期的方法,制作4～10月月雨量的逐年变化趋势预报,收到了比较好的效果。     

带有周期分量的多元逐步回归

从气候资料中提取隐含周期是时间序列分析的目的之一。目前常用的方法有:谐波分析、周期图、谱分析和最大熵谱分析。谐波分析和谱分析在处理短序列时,分辨率很低。最大熵谱的优点是分辨率高,它对于揭露气候资料的周期是一个好方法,但很难用于预报。根据方差分析原理有人提出了另一个提取周期的方法。假设气候资料 x(t)是由若干周期函数和一个白噪声迭加而成的序列:     

年际降水的周期性分析

用数量统计方法作外推预报,已成为县站作长期天气预报的一种有力工具.本文利用方差分析周期叠加外推法,对本站历年降水资料的周期性进行一些探讨,以达到基本定性、定量的外推预报. 一、思路与方法一个气象要素的序列,若存在长度为b的周期,那么分组内的组间差异大,组内差异小,这是划分周期的基本原则.对序列是否存在周期,我们一般用方差分析方法,推断各种分组排列下组间的差异是否显著而定.主要用F检验.若F≥Fα(f_1f_2)时,认为组间差异显著大于组内差异,则存在长度为b的周期;若F相似文献   

单因素方差分析法挑选显著周期的一种简易方法及应用

针对单因素方差分析在应用过程中存在选择显著周期不够准确的实际情况,提出了单因素方差分析寻找显著周期的具体改进步骤和应用思路,并通过举例对简易法进行验证.验证结果表明:改进后的方法具有分析显著周期准确,周期叠加值与原序列相关系数大,拟合度高等特点.     

提高方差分析预报效果的一些体会

方差分析是分析时间序列周期性变化的一种方法，在水文气象的中长期预报中一直为台站广泛应用。怎样提高方差分析的预报效果？我们在制作月平均气温和月降水量预报工作中有一些作会，提出来供大家参考。三样本时段的选取方差分析的结果和样本时段的选取有很大关系，同一个要素的时间序列取不同时段的样本作方差分析会出现不同的结果。例如我们运用历年《月乎均气温资料，对不同的样本作方差分析，作1996年4月平均气温的预报，结果见表1。表中定性拟合准确率是指预报误差在全0．st内的次数与预报次数之比。从表1可见，1、2、5三个样本预报结…     

逐步回归周期分析与多层递阶方法相结合的时间序列分析预报模型

逐步回归周期分析是针对方差分析的不足而提出的一种时间序列分析方法,作者将其应用于长期预报,取得了一定的效果,但也存在着某些缺陷,其主要表现在实际应用时,随着预报时效的增长,预报效果明显趋于不稳定。这里主要有两个方面的原因:一是某些时间序列本身的周期性不强,所选的周期显著性水平低,此时则不宜单纯用周期分析外推做长期预报,对此,作者已在另文中作过研究。二是在逐步回归周期分析预报模型中,回归系数取为固定的参数,而天气系统则是时变系统。这样,若用固定参数预报模型来描述一个时变参数系统的状态,其拟合率虽然可以很高,但随着预报时效的增     

逐步回归周期分析

一、问题的提出 时间序列分析的内容之一是从序列中提取隐含周期。最早提出分析时间序列周期的方法是舒斯特(Schuster)周期图,这个方法是建立在谐波分析基础上的。1957年H.A.帕诺夫斯基(Panofsky)提出了用谱分析方法来揭露气象序列的周期性。实际上谱分析相当于一种经典的谐波分析,所不同的就是事先可以不必考虑序列的长度而任意选定分析的分辨率。但是功率谱方法在处     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期。利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测。本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论。     

逐步回归双重分析及其在长期预报中的应用

一、问题的提出多元分析和时间序列分析是统计预报的两大分支,为目前气象台站制作长期预报的主要方法之一。通常认为,气象要素序列的组成包括趋势项、周期项和随机项,即: y=f_1(x)+f_2(x)+ε多元分析假设气象要素的变化主要受前期因子的支配,周期性变化可以忽略不计,即     

周期分析与多层递阶方法相结合在月降水量预报中的应用

一、前言魏凤英等提出的逐步回归周期分析为提取时间序列的隐含周期提供了一种新的简便而有效的工具,作者将其应用于金华市月降水量预报,取得了一定的效果。然而该方法随着预报时效的增长,预报效果趋于不稳定。分析其原因,一是某些时间序列本身的周期性不强,所选的周期显著性水平太低,此时一般认为不宜单纯用周期分析外推     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期.利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测.本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论.     

