典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验，选择1965—2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子，建立典型回归模型。再以典型变量作为预报因子，用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型，用2002—2004年的资料进行检验，对比试验结果表明：逐步回归和最优子集回归预报效果较好，典型回归模型效果较差。     

典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验,选择1965～2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子,建立典型回归模型.再以典型变量作为预报因子,用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型,用2002～2004年的资料进行检验,对比试验结果表明:逐步回归和最优子集回归预报效果较好,典型回归模型效果较差.     

典型相关分析在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

利用典型相关分析作攀枝花市雨季开始期预报试验,选择1965~2001年的海洋特征指数、500hpa环流指数、太阳黑子数作为预报因子,建立典型回归模型。再以典型变量作为预报因子,用逐步回归和最优子集回归分别建立各站的预报模型,用2002~2004年的资料进行检验,对比试验结果表明:逐步回归和最优子集回归预报效果较好,典型回归模型效果较差。     

利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。     

模糊综合评判在攀枝花市雨季开始期预报中的应用

运用模糊综合评判方法，借助计算机进行单目标寻优，挑选出一组最佳预报因子，建立起雨季开始期的预报模型。     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500 hPa高度、850 hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好.     

最优子集回归在逐日分县预报中的应用

本文采用ECMWF北半球500hPa高度、850hPa温度和地面气压的分析场资料和预报场资料,运用最优子集回归方法,建立温江日均气温、日最高及最低气温预报模型,进行试报,并对预报结果进行了检验,其结果表明最优子集回归方法可以运用在逐日分县要素客观预报中,且PP法比MOS法预报效果好。     

凉山州雨季开始期预报

本文通过对1960～1999年凉山州雨季开始期的分析,揭示了凉山雨季开始期的特点,分析其成因.探讨凉山雨季开始期分片预报区域的划分,利用环流资料和本地地面场气象要素资料,运用数理统计方法分片建立了全州雨季开始期年度预报、汛期预报的逐步回归方程.采用VB研制开发了凉山雨季开始期自动化预报系统软件.     

灰关联度在雨季开始期预报中的应用试验

以降水和气温作为基本因子,以红河州为例,用灰关联度分析了州内13个站点相互间的关联性,并根据关联性的大小,将各站点的气候变化类型重新归类,然后从新类别中选出代表站点,以已知的年代作为母参考系列,纵向计算了各历史年代的灰关联度,并以此为依据,预测出各代表点的雨季开始期。     

最优子集回归在青藏高原冬季降水、气温预报中的应用及改进

最优子集回归预测方法在天气预报等领域得到了越来越广泛的应用，方法本身没有涉及到图形处理。我们对方法、原理及过程进行深入细致的研究后，重新编写了程序的头部、中部、尾部语句及子过程调用函数，经多次调试试验，实现了入口资料调用灵活、多变、计算模拟结果屏幕绘图显示等，提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的定性、定量预报均具有较高的预报精度。     

西昌卫星发射场的雨季起始期及其预报指标

运用发射场区１９７４－１９９２年的资料，根据天气学和数理统计方法，探讨了发射场雨季起始期的划分标准。并用环流特征和单站要素，找到了某些预报雨季起始期的指标。     

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。     

对大连历年汛期起止日期的客观判定

根据大连市 195 1～ 1998年的逐日降水量资料 ,应用扫描 t检验方法对每年入汛期和出汛期进行了判定和分析 ,并与目前使用的经验方法划定的日期作了比较。结果表明 ,t检验方法能更客观、准确地判定汛期的开始日期和结束日期。     

西藏高原雨季开始和中断的气候特征及其环流分析

西藏高原降水主要集中在５￣９月,利用高原３４个站点逐日降水资料,依据降水相对系数Ｃ,客观地确定雨季的起始和中断标准,重点分析雅鲁藏布江流域河谷农区雨季开始、中断气候特征,并对高原雨季开始、中断的典型个例进行了环流分析。     

贵州省铜仁市雨季开始期演变特征及环流分析

通过1961—2012年铜仁市各站的逐日降雨量统计出雨季开始期,利用EOF和小波分析方法,得出铜仁市雨季开始期的空间分布特征及时间演变特点:铜仁雨季开始期主要是各地一致偏早(晚)型,其次是西北部与东南部雨季开始期呈反位相变化;雨季开始期偏晚年份为1975、1976、1986、1988、1995、1996、2005、2007、2011年,偏早年份为1961、1977、1989、1990、1993、2002、2008年;1985年之后,雨季开始期2～4 a变化周期显著。同时,利用NCEP/NCAR月平均北半球500 hPa环流资料,分析铜仁雨季开始期偏早年与偏晚年的3—5月之间的环流差异,让政府决策部门和公众对铜仁市雨季开始期时空演变特征有较为清晰的认识,也为更好预测雨季开始期奠定基础。     

国华北地区汛期降水变化趋势的初步预测

根据华北地区18个代表站1951－1999年月降水资料，利用回归分析研究了华北地区汛期降水的长期变化特征，并从海洋对气候的影响出发，运用基于均生函数的生主成分建模方案对华北地区汛期降水的长期变化趋势进行了初步预测。结果表明：华北地区汛期降水的长期变化具有明显的地域性；在1951－1999年的49a间，华北I区汛期降水量减少了近64mm，而华北Ⅱ区则减少了119mm，华北I区汛期降水从偏多（少）到偏少（多）的转换期约为17a，而华北Ⅱ区约为20a。预测结果指出：1999－2008年的10a间，华北地区汛期降水的长期变化具有明显的地域性；在1951－1999年的49a间，华北I区汛期降水量减少了64mm，而华北Ⅱ区则减少了119mm；华北Ⅰ区汛期降水从偏多（少）到偏少（多）的转换期约为17a，而华北Ⅱ区约20a。预测结果指出：1999－2008年的10a间，华北地区汛期降水基本处于其多年平均状态，即不会出现明显的干旱现象。     

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。     

汛期HLAFS产品在低纬高原地区预报能力客观检验

为充分使用我国暴雨模式（ＨＬＡＦＳ）数值预报产品，该文对１９９６年汛期ＨＬＡＦＳ在低纬高原地区预报能力进行客观检验和效果分析。其结果表明，ＨＬＡＦＳ对高度、气温等形势场有较好预报能力；物理量预报中的动力要素场（垂直运动）和水汽要素场（水汽通量散度）能较好反映云南强降水过程，有较好参考价值，热力要素场（θｓｅ３００－θｓｅ７００）预报效果较差，在实际应用中应注意订正。     

2001年云南雨季开始偏早与孟加拉湾季风爆发的关系

分析2001年云南雨季开始期东南亚环流形势的逐日演变,并用OLR资料分析了雨季开始前东南亚对流活动的逐日演变。指出云南雨季开始受孟加拉湾季风影响,孟加拉湾季风爆发早且偏强,导致云南2001年雨季开始偏早,雨量偏多,在预报云南雨季开始时东南亚地区环流的季节调整及对流活动的北上应是重要因素。     

春末初夏异常环流对云南雨季开始期的影响

通过小波分析表明云南目前处于雨季开始期偏早的年代际变化中。2006(2005)年是云南雨季开始特早(晚)的异常年,把这2个雨季开始期相反的极端异常年进行对比分析,发现云南雨季偏早(晚)的4月主要环流特征差异是:200 hPa对流层东西风交界线比多年平均偏北(南);500 hPa中高纬环流有(不)利于冷空气南下;850 hPa北印度洋赤道纬向西风较常年偏强(弱),孟加拉湾南部苏门答腊岛附近的对流较常年偏强(弱)。