基于Logistic回归的肇庆市区雾天气的预报模型

利用2015—2018年高要区国家基本气象常规观测资料,选取11个与雾天气事件相关的气象要素,通过主成分分析降维得到新的公共因子后构建Logistics回归方程,并根据ROC曲线、约登指数选出作为判别雾天气事件的最优临界值。结果表明:气压、温度露点差、相对湿度、水汽压、绝对湿度、露点、10 min平均风速、能见度、总云量、低云量、日照与雾天气现象具有很好的相关性;从这11个气象要素中提取3个具有代表性的主成分因子分别为水汽因子、辐射因子和风速因子。建立的Logistic回归预报模型对有雾和无雾的判别效果较为理想,比判别大雾和轻雾效果好。     

用“A.I.D”方法作梅汛期雨量预报

一、“A.I.D”方法简介设有k个因子x_1,x_2…x_k,预报量是y,于是n次观测的全部资料可写成如下矩阵: “A.I.D”方法的第一步,依x_i;(i=1,2,…,k)的大小顺序,把y的资料排成有顺序的k个资料序列。考察它们的最优二分割,最优二分割相应的总变差记为S_i(i=1,2,…,K)。比较S_1,S_2…S_k,找出一个最小的,设S_(il)=(?),这就是说依x_(il)。的大小顺序来对y作最优二分割,可以使分割后两组内部的变差总和达到最小。然后对S_(il)所对应的二分割作一次F     

14时地面温度对4月份冰雹天气的影响

运用气象统计学和天气学的原理和方法,分析黔东南州地面气象观测站1960—2004-04冰雹资料和1971—2004-04逐日14时地面0 cm温度资料,结果表明:14时地面0 cm温度梯度变化超过其临界值(0.64℃/10Km)与冰雹灾害天气的发生有直接的关系,其相关概率为100%。     

公众气象服务支付意愿影响因素研究

基于中国气象局2008年调查数据,运用二分Logistic回归、最优尺度回归和判定树CRT模型分析了公众气象服务支付意愿的影响因素。结果表明：个体因素中年龄与文化程度对公众气象服务支付意愿（包括是否支付与支付多少）有显著影响,而性别因素只对支付多少有显著影响,对是否支付没有显著影响;收入因素对公众气象服务支付意愿有显著影响;关注程度、天气预报准确性、天气预报及时性、气象服务总体满意度对公众气象服务支付数额多少有显著影响,但影响程度很小;个体因素与收入因素对公众气象服务支付意愿影响程度较高,而心理因素影响程度很小。     

基于大涡模拟的冬奥赛区风环境精细化评估

风是北京冬奥会场外赛事考虑的首要气象因素,精细评估竞赛场地核心区域风环境对赛道施工建设、遴选防风方案及赛事安排非常必要.以北京冬奥会延庆赛区为中心,将2009-2021年冬奥赛事月份(2-3月)天气环流场进行客观天气环流分型(分为93组),采用北京城市气象研究院睿图-大涡模式系统对各组的典型个例开展37 m×37 m分...     

气象条件对心脑血管疾病的影响研究进展

综述了国内外利用流行病学和动物实验研究气象对心脑血管疾病影响的研究进展,并且从不同的天气形势和天气过程着手,总结了气象要素的变化对心脑血管疾病发病率和死亡率影响的机理。心脑血管疾病的发生是复杂的多因素引起的,其中气象因子对其发生有一定不利的影响。冷锋、暖锋、台风以及焚风天气会对心脑血管疾病的发病率和死亡率产生不利的影响...     

温度自动预报系统——英国气象局数值天气预报模式输出统计的应用

1.引言 MOS(模式输出统计)方法,是用来预报那些数值天气预报(NWP)模式不直接表示的气象变量,它的基础是建立固定等压面分散网格点上高度、温度、湿度和风等直接表示变量的数值预报值和地面温度、云高云量及能见度等观测值之间的关系。通常使用多变量线性回归模型来确定这种关系。 PP(完全预报)方法,是建立观测得到的大气变量和感兴趣的“天气”特征之间的关系,在预报时使用数值预报代替观测变量作为预报因子。美国研究组进行了大量的MOS方面的工作,将这一技术方法应用于预报很多天气变量,取得不同程度的成功。其中所设计的地面温度自动预报业务系统,在很大程度上推动了本文所描述的试验。     

优选法在台风预报中的运用

为了使台风中期预报指标临界值定得较客观,我们以群众经验为依据,选出一些关系好的气象因子,用“双因子优选法”进行试验,取得了一些效果。具体步骤如下:第一步先试验与有影响台风关系较好的压谷当天变湿⊿e_2。⊿e_2 的试验范围是-3—7。     