贵阳市夏旱演变及其对应500hPa环流特征分析

利用Morlet小波分析了1951-2004年贵阳市夏旱强度指数时间序列的小波变化特征,揭示了夏旱变化的多时间尺度特征,借助小波方差分析和Yamamoto突变点检测等方法,分析了其中存在的主要周期振荡和突变点。结果表明：夏旱强度指数序列在1982年前变幅较大,之后变幅有所减下;在整个时间域内,贵阳夏旱变化以5．3a、10．5a和28a周期振动最强,方差分析进一步表明,28a周期振荡为主周期,10．5a和5．3a为次周期;小波变化28a时间尺度的突变点发生在1957、1970、1984、1997年,旱涝交替出现。同时,对重夏旱和轻（无）夏早年对应500hPa环流分析可知,严重夏早年西太平洋副高势力较强、偏西,东亚夏季风强度偏强,东亚大陆盛行西风环流,有利于我国夏季Ⅰ类雨带出现,贵阳市干旱少雨;夏涝年西太平洋副高势力较弱,脊线位置明显偏南,东太平洋上空对流强,东亚大陆纬向环流波动较大,西风环流明显偏弱,通常中国夏季雨带位置偏南,贵阳市为多雨,旱情较轻或无旱。     

低纬度超长波的统计特征

本文用1951年1月—1980年12月、20°N、500hPa高度距平资料,对频率域内的超长波谱密度作了计算。结果表明超长波的功率谱在40个月周期附近出现极值,特别是波数1。为了对比超长波和长波间的不同特征,对纬向波k=5-8的谱密度也作了计算,纬向波数k=5-8的谱密度是属白噪音时间序列随机过程。      

北半球500毫巴候平均图的波谱分析和预报

本文应用谐波分析和功率谱分析方法,计算分析了1951—1970年北半球500毫巴多年候平均图和1975—1980年40°N、60°N 500毫巴逐候的候平均高度值。发现逐候的各谐波系数序列,除具有气候季节变化趋势外,还具有“指数循环”时间尺度及多种韵律活动准周期性振荡的特征。 利用这一特征,设计了一个用周期外延叠加的预报方案。每次接连预报未来8个候的北半球500毫巴候平均高度。对1976—1980年60个月40°N和60°N两纬圈进行预报试验。效果检验表明,本预报方案有一定预报价值。它对纬圈偏差符号的预报准确率平均达ρ=0.22,对气候距平符号的预报准确率平均为ρ=0.08。     

用方差分析法预测濮阳市冬小麦播种期降水量趋势

使用1971-2000年濮阳市冬小麦播种期降水量资料,采用方差分析法,按不同长度周期进行排列,求出各个周期的F值,进行F检验定出第一周期,其位相值为第一周期的第一次值。将原序列减去第一周期的位相值作为新序列1,对新序列1再进行不同长度周期排列,求出各个周期的F值,再进行F检验定出第二周期。对第一、二周期进行稳定性检查,采用经稳定后的第一、二周期的第2次值各自外推,求出预报初值,计算出剩余方差,建立预报方程,进而可计算出降水量预报值。经回代检验,历史拟合率为30/30=100%;2001-2005年试报准确率为4/5=80%。     

达州21世纪初伏旱气候展望

达州盛夏旱涝气候的形成与太阳活动的影响有关,它们都具有以11 年为基调的变化周期。达州盛夏旱涝气候变化以33年为主要周期。根据N1 功率谱和方差分析:预计1990 年至2022 年将进入一个新的气候周期;并预计21 世纪初(前十年)达州为伏旱气候年代,伏旱天气出现频率达70% 左右,强度平均为31—35 天。