鲁南月降水量的多层递阶预报方法

在实际的预报工作中,对于月的降水量预报或做其它长期预报,通常从这样几个方面考虑问题:1.降水自身的演变规律;2.寻找各气象要素或要素场与降水量的相关关系,3.选择最佳预报因子,用统计的方法做出预报。 所以我们最关心的正是如何确定气象要素场与降水量的相关关系,选择合适的预报因子。在实际工作中预报因子的选择往往是预报成败的关键。但在预报因子选取之后,选择合适的统计方法也是不容忽视的。现将我们做的一点工作简介如下。     

用PC——1500袖珍计算机筛选统计预报因子的几种方案

无论是经典统计预报方法还是动力一统计预报(MOS,PPM等)方法,筛选预报因子都是一个重要步骤。下面是用PC-1500袖珍计算机筛选预报因子的几种方案。这几种方案,在输入预报量的观测值及筛选因子的标准后,只要将待选的各个可能预报因子的观测值依次输入,即可初选出符合指定标准的预报因子,并可给出供进一步筛选因子和建立预报方程的有关统计结果。     

浅谈天气预报因子的选择

在统计预报工作中,常常发现有一些预报因子和预报量之间的统计相关较好,历史拟合率也较高,但预报却往往失败。也有时发现,某个或某几个预报因子,这几年好用,过几年就不好用了,往往很不稳定。分析其原因可能有二:第一,只凭统计相关找因子,虽然也经过显著性检验,但毕竟是统计规律,即使信度达到0.05时,尚有0.05的发生错误的可能性。另外,有时两系列完全风马牛不相及的数字,在一个较短的时段内也可能表现出相关性很好。由于我们寻找因子的办法大都是“正负号普查”的方法,是和历史     

数值预报产品统计释用技术在热带气旋路径客观预报中的应用

首先对应用数值预报产品统计释用技术的效果进行了统计,结果表明,数值预报产品统计释用技术的应用改善了热带气旋路径客观预报中预报因子的预报能力,提高了模式的预报技巧并拓展了有效预报时效。继而对热带气旋路径客观预报中若干统计释用技术问题进行了讨论,并指出：在应用数值预报产品构造热带气旋路径客观预报模式时,采用大样本资料和完全预报方法,细心构造反映各种天气系统特征和物理量场的预报因子,应用多时刻ＮＷＰ产品并对ＮＷＰ产品进行统计订正。对多种预报模式的预报结果进行综合集成等技术是提高预报技巧和稳定性的有效途径。     

对目前概率统计预报中有关因子挑选和组合的几点讨论

一、多因子线性回归分析的不合理性和逐步回归挑选因子的弊病在利用气象要素前后期的相关关系的预报中,多因子回归分析是目前采用较多的一个概率统计预报方案。所熟知的数学模型是:Y=a_0+a_1X_1+a_2X_2+……+a_nX_n+8这里包含了几项重要的假定:1.各预报因子 x_1,x_2,…,x_n 之间彼此线性无关;各预报因子均独立地对     

台风移动的分型统计预报方法

一、前言 近年来,用逐步回归的统计预报方法作台风路径的短期预报,已成为许多气象台预报业务中常用的工具之一,这个方法结合了预报员们的实践经验,经两年的使用结果证明是有一定参考价值的。目前的改进主要采取以下几个途径:(1)提高预报因子的质量,着重在各个因子的天气意义方面和台风移动之间相关性的提高。(2)对统计样本先作天气     

一种组合型的月降水趋势预报方法

在月降水趋势预报的实践中,我们经常遇到:①相关机率较高的预报因子,在使用中效果不理想;②若干预报因子和同一预报对象,单相关关系较好,但在作预报时,却常出现矛盾的结果;③把若干单相关统计关系较好的预报因子,用逻辑代数、交义因子,概率表决等方法作预报时,只要置换某个因子,就会得出不同的     

数值预报产品统计释用技术在热带气旋路径客观预报中的应用

首先对应用数值预报产品统计释脾技术的效果进行了统计。结果表明,数值预报产品和技术的应用改善了热带气旋路径客观预报中预测因子的预报能力,提高了模式的预报技巧并拓展了有效预报时效。继而对热带气旋路径客观预报中若干统计释用技术问题进行了讨论,并指出：在应用数值预报产品构造热带气旋路径客观预报模式时,采用大样本资料和完全预报方法,细心构造反映各种天气系统特征和物理量场的预报因子,应用多时刻产品并对ＮＷＰ产     

MOS预报中的几个问题

1998年3月26～28日,美国气象专家美籍华人严巍先生在银川就美国气象统计预报系统的现状与未来及MOS预报的基本方法作了学术讲座,严巍先生在美一直从事MOS预报的工作,达15a左右,作了大量的工作,根据有关方面材料及记录进行整理,就MOS预报中的几个问题作一简单介绍,供大家在数值预报产品的解释应用中参考。1MOS预报的优点由于MOS预报采用数量统计方法建模,从若干待选因子中选取与预报量相关性较好的因子,作为MOS预报的因子,不仅与预报量有良好的统计相关关系,也要求因子与预报量间具有明确的物理学、天气动力学意义．因此…     