灾害天气对日照市电力事故的影响研究

利用雷雨、大风等灾害天气资料和电力事故历史数据资料,分析了电力事故发生的时空分布特征及其与雷雨、大风、日平均气温等天气要素之间的关系。进而利用事件概率回归（regression estimation of event probability,REEP）和Logistic回归分析方法,得到了日照市电力事故发生概率与雷雨、大风和日平均气温之间关系的预警模型。研究结果表明：1）雷雨、大风是造成日照市电力事故的重要气象因素。2）雷雨、大风和高温等灾害天气对电力事故的发生虽都有促成作用,但影响能力存在较大差距。3）两种回归分析模型对因子和变量之间关系均有较好的拟合效果,相较而言,REEP模型更为直观,Logistic回归分析方法更为客观,适用性更强。4）回归分析结果建立在客观资料基础上,回归模型具有准确性、实用性,可为电力事故预警发布系统提供理论和技术支持。     

NOAA／AVHRR资料在海涂资源探测中的应用方法

本文利用NOAA／AVHRR的1、2通道遥感资料的比值模式,生成沿海地貌数值图,通过二次最优二分割方法确定涨潮落潮下的水陆分辨阈值,并分析了高低潮位下的海涂面积和外海沙脊的变化情况,供开发海涂资源参考。     

基于数据挖掘处理的影响辽宁高速公路冬季交通事故主要气象要素分析

利用2014—2016年辽宁省冬季高速公路事故记录,将多要素逐日气象观测数据与事故数据按照日期进行匹配,分析气象条件引发高速事故的空间分布特征。数据挖掘分析首先利用两步聚类方法确定辽宁地区冬季天气类型数量,再通过K-means方法对气象数据进行聚类处理。采用随机森林方法对不同天气类型搭建高速公路交通事故分类模型,并分析模型中气象要素的特征重要性。结果表明：受气象条件影响的高速事故数量辽南地区最多,其次是辽西地区,辽东、辽北地区占比较低。辽宁冬季天气可以分为四种类型,根据气象要素数据结构总结出的天气特征分别为：当日出现降水、前一日出现降水、寒冷干燥、潮湿回暖。有明显降水特征天气类型的事故率超过七成,降温、升温天气类型的事故率在两成左右。随机森林方法对前一日出现降水、寒冷干燥两种天气类型的分类精度更高,模型泛化能力也更好。4种天气类型中气象要素的特征重要性有明显差异,最高地温要素在事故高发天气类型中特征重要性排第1位,在潮湿回暖天气类型排第3位,对于冬季辽宁地区高速公路交通安全影响高于其他要素。     

基于气象适宜指数的四川盆地水稻气象产量动态预报技术研究

利用模糊数学中的隶属函数原理,建立四川盆地不同稻区代表点的水稻生育期内逐旬光、温、水3个气象要素的适宜指数模型和综合气象适宜指数模型。并利用积分回归和相关系数方法确定水稻不同生育阶段的气象适宜指数对水稻气象产量形成的权重系数,建立各代表点的水稻自移栽至成熟阶段的动态气象适宜指数模型。最后利用动态气象适宜指数模型计算值与水稻相对气象产量建立回归预测模型,动态预测水稻气象产量增减趋势。结果表明,各代表点进入水稻抽穗期后的气象产量动态预测模型,均通过了显著性检验,可实现在水稻进入抽穗期后动态预测气象产量的变化。      

吉林省春秋季林火气象指数的建立及其变化特征

以吉林省为例,利用该省1952—2010年森林火灾(简称林火,下同)次数资料和全省气象站资料,分析该省林火次数时间变化特征及其与气象条件的关系,利用水分平衡法和统计回归方法建立林火次数气候影响评价模型并对其进行比较;在此基础上,利用水分平衡模型建立林火指数时间变化序列。结果表明,林火次数与降水、相对湿度、气温、风速等气象因子关系密切,水分平衡模型的气候影响评价效果优于统计回归模型;近62 a来吉林省林火指数和次数均呈增加趋势,表明气候变化有利于林火发生;2000年之后进入春、秋季林火多发期。     

A study of weather types at Athens and Thessaloniki and their relationship to circulation types for the cold-wet period, part I: two-step cluster analysis

