基于权重曼哈顿非负矩阵分解的图像修复和聚类方法

当数据中存在大量椒盐噪声时,传统的鲁棒非负矩阵分解方法无法获得更具有鲁棒性的低维特征.为了解决该问题,本文提出了一种更具有鲁棒性的权重曼哈顿非负矩阵分解来修复被污染的数据点以及通过曼哈顿矩阵分解获得鲁棒的特征表示.本文提出的模型可以被看作为非凸非光滑的优化问题,可以通过加速梯优化理论和最小一乘法求其局部最优解.通过对人脸图像ORL数据集加入椒盐噪声,实验结果表明本文提出的算法在图像修复和学习特征表示方面更有效、更鲁棒.     

欧亚和青藏高原冬春季积雪与我国夏季降水关系的分析和预测应用

通过高原积雪和欧亚积雪与我国夏季降水的相关分析和统计检验,表明冬春季雪盖对我国夏季旱涝有重要的影响,虽然冬季和春季雪盖与我国夏季降水的相关分布存在差异,总趋势大致相仿。但是,冬春季高原积雪和欧 亚积雪与我国夏季降水的相关分布基本是相反的,其中高原积雪与长江中下游和西北东部地区夏季降水为正相关,欧亚积雪与东北和华北东部以及西南地区降水为正相关冬季节积雪异常偏多时,长江流域夏季易发生洪涝,这也是汛期降     

冬季积雪对我国夏季降水预测的评估分析

根据高原积雪和高纬积雪与我国夏季降水相关分析的结果，将高原积雪和高纬积雪作为独立因子分别对我国夏季降水预测做了检验，结果表明：高原积雪较高纬积雪效果要好，冬季高原积雪异常偏多时，长江流域夏季易发生洪涝，这也是预测汛期降水的一个重要信号。     

用典型相关分析作区域性短期气候预测的研究

本文引用典型相关分析技术分析了山西夏季降水与若干个因子场的相关关系，指出了影响山西夏季降水的主要因子是副高的活动，在实际预报工作中应该挑选不同时次不同要素的因子场，用该方法建立的模式其预报效果令人满意。     

中国春末5月区域降水和北半球500hPa高度场典型相关分析

利用典型相关理论，研究了中国15个区春末5月降水指数与其前期(1—4月)和同期北半球500hPa高度场之间的相关关系。研究结果表明：我国5月降水和前期及同期500hPa环流场的相关性以前期1月和同期5月的最好。前期500hPa环流场对我国5月降水的影响具有明显的全球性，而同期的高相关区主要出现在上游的欧亚地区。此外，前期不同的大气环流运动变化形式对5月降水有不同的影响，即对于时间相隔较长的1—2月，中高纬度超长波的发展变化是主要的影响因子，对于相邻4月和同期5月更主要是不同类型遥相关的变化，如前期4月的西太平洋型(WP)和西大西洋型(WA)对我国5月黄河中上游地区的降水有着相当的影响。另外还发现，5月降水和1—5月高度场相关的典型特征向量分布在东部地区由南向北呈正负相间的波列结构，在全国范围内的东西方向上，相关区也是正负交替出现。     

用典型相关分析预测福建前汛期降水

应用EOF—CCA方法对福建省前汛期(5～6月)降水量场进行试预测,预测因子选取关键区海温场及13项物理量场,降水量场为35个地面气象站降水资料。采用3种方案进行试预测,分别以关键区海温场为因子,13项物理量场为因子,或两者相结合。通过5年的独立样本预测检验表明,3种方案对福建省前汛期降水量场进行短期气候预测均有一定的预报技巧,预报时效最佳的时期是前一年的11、12月分,以关键区海温为因子的预测效果最好,12月份关键区海温结合13项物理量场为因子预测稳定性最好,可用于日常预测业务中。     

冬春500hPa高度场与中国夏季降雨场的场相关分析

利用场相关理论，分析了中国大陆6－8月降水场与前期1－5月各月北半球500hPa高度切之间的关系，得到一些有意义的结果，并提出一种研究场与杨之间相关关系的长期天气预报思路和方法。     

贵州夏季降水场与北太平洋海温场的非同步相关研究

用合成分析、奇异值分解方法（SVD）对冬季、春季北太平洋海温与我省夏季降水的关系进行了分析计算。合成分析表明贵州多雨年份冬季北太平洋海温场从西北－东南呈负－正－负－正的里平分布,少雨年份则呈相反的分布。SVD方法揭示了海温场和夏季降水奇异向量分布型,海温场与降水场具有密切的时空相关性,第1模态反映了两场间的主要耦合特征,冬季海温场第1奇异向量呈北正南负的距平分布,且黑潮区为负距平。与之对应,夏季降水第1奇异向量表现为全省一致性的负距平分布;春季海温第1奇异向量西北太平洋为正距平,黑潮区为负距平,暖地海区为正距平,NINO4区北侧海温（0～10°N180～150°W）与加利福利亚负距平区连成一片,在NINO3区有一正距平区与之对应,降水第1奇异向量表现为全省一致性的负距平分布。海温场与降水场的这种非同步联系,是一种有价值的预测贵州夏季降水异常的强信号。     

ECC方法在中国夏季气温预测研究中的应用

以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500 h Pa高度场、海平面气压场、地表温度场和850 h Pa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-Preisendorfer Canonical Correlation Analysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(Ensemble Canonical Correlation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.     

