长期降水量预报途径的探讨

本文对上海近30年（1951－1980年）降水时间序列的属性进行了分析，由此建立了旬降水量游程序列和距平势序列预报模型，并预报了未来降水量的大小，效果较好。     

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。     

用非线性映象法作钦州市月降水量预报的研究

选取反映大气环流作用的500hPa的三个因子场：1956—2001年环流特征量、振幅和位相资料作为预报因子与钦州市1957—2002年5月降水量求相关比，将求得的高相关比因子用非线性映象法制作钦州市1995—2002年5月的降水量预报，试报效果明显。     

试用年际变量自相关法作月降水量预报

该文用安顺３０年的月降水资料，用年际变量自相关法对原序列数据进行处理，试作了安顺９７年６，７两个月的降水量预报，预报趋势完全正确。该方法易操作，对月降水预报有参考价值。     

用500hPa环流相似作兴安盟夏季降水量预报

计算兴安盟夏季降水量与前期 5 0 0 h Pa月平均高度相关系数场 ,分析其相关关键区 ,筛选出一批相关系数值较高的关键区域作为预报因子 ,根据预报年因子与样本年因子的接近程度 ,作相似离度计算 ,以相似离度度量 ,进行选相似作预报。从而得出夏季雨量预报。在 2 0 0 1年夏季短期气候预测中应用 。     

东营市季、年降水量与北半球500hPa高度场的相关关系及其预报

用滚动式相关分析方法分析了营市季、年降水量与500hPa高度场的相关关系。用相关显著的典型因子场做季、年降水量预报，效果良好。     

可进行择优决策的时间序列预报方法

文中提出了一种可对数据序列的内在信息进行多层次的开发,产生多态信息源的技术方案。把这种方案与通常的时间序列分析方法结合起来:即可形成一种可进行择优决案的时间序列预报方法。实例比较与实际应用的效果表明,这一技术方案对提高时间序列预报的准确率与稳定性,均具有意义。     

用多因子筛选和均生函数序列双重最优子集作降水量预报

把均生函数延拓序列作为因子加入最优子集回归方程，将因子筛选和均生函数分析相结合作最优子集回归双重分析，用于制作钦州市月降水量的预报，预报精度有所提高。     

用模糊均生函数模型作玉林地区前汛期降水量长期预报

利用模糊均生函数方法建立玉林地区前汛期降水量长期预报模型，经三年实际预报业务使用，取得较为满意的效果。     

用多因子筛选和均生函数序列双重最优子集作降水量预报

把均生函数延拓序列作为因子加入最优子集回归方程,将因子筛选和均生函数分析相结合作最优子集回归双重分析,用于制作钦州市月降水量的预报,预报精度有所提高。     

2003年辽西地区空气污染试预报检验

应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区2003年春季和夏季条件下的SO2和TSP日均浓度试预报，同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明：SO2预报结果好于TSP，夏季预报结果好于春季。     

用车贝雪夫多项式做时间序列预报的一种改进方案

为提高预报准确率，本文对作者以前提出的时间序列预报方法，提出了一种改进方案。这一方案的要点是:1）在计算理想初值的预报时，针对不同情况选择不同的迭代次数；2）在通过迭代终值计算预报时，对不同情况使用不同的拟合误差平均值；3）当拟合误差的符号难以确定时，直接取迭代终值作为预报值。实例计算表明， 新的方案有利于提高预报准确率。     

济南降水的二元时间序列分析与预报

利用么枕生选择对游程和转折点的分析研究成果，分析了济南年降水量的游程和转折特征，并应用游程记录和二元时间序列分别建立AR（K）模式，对济南年降水量进行预测分析。     

从一维气候时间序列直接提取K熵及其可预报时间的估计

对广州１９０８－１９８０年的月平均气温资料，在延拓的ｎ维相空间中直接提取Ｋ熵，得到该序列的Ｋ熵值为０．１８１９，由此得到，月平均气温的平均可预报时间Ｔ－１／Ｋ，约为６个月。     

时间序列预报方法的推广

文中讨论了车贝雪夫多项式值计算误差对作者以前提出的一种新的时间序列预报方法的预报结果的影响,并在此基础上对原来的计算方案作了推广,推广后的算法有利于提高预报准确率。     

用时间序列方法预测阿克苏市气温的年际变化

利用时间序列方法阿克苏市１９５４～１９９７年月、季、年平均气温序列进行分析,建立各气温序列的时间序列预报方程,并对阿克苏市平均气温的年际变化进行预测,预测值与实况值相关较好,其中１月、９月、冬季与年４个气温预报方程的效果最为显著,信度可达９９．９％。     

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.