多因子综合点聚图预报“倒春寒”

一、确定倒春寒天气标准在历年3月下旬到4月中旬这段时间内,日平均气温低于或等于12℃,并连续等于大于4天者;连阴雨日等于大于6天者;有冰雹或雪者。凡符合上述任意两条即称为“倒春寒”天气。二、选取预报因子我们用综合点聚图方法,主要选取季节转换和特殊极值的要素,从本站历年资料中选出10组预报因子。X_1年最高气温与12月最低气温X_29月降水量与12月平均气温     

简易分型点聚图

在批林批孔运动的推动下,我社广大贫下中农进一步深入开展“农业学大寨”的群众运动,认真贯彻农业“八字宪法”,大搞科学种田。同时也推动了农村气象工作的开展。 我社气象哨组在开展简易气象观测、预测天气变化为农业生产服务的活动中,向我们提出一项要求:希望提供一些适于气象哨组使用的简易预报方法。为了满足这个要求,我们深入群众,收集老农的看天经验,对照资料分析验证,制作了一些简易的预报方法,供气象哨组参考使用。下面介绍一种夏季(6—     

用多因子相关点聚图作春播烂秧天气结束期趋势预报

一、烂秧天气结束期标准 2月中旬至4月上旬日平均气温小于或等于12.0度连续三天或以上最后一次低温阴雨过程结束日期。 二、选取预报因子 根据气象要素多年平均值,以距平符号选取上年度相关机率≥75％的预报因子10个: 〈1〉X_1上年11月平均气温,简记为: T_(11)。 〈2〉X_2:上年4月NE风平均风速,简记为:V_4NE 〈3〉X_3:上年7月平均水汽压,简记为:     

多点聚图天气预报方法准确性的概率估计

点聚图是一种比较简便而有效的预报工具,但随着所使用图幅的增多,也发生一些需要解决的问题,譬如,经常出现各张图预报结果不一致,使人难于客观地作出准确的预报结论。江苏响水气象站在使用多点聚图法(一组8张)作短期冰雹预报时,就遇到这个问题,有时8张图全通过,有时通过7张、6张     

多点聚图综合统计法予报未来24小时晴雨天气

一、基本思路 利用一个点聚图予报未来24小时的晴雨天气,效果往往不好,我站点了不少的图,都没有找到较好的规律。在分析过程中发现,尽管晴雨的点子很分散,若把每     

用相关点聚图来作昼温和夜温计算的方法

本文通过研究昼温和夜温与日平均温度之偏差的规律,提出一个应用24小时实测温度历史资料,计算逐日昼温和夜温对平均气温的偏差,求其值与气温日较差和日平均为坐标的相关分布,以此历史资料点聚图来计算昼温和夜温的方法。实例计算表明,其结果优于现在一般所用温特公式计算。     

用方差分析选择预报因子

在天气预报中,预报因子的选择是很重要的。方差分析是通过对试验数据的分析来辨别矛盾主次的一种数学方法,通过它可以抓住影     

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     

用主因子法选择回归方程因子集试验

主因子即备选因子集中与预报对象相关性最好的因子。对与主因子相关性较好而与预报对象相关性较差因子对回归方程效果的影响进行对比试验,并讨论了各部分因子集间的数量关系。     

地理点层图的MapObjects编程与作图

该文以贵州省雨量点点层图制作为例,运用地理控件MapObjects,介绍点层图GIS工具程序的编制和运用。实现点层图准确快捷地制作,便于及时分析空间点的属性分布,并为业务运用提供适时的相关产品。     

多维点聚的简化试验

多维点聚方法,是一种相关相似预报方法。依照两个因子平面点聚找相似的原则。点聚图上两点越靠近,这两个个例越相似。两点的靠近程度,可以两点间的距离表示。由此,如 a,b 两点分别代表两个个例那末 a 点和 b 点间距离 Dab=     

卡尔曼滤波方法预报因子的选择

利用ECMWF格点资料，设计了5种不同的预报因子选择方案，运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月－2000年2月逐日14时温度预报，通过考察准确率，均方差，平均绝对误差，确定了最优因子选择方案。     

卡尔曼滤波方法预报因子的选择

利用ECMWF格点资料,设计了5种不同的预报因子选择方案,运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月～2000年2月逐日14时温度预报,通过考察准确率、均方差、平均绝对误差,确定了最优因子选择方案.     

试用PRESS准则选择预报因子

一、引言在长期天气统计预报中,如何选出预测能力较强的预报因子是一个非常重要的问题。逐步回归方法实质上是一种选取因子的方法,但是在实际使用中有不足之处:(1)有时控制选入因子的F_1或剔除因子的F_2稍有变动,其选取的因子就会出现较大的变化,似乎没有一个客观标准,最终还是靠主观判断来选择回归方程。(2)逐步回归方程主要考虑拟合的好坏,而拟合的好坏不能完全反映预测能力。为了克服上述不足之处,提高方程预报能力,本文采用了预测平方和PRESS准则来选取预报因子,在合理选择预报因子上作一些初步尝试。     

用高斯权重平均数对点聚图分析的再研究及其在预报中的应用

本文在点聚图分析中,引入高斯权重平均数,构成了任意维点聚图,并使点聚图分析的预报结论定量化。利用预测误差最小准则,得到了预测精度最高的高斯权重平均数中所需的最高大有效订正半径r_0,(即以r_0为半径的园内的历史个例值,采用客观分析中逐步订正法的基本原理所构成的高斯权重平均数,即为预测误差最小的对象预报值)。经试用,预报效果尚佳。     

天气预报相关因子的选择和使用

1引言预报因子的选择是天气预报中最关键的问题，预报因子选择成功与否决定预报的成败。目前，由于大气变化本身的复杂性和人们对大气变化规律认识的局限性，特别对于长期天气形成的前期物理机制还了解很少，加之长期预报的空间和时间尺度大，预报量和预报因子相隔几个月以上或     

关于天气预报因子群选择的检验

一、前言在日常天气预报工作中,发现有一些预报指标,用历史资料统计其准确率是比较高的,经过统计检验也证明预报量和这一预报指标之间的关系并非偶然,但在试报和实际预报中却经常失败,准确率有明显下降.这种现象在普查大量指标中得到少数几个准确率高的指标时尤为严重.而长期预报中的指标或因子多数是由普查大     

传真图使用的几点体会

目前我台使用的传真预报图有三种:欧州中期预报中心的48小时和72小时500毫巴形势预报图、日本的24、48和72小时传真预报图、B模式传真预报图。总的看法是欧州中期预报中心传真预报图的预报质量最高,日本的次之。B模式传真预报图的预报质量虽然低一点,但B模式传真图所提供的各种物理量场是提高降水预报质量,特别是提高暴雨预报质量不可缺少的宝贵资料。三种传真图各有所长,配合起来应用,可以取长补短,应用起来效果比较好。