苏联长期天气预报的物理统计综合方法

1964年以来,苏联地球物理观象总台动力气象室深入研究了长期预报的物理统计方法,并从1970年起作出业务预报。它的工作代表了苏联物理统计预报方法的现状和动向,现综述如下。一、基本原理和信息来源物理统计方法是统计预报方法的发展。近十几年尤金等人在统计预报的基础上致力于加强其物理内容,并引进现代数理统计理论,形成了物理统计综合方法。它的基本原理是:从表征大气物理现象相互联系的信息系统中,挑选出符合一定要求的良好的预报关系,对因子和预报量的自然正交分解系数按统计方法建立预报方程并求解,再对预报结果检验评定以改进方法。     

预报对象和因子间的相关性探讨

在气象统计预报中,时常涉及到因子和预报对象之间的相关性问题。一般说来,因子与预报对象之间的相关性越好,则因子对预报对象的指示性也越好。然而,由于因子和预报对象之间还有一个相关稳定性的问题,所以,只有在因子和预报对象之间的相     

东海热带气旋路径的统计释用综合预报模式

以往热带气旋路径的多种客观定量统计预报模式由于受当时预报信息条件限制,在构造预报模式时,引入的预报因子均为预报初始时刻或之前的热带气旋参数、环境场参数及导出因子.由于热带气旋是在气旋本身内力、地球自转及外部环境场作用力综合作用下进行移动,而这些因素在气旋移动过程中又发生相当大的变化.这些变化往往是复杂的非线性变化过程.应用初始时刻预报因子的统计预报方法由于不能处理大气变化的主要非线性性质,严重影响了其预报精度与技巧水平的提高.尤其是预报时效超过48小时后,缺乏大气动力学与热力学基础的统计预报模式的预报误差的积累往往使预报结果失去意义.此外在应用这些预报模式时,许多预报因子的取得依赖于人工读数,费时费力,难以纳入自动化预报系统.     

统计图象识别的一种数值方法

本文提出了统计图象识别的一种数值方法,它不需要假定预报对象服从某种分布,而是根据其实际分布利用微机直接建立预报量和预报因子之间的统计关系,识别图象类别。与常用的解析判别方法相比,它提高了预报效果。在这种方法中,由于能较为清楚地看到预报因子对预报量的影响,透明性好,因此对因果关系较为明显的短时预报更适宜。     

长期天气预报中的多层递阶预报方法

一、问题提出 统计预报是当前长期天气预报的主要手段之一。常用的古典统计方法包括:回归分析、判别分析、方差分析、时间序列分析i等。对于预报量y,选取s个预报因子x_i(=1,2……s),建立预报方程。     

多元分析中相关稳定性问题

统计预报是目前台、站长期天气预报的主要手段。相关分析被广泛地用于统计预报。由历史资料样本计算预报量与预报因子间的相关系数,选取达一定信度的相关因子作为预报因     

东海区域热带气旋路径统计动力预报研究

文章主要介绍了东海区域热带气旋路径统计动力预报方案及其使用情况。该方案在原有台风路径统计动力预报方案的基础上调整了预报区域，重新选取了历史样本；延长了预报时效；对随机参数的相关因子，尤其是其中的天气经验因子进行了改进，并引进了欧洲中期数值预报中心的数值预报产品因子。另外，还对有关因子的重要性做了分析研究。经独立样本检验和实时预报表明，该方案的热带气旋预报路径和实际路径相当吻合，各项误差比同类产品明显减小，对实际业务预报服务具有较好的参考价值。     

不同方案对几种概率统计方法预报效果的比较

为了用不同方案对几种概率统计方法的预报效果进行分析、比较,本文以福建漳浦县气象站1—3月份总降水量的预报为例,对预报因子的选择和预报方法的选用问题进行探讨。一、预报对象和预报因子1.预报对象:漳浦县气象站1—3月份总降水     

动力季节预测中预报误差与物理因子的关系

为了在动力季节预测中更好地运用统计经验来改进预报, 从研究气候系统物理因子影响模式预报误差的角度入手, 探讨了与气候模式有关的统计经验获取问题, 并利用国家气候中心海-气耦合模式的历史回报数据, 考察了动力季节预测中夏季环流和降水的预报误差与主要物理因子, 包括Ni?o3区海温指数、太平洋年代际振荡指数、南北半球环状模指数以及北大西洋涛动指数相关关系。分析结果显示:上述物理因子与模式预报的夏季环流和降水误差之间存在前期或同期的某种显著相关关系, 并且显著关系分布随因子的不同而表现出明显不同的区域性特征, 这为发展一种基于预报因子的误差订正新方法提供了新思路。     

试用完全预报法作春季寒潮预报

完全预报法是一种统计与数值预报相结合的预报方法。先建立环流参数与要素间的统计关系,然后用数值预报的环流参数作要素预报。 本文从预报员经验出发,并着重考虑其物理意义选择预报因子,建立预报因子与春季寒潮、强降温间的统计关系。使用日本48小时数值预报图,借助于     

逐步回归双重分析在长期预报中的应用

前言逐步回归双重分析方法运用了逐步回归方法,同时进行因子的筛选和周期分析,在制作预报时,既考虑了前期因子对预报对象的支配作用,又兼顾了预报对象本身周期变化的影响。解决了多元回归和周期分析两种统计方法的不足之处,预报效果较为稳定,预报精度明显提高。一、统计模型的建立气象要素的变化不仅受到前期因子的支配,同时要素本身也有其演变规律,只是在不同的情况、不同的条件下起的作用不同而已。本方法的统计模型为