SURFER软件在气象主分量分析中的应用

利用和开发SURFER软件的制图分析功能,对气象要素场主分量的分析结果进行图形显示,并且用SCRIPTER对整个制图分析过程编制程序,使整个分析和制图过程成为一个可控制的自动化流程.实例试运行的结果表明,所开发的在SURFER环境下运行的气象要素场主分量分析程序具有分析结果准确,操作简便,效率高的特点,有较大的实用价值.     

延安市汛期降水的主分量分析

利用延安 1 3个测站 1 971— 2 0 0 0年共 30 a汛期 ( 5— 9月 )降水量资料 ,分析了汛期降水的时空分布特征 ,并进行了 EOF展开和特征向量及主分量分析。发现该地区 5— 9月各月降水量第一特征向量均反映南北变化一致的特点 ,其月际变化与西太平洋副热带高压的进退跳跃规律相吻合 ,是形成汛期降水量第一特征向量的主要贡献者 ;汛期总降水量主要存在“一致分布”、“南、北振荡”和“东、西振荡”三种分布类型 ,前 3个特征向量对其具有较好的解释意义     

用旋转主分量分析四川降水自然天气季节

本文用旋转主分量及多元最优分割法，探讨了四川4—9月的候降水分布季节变化特征。分析表明，在多年平均气候及逐年之中，降水分布的季节转变皆表现出突变性，这些突变受着季风环流系统（西太洋副高、印缅传槽、西风带气流强弱等）的季节急变影响。     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上，应用气候场的主分量逐步回归方法，通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选，求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系，而后进行逐步回归预报。     

基于主分量的神经网络水位预报模型应用研究

根据气象和水文资料，以上游面雨量、水位值为预报因子，以西江流域的梧州水位为预报量，发现预报因子与预报量有很好的相关性。采用人工神经网络与主分量分析相结合的方法，建立了梧州水位的预报模型。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果及预报稳定性明显好于传统的神经网络预报模型，可在预报业务中应用。     

基于主分量神经网络的降水集成预报方法研究

运用人工神经网络与主分量分析(PCA)相结合的方法,对同一降水预报量的各种数值预报产品进行集成预报研究.结果表明:主分量人工神经网络方法所构造的集成预报模型,不仅对历史样本的拟合精度好于个各子预报产品,独立样本的实验预报结果也显示出更好的预报准确率及稳定性.业务应用前景良好.     

主分量逐步回归法在桂东南低温阴雨预报的应用

在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上,应用气候场的主分量逐步回归方法,通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选,求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系,而后进行逐步回归预报.     

信息替换的均生函数主分量多步预测

提出随着时间的推移，用新信息取代旧信息的“限定记忆”的时间序列数据处理方法。且仅对均生函数外延矩阵的前Ｌ阶方阵作主分量分析，用数目较少又包含主要信息量的主分量因子对时间序列建模。该方案用于四川省２８个县市的年平均气温的多步预测值与实况值相对误差均在±４％以内，表明该方案用于气温多步预测是有效的。     

主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用

为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。     

华北夏季降水地域特征的旋转主分量研究及其相关分析

用旋转主分量(RPC)方法,研究华北降水的空间分布特征.给出了华北降水空间分布的RPC的前10个模态.它们概括了华北地区降水的基本特征及历史上的大旱和大涝年的地域分布.每一种降水模态的时间系数都表现出了长周期的年代际变化的规律.华北发生大旱与大涝的最可能的分布是模态3、4与模态10.如1965、1968和1983年的大旱;1963和1973年的大涝年等.分析了各个模态与太平洋副热带高压强度、东亚环流指数、前冬赤道东太平洋海温、以及江淮流域降水的相关表明:它们之间的相关都有各自的最佳模态.如对赤道东太平洋海温与太平洋副热带高压强度而言,最佳模态的特征是:当海温呈El Nino型和西太副高偏强时,华北降水的最可能分布是东部沿海为强的干旱区,其余地区降水皆偏多.与江淮流域降水和EAP流型的相关则主要以1954、1980及1991年为代表的第1和第9模态为主要形态.它们与华北降水有极好的反相关.     

主分量分析在区域性气候分型中应用的统计试验研究

主分量分析在大气科学研究中的应用日益广泛,但对其应用的可行性和可靠性的研究则比较欠缺.本文对主分量分析的三种方法,即非旋转主分量、正交旋转的方差极大法和斜交旋转的Harris-Kaiser Case ⅡB~TB法,在区域气候分型研究中的应用进行了计算分析和精度拟合,同时进行了区域分割和Monte-Carlo模拟的统计试验.结果表明,非旋转主分量的分型拟合精度不佳,两种旋转主分量方法的效果很好,其中正交旋转又优于斜交旋转.区域范围的变化对旋转主分量方法的分型结果影响不大,对非旋转主分量分析的影响较大.样本大小的变化对主分量分析的各种方法无明显影响.     

福建汛期降水主分量逐步回归预测模型研究

建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。