环流型聚类分析问题的初步探讨

实践证明,统计预报,特别是MOS和PPM预报,环流分型下的统计模式比不分型的效果好。环流型及其演变仍然是天气预报的基础。往往采用定量的聚类分析进行环流分型。在聚类分析中,采用什么统计量,用什么方法聚类是两个重要的问题。本文首先讨论相关系数r_u、绝对值距离D_u在环流分型中的功能和局限;然后提出以综合相似系数RD_u来刻划环流型特点,度量环流型的     

暴雨的分型相似预报方法

选择1995－1997年4－9月安顺市暴雨个例29个，应用模糊聚类分析方法对产生暴雨的天气形势进行客观的分型。在此基础上，进行相似分析预报，经历史资料验证，该方法是合理可行的，对暴雨预报有很好的预警作用。     

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     

动态聚类在暴雨客观分类中的应用

在气象预报中,需要进行许多分类,例如:天气过程分类、环流型分类、降水量、气温的分类、天气区划、预报因子的归并、相似年、月的确定等等,都需要进行客观分类。目前应用较广的客观分类分析方法是聚类分析。聚类分析是研究样品或变量指标分类问题的一种多元统计分析方法。它可以用统计方法对样品或变量指标进行数字分类。定量地确定样品或变量指标间的相似程度:根据相似的差异性把其归入不同的类别。本文以动态聚类分析方法作河池地区暴雨客观分类。     

寒潮天气环流聚类分型探讨

过去,我处环流分型大多由经验根据形态学特点定性的进行分析,因而不够客观,在使用中也难以掌握,甚至会出现因人而异的结果。能不能使分型比较客观、定量化呢?随着微机的普及,这个问题是可以得到解决的。 我们借助〈APPIE—Ⅱ〉运用聚类分析的方法对高空环流进行分型,结果表明,这种方法是切实可行的。下面介绍一下聚类分型的步骤与结果。     

南通地区冰雹天气短时预报经验概念模式

本文利用天气图和雷达回波资料,采用聚类分析方法进行天气学分型,再以回波形态特征和回波参数为因子建立冰雹短时预报判据和方程。本模式运行过程在IBM PC上实行。     

天气图及时间剖面图编码法相似技术

天气图和时间剖面图相似在短期天气预报中具有重要的作用,借助统计方法,将数据进行编码处理,人机结合提取特征,进行相似评判找相似。解决天气图和剖面图量大,人难判断的困难。     

河南省麦收期连阴雨天气预报系统

利用1961～1995年麦收期天气图资料,对连阴雨天气形势进行分型.运用相似预报方法对天气形势进行相似分析,得出连阴雨的天气类型;同时,根据灰色预测模型计算结果,判断是否会出现连阴雨天气.     

河南省麦收期连阴雨天气预报系统

利用1961～1995年麦收期天气因资料，对连阴雨天气形势进行分型。运用相似预报方法对天气形势进行相似分析，得出连阴雨的天气类型；同时，根据灰色预测模型计算结果，判断是否会出现连阴雨天气。     

多维点聚的简化试验

多维点聚方法,是一种相关相似预报方法。依照两个因子平面点聚找相似的原则。点聚图上两点越靠近,这两个个例越相似。两点的靠近程度,可以两点间的距离表示。由此,如 a,b 两点分别代表两个个例那末 a 点和 b 点间距离 Dab=     

聚类分析在数值产品统计释用技术研究中的应用

选用中国数值模式输出产品山西夏季降水资料。省级实时资料库资料与山西夏季降水资料、采用聚类分析方法进行对比试验,研究山西夏季暴雨的形势场特征和预报问题,并自行设计制作了“聚类分析数值产品机选相似暴雨预报系统”,经１９９６年６－８月和１９９７年６－８月逐日预报检验,结果令人满意。     

中期暴雨预报自动化系统

中期暴雨预报系统实现了从信息采集、预报制作到服务全过程自动化。中期暴雨预报方法主要有：环流分型相似预报、暴雨个例相似预报和中期暴雨预报专家系统，采用层次分析动态决策方法进行预报集成。该系统在业务预报中取得显著效果。     

泰安市8月份暴雨短期预报

本文应用我台1979年编印的《夏季逐日天气形势资料》,用分型找指标的方法,对造成我市8月份的暴雨影响系统进行分析,找出物理意义明确的预报因子,建立方程,以求为暴雨预报提供客观依据。     

河南省区域暴雨的客观分型

从多层聚类分析入手,利用微机对１９８０～１９９５ 年河南省２１３ 场区域暴雨过程的５００ ｈＰａ 高度场进行客观分型,得出了４ 类天气形势及其与暴雨落区的对应关系。     

新乡市大到暴雪预报方法

用欧洲中心数值预报产品与新乡市大到暴雪历史个例找相似,当最大相似值超过临界值时,起报24 h有大到暴雪.     

用气团参数时间剖面曲线图作中雨以上降水预报

时间剖面曲线图仍然是目前县站预报的基本工具之一。如何进一步发挥这种图表的作用，过去我们作预报时，只是根据曲线的变化特征找相似过程，但往往收不到预期效果。这是因为曲线的前期变化相似与后期的天气变化却不一定相似。为了解决这个问题，从每日观测的压、温、湿以及气团参数组合值所点给的曲线图中，采取找曲线图上的特征点，运用找指标的方法[主要考虑参数组合值（A），气压（P）、湿度（e）]，从而发现不同的天气征兆发生与这些曲线及其气团参数组合值的表现是不相同的。根据各要素峰谷值的变幅大小以及降区的时间间隔，它不但是…     

500hPa环流客观分型作多要素预报

本文利用欧洲中心48小时500hPa高度预报场资料,从找相关系数入手,进行环流聚类客观分型,作多要素天气概率预报。 实践表明:分型结果的天气意义明确,并与预报员的预报经验一致;依据500hPa高度预报场资料,在客观分析的基础上,逐日鉴别定型,作多要素天气预报的方法是可行的。 文中数值处理及计算均是在IBM-PC/XT微机上完成的。     

基于聚类天气分型的KNN方法在风预报中的应用

以模式识别和相似预报思想为基础, 建立基于自组织神经网络 (SOM) 的聚类天气分型和交叉验证的K最近邻域非参数估计仿真模型 (KNN)。该模型首先以自组织神经网络技术对西北地区的高空流场和高度场进行聚类分型, 针对不同天气形势下的历史样本, 通过交叉检验, 分别寻求各类天气型下的最佳K组合。为了验证聚类天气分型对KNN方法的影响, 使用2003—2006年冬半年T213数值预报产品和宁夏日最大风速资料, 同时建立了宁夏冬半年日最大风速≥6 m/s天气分型和未分型的KNN预报模型, 并对2007年1—5月进行了预报试验, 预报评估结果表明:天气分型后的预报模型总体上降低了预报空报率, 提高了预报准确率, 特别是某些类天气型, 提高幅度更大, 为分类相似预报开拓了思路。     

新乡市大到暴雪预报方法

用欧洲中心数值预报产品与新乡市大到暴雪历史个例找相似，当最大相似值超过临界值时，起报24h有大到暴雪。     

用三层分型相似法做春播长期预报

本文从大气环流演变入手,运用历年春播前期二月份每天08时地面、850nb及500mb三层历史天气图,按规定的格式符号、制作一张逐日天气形势分型序列表,同样把当年要预报春播期前的2月份也制作一张逐日天气形势分型序列表,然后把两张分型序列表进行对照,在历年2月份逐日天气形势型中找出最相似的年月,则被找出相似年月的春播期天气变化,即是所要预报当年春播期