典型相关系数及其在短期气候 预测中的应用

借助典型相关系数,对场与场的关系进行分析,并由短期气候预测理论与实践以及线性方程组理论,提出了多因子场预测未来要素场的新方法。     

典型相关方法在低纬高原汛期降水预报中的应用试验

利用典型相关方法作云南汛期（6－8月）降水的预报试验，选取有实际预报意义的北半球500hPa场1－4月平均环流特征产量、部分关键区的高度和距平资料及太阳黑子数作为共同影响因子，建立典型相关模型。并取所有的前10个典型变量分别作汛期雨量预报对比。对1998年、1999年的汛期雨量预报结果表明：取前10个典型变量为预报因子作汛期雨量预报的准确率优于取所有典型场为预报因子的预测模型。从实况检验来看，该模型物理意义清晰，效果较好。并作了2000年的汛期预报，其准确率为10／16。     

我国东南夏季干旱指数的ECC预测方法

根据中国东南夏季气温和降水显著负相关的特点,构造合适的干旱指数。选取美国NCEP／NCAR再分析月平均海表温度场、北半球500hPa高度场、亚欧大陆表面温度场作为预测因子,取由国家气象中心整理的中国160站月平均降水和温度资料计算出的东南部干旱指数作为预测对象,采用集合典型相关分析方法（ensemble canonical correlation,ECC）预测东南夏季干旱指数。预测与实况之间的空间相关性和时间相关性均表明,该方法优于单因子场典型相关分析（canonical correlation analysis,CCA）预测方法,其中采用超级集合平均法又比等权集合平均法具有更高的预测技巧。     

油茶产量与气象条件的相关分析及其预报方法

根据油茶发育生长规律,用油茶花芽分化期、盛花期的气象资料与油茶产量进行分析,发现气温、湿度与油茶产量关系密切。由此利用气象因子建立了油茶丰、欠年景的预报方法。     

Spatio-Temporal Correlation Analysis of Global Temperature Based on the Correlation Matrix Theory

TBased on the NCEP/NCAR reanalysis daily mean temperature data from 1948 to 2005 and random time series of the same size, temperature correlation matrixes (TCMs) and random correlation matrixes (RCMs) are constructed and compared. The results show that there are meaningful true correlations as well as correlation "noises" in the TCMs. The true correlations contain short range correlations (SRCs) among temperature series of neighboring grid points as well as long range correlations (LRCs) among temperature series of different regions, such as the El Ni o area and the warm pool areas of the Pacific, the Indian Ocean, the Atlantic, etc. At different time scales, these two kinds of correlations show different features: at 1-10-day scale, SRCs are more important than LRCs; while at 15-day-or-more scale, the importance of SRCs and LRCs decreases and increases respectively, compared with the case of 1-10-day scale. It is found from the analyses of eigenvalues and eigenvectors of TCMs and corresponding RCMs that most correlation information is contained in several eigenvectors of TCMs with relatively larger eigenvalues, and the projections of global temperature series onto these eigenvectors are able to reflect the overall characteristics of global temperature changes to some extent. Besides, the correlation coefficients (CCs) of grid point temperature series show significant temporal and spatial variations. The average CCs over 1950-1956, 1972 1977, and 1996 2000 axe significantly higher than average while that over the periods 1978-1982 and 1991 1996 are opposite, suggesting a distinctive oscillation of quasi-10-20 yr. Spatially, the CCs at 1- and 15-day scales both show band-like zonal distributions; the zonally averaged CCs at 1-day scale display a better latitudinal symmetry, while they are relatively worse at 15-day scale because of sea-land contrast of the Northern and Southern Hemisphere. However, the meridionally averaged CCs at 15-day scale display a longitudinal quasi-symmetry.     

典型相关分析(CCA)对我国冬季气温的短期气候预测试验

利用典型相关分析(CCA)方法建立统计气候预测模型,对我国冬季气温进行了预测试验,采用历史资料独立样本检验的方法,对预报技巧给出合理的评定。结果表明,使用CCA方法对我国冬季气温进行短期气候预测,有一定的预报技巧,对于特定地区和特定时期优选的因子场组合,可以取得较为满意的预报效果。大部分地区的季平均预报时效在2个季以内时,最佳预报相关系数在0.5以上。季平均的预报水平明显高于月平均的预报。海温场是所有因子场中最好的预报因子,不仅单独海温场的预报效果较好,而且与其他因子场组合后的预报水平还可以得到进一步提高。     

相关法雷达反演风场在台风监测和分析中的应用

随着我国沿海雷达网的建设,雷达资料正逐步成为沿海气象台站台风临近登陆时的一个重要监测手段。利用相关法雷达风场反演对2001年登陆台风“百合”和“飞燕”作了环流和强度估测分析。结果表明,通过适当的质量控制,该方法可以有效地反演得到台风强风分布特征,分析精度与业务中常用的卫星估测方法相当。