This paper presents a method for grouping weather types that occur over an area, which combines meteorological parameters, reflecting air mass characteristics at the surface, with synoptic conditions prevailing over an area. Five quantitative meteorological parameters are used in the procedure: temperature, precipitation, relative humidity, wind velocity and sunshine duration. In addition, two qualitative variables related to the prevailing circulation type and whether it is cyclonic or anticyclonic are also included. The study period is 43 years (1958–2000) and is restricted to the cold and wet sub-period of the year, December–March. Weather types are defined using a relatively new method of cluster analysis, two-step cluster analysis, which allows the simultaneous use of both quantitative and qualitative variables. The aim of the present study is to distinguish primary weather patterns so that the investigation into the relationship between weather patterns and circulation types will be more effective. For Athens, six weather types are created, whereas for Thessaloniki five are produced. For both stations, only two weather types are related to anticyclonic situations. The majority of the identified weather types correspond to a distinctive and well-defined synoptic situation. Each weather type differs from the others, not only in terms of the circulation conditions referring to it, but also with reference to meteorological variables such as temperature and precipitation. The results of the evaluation of the aforementioned procedure are considered to be highly satisfactory.     

沈阳市急性心肌梗塞患者死亡与气象条件的关系

利用2002-2006年沈阳市逐日急性心肌梗塞死亡病例和同期逐日地面气象资料,分析气象条件对沈阳市急性心肌梗塞死亡的影响。结果表明：不同季节急性心肌梗塞患者死亡数与气象因子的相关性存在着明显的差异,在各个季节中最主要的影响因子是气压和气温,而春季相对湿度,夏季降水与死亡数之间也存在着一定的相关关系;为评价气象要素的综合作用,应用逐步聚类法,定性地给出了各个季节高发的天气类型,在同一季节内,不同性别高发的天气类型既存在一致性,也存在着明显的差异,这种差异可能与男性和女性的生理条件和生活习惯有关。研究结果可为疾病的气象预报预警提供参考。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

一种客观的天气气候分类方法

本文将广州逐日4次观测多要素值作主因子分析,对前几个主因子得分进行聚类,划分出冬季有5种天气型,夏季有6种。各型有鲜明的天气特征及一定的环流背景。天气型的出现频率和转换频率刻划出气候的结构和动态。此法有综合性、客观性和优化的特点,纵然分型采用的是常规变量,但它与生物、环境现象有较好的对应关系,显示出这种方法在天气气候分析和应用气象上的潜力。      

基于机器学习技术的逐时雾事故判别气象模型

为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力,以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例,利用2012—2018年事故信息与气象资料,建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量,使用主成分分析提取重要变量的主要特征,并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明：结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本,AUC分数均为0.946;判别效果优于支持向量机单独算法,以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法;3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。     

秦皇岛市生活气象指数预报技术初探

针对秦皇岛市建设康养城市的气象服务需求,通过对秦皇岛地区近50年气候舒适度的深入研究,运用天气学、应用气象学原理,采用数学统计方法,分析了秦皇岛地区多种生活气象指数对气象要素的敏感度和依从性,确定了关键影响因子。综合考虑相关显著的气象要素,利用因子相乘等方法,建立了舒适度、户外游泳、海上观光、海钓、蓝天和户外锻炼等与秦皇岛居民生活息息相关的生活气象指数公式。采用文献检索法、访谈法、专家打分法等方法,基于人体安全、健康和舒适的角度,参考秦皇岛市近50年气候舒适度的研究结果,以及相关灾害性天气预报、预警发布标准等,根据人体适宜程度进行了单因子阈值确定。考虑专业气象服务实际需求,根据实用性原则,对指数计算结果进行了气象指数的分级,提出了基于气象视角的建议。依据气象台、海洋气象台等相关部门影响因子的预报结果,可计算出生活气象指数数值,根据等级划分标准,制作生活气象指数等级预报。生活气象指数预报指导人们更合理地安排生活和运动,既提高了人们的生活质量,也扩大了气象服务领域,有利于取得更高的社会效益和经济效益。     

影响伊犁河谷地区冬季降水的主要气象要素及其与降水率的统计关系

基于2014—2018年逐时降水资料和再分析资料分析了影响伊犁河谷地区冬季降水的主要气象要素及其与降水率的统计关系。结果表明,水汽通量是影响伊犁河谷冬季降水的最主要因素,其与降水率呈正相关;上游风速、水汽通量、弗劳德数和大气可降水量都会对该地区降水产生影响,这四个参数可以通过依赖于水汽通量的多元回归较好地拟合出降水率;静力稳定度与该地区降水没有明显统计关系,但较强的降水更多出现在稳定度较弱的天气;利用T模态斜交主成分分析法将伊犁河谷天气系统分为九类,在有降水时,出现频率较高的天气类型的主要特征是水汽通量大,但不同天气类型下降水空间分布存在区别。当河谷上游气压较低,水汽通量较大时,河谷内降水分布较为均匀;若河谷上游风速较大,但水汽条件略差时,降水强度向河谷内部逐渐增加。