铜仁地区夏季降水的环流成因分析及预报

在对铜仁地区夏季（６～８月）降水预报区域进行分区的基础上,要用相关分析方法了各区域降水与前期、同期５００ｈＰａ、１００ｈＰａ高度场及南方涛动指数,赤道东太平洋海温的遥相关关系,并在此基础上筛选出预报因子,利用逐步回归方法,对区域对全区夏降水趋势进行预测,通过１９９６～２０００年独立试报,总体预报效果较好。     

广西春播期降水量预报方法研究

对广西春播期降水量序列利用３种时间序列分析法,通过相关系数与符号相关结合选取因子,建立了６种回归方程,试报结果表明：多因子场序相关相拟法有较可信的结果;在逐步回归预测方法中,多因子逐步回归优于单因子场逐步回归;集成预报的结果明显好于单一方法的结果。而在组合计算预报因子中,用５００ｈＰａ高度场、海平面气正场的滑动块状平均场作为基本因子,不仅符合降水发生所应具有的天气形势的系统性和稳定性,给自动化编程     

BP人工神经元网络在春季降水量预报中的应用

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ、北太平洋海温与山东省春季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区作为预报因子，利用ＢＰ（反向传播）人工神经元网络建立山东省春季降水量预报模型，并投入业务运用。结果表明，ＢＰ人工神经元网络具有较好的预报效果。     

用北太平洋海温场资料制作月降水量预报

使用东营市1963-1996年逐月降水量资料和1962-1996年北太平洋海温资料，采取滚动式相关分析方法，建立了备选因子集。另外，应用逐步回归、最优子集回归、人工神经元网络、多因子EOF迭代等四种统计方法，分析了东营市月降水量与北太平洋海温场的关系。结果表明：东营市月降水量与北太平洋海温场存在显著相关；采用四种统计方法制作东营市月降水量预报，其预报效果均较好。     

鲁西南1月气温的分析及预报

分析了菏泽市1954-2000年1月气温的变化规律及其与北半球500hPa高度场、太平洋海温的相关关系，采用逐步回归、最优子集回归方法，建立1月气温的预报方程及集合方程，经检验试用，具有一定的预报能力。     

用旬500hPa环流相似作贵州夏季月雨量预报

用贵州省存季降雨与前期５００ｈＰａ名旬平均高度场进行相关分析,选出一批优势相关区,用历年各优势相关区格点与预报年作相似离度计算,作出夏季雨量预报。通过对１９９８年、１９９９年试报,效果较好。     

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。     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子后，用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验，检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差，客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

菏泽牡丹开花期的长期预报

统计分析得出牡丹花期与前期气象条件的关系，早晚花期前期环流场存在明显差异，500hPa月平均高度场与牡丹花期存在优势相关因子，采用“两段筛选”的思想，先用逐步回归，再用最优子集回归方法，得出牡丹花期中长期预报方程，经试用，方法性能稳定，效果较好。     

长期分片趋势预报

为解决长期预报分片困难而研制的全省长期分片趋势预报，是用３种不同的方式对分布于全省的３８个站的降水量场，１５个站的温度场与５００ｈＰａ高度距平场，北太平洋海温场进行相关分析，选取相关关系较好的区域作为预报因子，是先进的统计预报方法建立回归方程，并制做长期分片趋势预报。     

最优子集回归模型在低纬高原雨季开始期预报中的应用试验

将所有可能子集回归模型用于云南雨季开始的预报试验,选取有实际预报意义的５００ｈＰａ、海温头年１～１２月及同年１～３月网格点资料作为共同影响因子,分别与云南各站降雨量建立最优子集回归模型,对１９９８年、１９９９年的雨季开始期雨量进行独立预报表明：模型预报准确率优于逐步回归模型。从实况检验来看,效果较好,前期１～３月预报因子和模型适合低纬高原降水预测。     

奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用

基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。     

应用全球OLR场作山东季降水量预报

利用全球月平均ＯＬＲ场再分析资料,采取气象要素相关场显著性检验统计模拟的方法,找出与山东省各季降水量显著相关的ＯＬＲ场,以该场中显著相关区内ＯＬＲ的区域平均为因子,采用最优子集回归建立山东季降水量预报模型,并由此做出１９９９年各季降水量预报     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

统计预测方法的试验比较

通过相关系数选出预报因子后,用逐步回归、最优子集回归、EOF降维逐步回归、神经网络等统计预报方法对预报对象进行逐年交叉检验以及实际预报检验,检测预报因子对原预报序列的预报能力。同时通过计算每种方法的平均绝对误差和实际预报检验的平均误差,客观地对各种预报方法进行既有纵向也有横向的较为全面的比较。     

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.     

海南热带气旋的球谐分析及其预报

利用球坐标系的正交系数族展开北半球５００ｈＰａ高度场，再用其展开系数与海南热带气旋长期预报六要素求相关，建立同期相关模型，并利用上年１－１２月５００ｈＰａ球谐系数及同年１－４月５００ｈＰａ球谐系数分别建立了海南省热带气旋长期预报六要素的预报模型。经使用检验，效果较好。     

用多因子筛选和均生函数序列双重最优子集作降水量预报

把均生函数延拓序列作为因子加入最优子集回归方程，将因子筛选和均生函数分析相结合作最优子集回归双重分析，用于制作钦州市月降水量的预报，预报精度有所提高。     

黑龙江省3—5天大—暴雨过程的自动化预报

根据１９７１－１９９０年６－８月北半球５００ｈＰａ高空图形势场的特征选择相关区，利用欧洲数值预报产品所预报的相关区７２ｈ，９６ｈ，１２０ｈ５００ｈＰａ高度专科一历史资料进行比较，找出最佳相似日，自动输出预报结果。