中国西北大旱年概率预测模式研究

根据中国西北近703年(1306—2008年)大旱年发生时间间隔的资料序列,通过正态性、独立性等统计检验,确定序列的性质。利用平稳独立随机过程理论建立概率预测模式,通过独立样本预测试验,并对未来中国西北大旱年发生概率预测做了研究。预计下次大旱年可能在2016年前后发生,2015年发生的概率为58%,2016年发生的概率为61%。     

El Nino事件的概率预测研究

根据19８５４－１９９３年期间的ＥlNino事件资料序列，通过正态性，独立性等统计检验，确定序列的性质，利用Ｍarkov随机过程和一阶自回归建立预测模式，给出了下次发生ＥlNino事件的时间可能在２００２年前后，２００１年发生的概率为４４％，２００２年发生的概率为６１％。     

转移概率及最大转移概率原理在桂林市初、终霜日预报中的应用

利用转移概率及最大转移概率预报原理,分析了桂林市1961-2000年初霜、终霜日期等随机时间序列之间的转换规律,并结合各序列的初始分布,建立预报模型。应用该方法对近几年初、终霜日期的预测结果表明,转移概率预报方法对波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力,方法简单,预报效果好。     

转移概率及最大转移概率预报方法在吴忠市霜冻预报中的应用

在简介转移概率及最大转移概率预报原理的基础上,对宁夏吴忠市区1961—2000年初、终霜冻日期各随机序列状态之间的转换规律进行了分析,并结合各序列的初始分布,建立预报模型。应用该方法对1995—2001年的初、终霜冻日期进行了预测,结果表明,该方法对预报波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力。     

转移概率及最大转移概率原理在桂林市初、终霜日预报中的应用

利用转移概率及最大转移概率预报原理，分析了桂林市1961～2000年初霜、终霜日期等随机时间序列之间的转换规律，并结合各序列的初始分布，建立预报模型。应用该方法对近几年初、终霜日期的预测结果表明，转移概率预报方法对波动性较大的随机时间序列具有较强的预报能力，方法简单，预报效果好。     

基于模式相对湿度的降水概率预报方法研究

本文采用EC数值模式预报结果与历史观测资料结合的方法,建立了一种基于模式确定性相对湿度预报制作降水概率产品的方法。通过对2012—2013年华东地区EC细网格模式大气相对湿度预报进行分类,将不同层次和不同湿度等级的大气进行分类采样,并统计各类别对应的历史降水概率,分析模式相对湿度与实际降水概率的分布特征,进而根据当前模式预报的相对湿度预报降水概率。采用ETS评分、Brier评分、可信度对比及个例分析方法检验2013年7月至2014年5月降水预报试验效果,结果表明:本文建立基于模式相对湿度的降水概率预报方法可较好的反映未来降水的分布,对天气尺度雨带的预报效果优于对流性降水;与EC模式相比,可有效降低空报现象;与传统集合概率预报相比,本文建立的降水预报方法可更好地反映实际降水的发生概率,降水概率产品能较好的指示降水发生的位置和可能性,具有较好的实际参考价值。     

1960-2005年长江流域降水极值概率分布特征

 摘 要：根据1960-2005年长江流域147个气象站逐日降水观测资料和ECHAM5/ MPI-OM气候模式20世纪试验期（1941-2000年）79个格点逐日降水模拟资料，建立年最大强降水AM（annual maximum）序列及汛期日降水量＜1.27 mm的最长干旱持续天数MI（Munger index）序列，分析了长江流域降水极值序列的时空分布特征和概率分布模式。结果表明：1) 长江流域强降水事件的强度和概率最大的地区位于岷沱江流域中游、洞庭湖湖区、长江中下游干流区与鄱阳湖东南部支流等地区，干旱事件强度和概率最大的地区位于金沙江流域中下游与嘉陵江流域；2) 气候模式模拟的长江流域AM事件的多年平均值普遍高于观测值，但离差系数普遍低于观测值; 3) 气候模式模拟结果与观测的降水极值空间分布有一定的差异，但对气候模式和实际观测的降水极值概率分布的拟合，均证明Wakeby分布函数能够较好地拟合降水极值的概率分布。     

转移概率预报方法及其应用

采用转移概率方法及最大概率预报原理,分析研究了新疆阿克苏市１９５４￣１９９５年霜冻初、终日期及月降水量等随机时间序列状态之间的转换规律,结合各序列状态的初始分布,建立预报模型,并对１９９６￣１９９９年各项目进行预测。结果表明,该方法预报效果较好,适用性强,具有良好的应用前景。     

改进的最优窗宽理论对年径流量的插值预测研究——以黄河利津等站为例

针对小样本数据造成年径流量预测效果不理想的情况,以及非对称和非正态资料的处理问题,引入信息扩散和模糊映射思想,同时运用遗传算法改进最优窗宽理论,建立了新的扩散插值模型。该模型通过对零散数据点的信息进行模糊扩散,进而实现对有限数据点信息向其邻近区域点的概率插值。选取黄河利津站为例,根据其近70 a(1942—2011年)径流量实测数据,进行了缺损数据的插值和预测试验,同时与正态扩散插值模型进行对比分析,结果表明:1)预测值能较好地模拟实际径流序列的波形变化,对丰水年(如2007年)和枯水年(如2009年)的预报都比较准确;2)中长期预报(10a)平均相对误差仅为11.59%,相较传统方法有较大的改进;3)以黄河流域2个站点(花园口和兰州)和长江流域的3个站点(朱沱、宜昌和大通)年径流量预测试验以及海温资料的插值试验作为补充,验证了该算法的有效性和普适性。该模型可为实际水文数据资料的客观分析和中长期预报提供参考。     

支持向量机方法应用于理想时间序列的预测研究

简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机方法的基本思想和原理,利用该方法对33模Lorenz系统的理想混沌时间序列建立预测模型,并对在此基础上产生的非平稳时间序列进行预测试验研究。结果表明,支持向量机方法不仅对平稳过程有较好的预报能力,也可以适用于非平稳过程,对实际序列的预测有一定的启发意义。