预报决策中的层次分析方法

预报方法、经验、因子、指标等在综合预报中权重的确定属于预报决策问题。通过机理分析和统计分析借助数学工具可以对一些因果关系问题的预报作出客观决策,这正是我们传统的作法。但还有相当多的一类问题是不太容易统一测度或无法直接定量描述的,分析的准则也并非都是单一的。不过我们还是常常用两两比较的办法以判断其优劣,确定其贡献大小。我们用层次分析法试图解决这一类决策问题。初步应用表明,这是一种简单实用的方法,现简介如下。     

模糊集分类判别的预报方法

最近,我们在做长期天气预报中,应用模糊数学对资料进行了处理,并结合“判别分析的非参数方法”得出了模糊集分类判别的预报方法。该方法主要是计算出各交点的距离,更切合实际地描述了空间点的分布情况,预报效果较好。 一、基本思路 在长期天气预报中,常常要做出降水量、温度等项目的分级预报。模糊集分类判别的预报方法是为解     

介绍几种统计预报方法(二)

(三)多因子综合概率预报方法回归分析方法,是目前比较常用的统计预报方法。但这种方法所用的预报量和预报因子均取其实际数字,这样就带来两个问题:1)计算量较大,往往需要用电子计算机,没有使用机器条件的气象台站难以应用这种方法。2)目前气象台站所用的预报量,多取级别或类别。例如,气温分为偏暖、偏冷、正常三级,雷暴分为有无两种。使用级别或类别,不仅使计算量减少,而且往往提高了预报量的代表性(实际数字常常并不具有更好的代表性)。而且有些最只能分成若干类而无法用数字表示。因此,一般回归分     

泰安地区八月份降水MOS预报

为了提高降水预报的质量,满足日常预报业务的需要,推广使用MOS预报方法,我们利用收集到的部分资料制作了泰安地区八月份降水MOS预报。在使用中效果尚好。     

盛夏大雨、暴雨的中期预报方法

从1960年起由于农业生产的迫切需要,我们开展了中期预报服务。开始,我们认为做中期预报不是短期预报,只有依靠气象台,有大天气图,看得到大范围天气系统活动才行。因而做预报主要是依靠气象台区域预报,加上点资料分析,而不敢作什么补充订正,预报常常不准。1961年以后,我们学习兄弟站的中期预报改革经验,做了些天气气候统计     

台风的短期预报方法

为了使台风预报尽可能满足生产和实际的需要,在台风影响本地7到10天以前,能做出定性预报,我们设想在西太平洋台风进入125。E时,就做出较肯定的预报结论、发布台风消息、报道台风对本地可能造成的影响;当台风进入南海119°E 时,发布台风报告,并视实际需要,预计登陆地点,这样一般离台风登陆尚有一到二天时间,可较主动地进行防台工作。以后,随着台风的接近,继续补充订正原来的预报。这样做既考虑实际的需要,又照顾我们的能力,看来119°E 是一道关键的防线,我们除作出登陆地点的准定量预报外,还试图作出过程总雨量以及过程大风的定量预报。我们初订的预报方法,经历了1974年台风预报的     

预报“预报技巧”

我们已经指出,预报数值天气预报的技巧水平(一个随时间和地点而变化的量)是可能的。这一点已经达到,即使用由5种不同分析开始的预报集合,以它们的集合元之间的离差(使用平均相关度量)作为预报因子。上述分析是先前研究卫星资料影响时导出的,在北半球,随着不同的观测系统而有适度的扰动。如果使用北半球作为验证区域,技巧水平的预报(效果)相当差。这是由于,这样大的区域常常既包含预报得好的区域也包括差的,因而难以鉴别其好坏。但是,如果我们使用按区域验征,则集合预报离差能非常好地预告各个预报的质量。尽管本文所论时间仅涉及一个月,但却包括了所考虑的四个区域中各区域预报水平有较大差异的个例。该方法能够在业务上使用更长时间的延迟预报集合进行试验,以考查它对于不同的区域和天气状况的可应用性。     

森林火险最优分割预报方法

前言最优分割预报法是经典的统计预报方法之一,它具有多种优点,尤其是作分级(类)预报,常常可以获得较好的预报效果。但该方法的应用目前尚不普遍,主要原因有二:其一,它尚处在发展、完善阶段;其二,实际运用时,运算步骤繁多,计算工作量太大。经文作者的改进,与传统算法相比,其计算步骤大为简化,计算量明显减少。我们根据改进     

克州春夏季大风分析

大风是我州的一种灾害性天气,每当春夏季节,大风也随之增多.大风常常给农牧业生产、交通运输造成一定危害,也威胁着人民群众的生活,因而是我们预报服务的一个重要课题.     

关于开展统计预报的方法问题

湖北省咸宁地区气象局盛之鸿提出:“在很多情况下,由于我们忽视了预报因子的天气意义以及统计方法所需要的假设,单纯考虑数学的严密性,结果导致了预报的失败”。他们在统计预报的实践中,有如下体会。一、关于预报因子的选择:他们越来越认识到,     

逐步回归的性能分析

为了适应天气预报客观化、定量化的要求,自六十年代以来,统计预报获得了迅速发展,目前已成为一个独立的预报体系。从理论、计算方法和预报效果来看,逐步回归是统计预报中比较成熟的一个预报方案。但是,在预报实践中,却常常发现效果时好时坏。因而有人对这个方法的性能产生怀疑。为什么会造成     

县级农业气象产量预报方法探讨

一、问题的提出 农业气象产量预报的关键问题是挑选与产量有良好相关性的气象因子,但有时我们并不能如意地挑选到足够的预报因子建立预报方程,常常不得不降低要求,以求更多的因子被选入,因而所建立的预报模型精度较差,特别是年景预报,由于预报时效长,这方面的矛盾更为突出。本文在如何拓宽预报因子的来源及提高预报精度这两个问题上进行了探索,并取得了较好的结果。     

JFSAS04.##2对海南万宁降水预报的统计分析

通过对 jfsas0 4.# # 2的预报质量统计 ,从而了解它在什么时候的预报效果较佳 ,在什么时候不够理想 ,有利于提高预报准确率。     

预报方法的多判据评分和正反预报的综合问题

目前,通常使用不同的预报方法预报某种现象。因此提高气象要素预报可靠性的潜力在于综合好各个预报方法。 本文建议用多判据选择理论评定预报方法的质量。 为简单起见,我们只讨论正反两类预报。在这类预报中,所预报的现象(φ)只存在两种可能的位相(状态)φ_1和φ_2。对应     

抚州地区春季区域大风预报方法

区域大风对春播影响较大，常常把秧田的薄膜揭起，遇到低温时引起早稻烂秧，对其它春季作物（如油菜）也会造成危害。因此，有必要研制区域大风预报方法。出现区域大风的天气形势有三种：高压后部、西南暖槽发展引起的偏南大风；强对流引起的雷雨大风；冷空气南下气压梯度增大引起的偏北大风。我们把出现区域大风的形势特征与代表站抚州气象要素变化相结合，分别建立了偏北区域大风和偏南区域大风预报方法。这套方法经1991～1992年试报及1993～1996年业务运行效果较好。现把3月份的预报方法介绍如下：1样本业务预报中，将冷空气南下、气压梯…     

基于数值预报产品的温度释用方法比较

为了选取适当的预报方法,运用于业务预报工作中的客观要素预报,我们以ECMWF数值预报输出产品为基础,对卡尔曼滤波(Klm)、最优子集回归(OSR)和岭回归(RR)三种方法针对温江、宜宾、内江、达县2005年6～7月的温度预报进行了探讨.结果表明:在样本完全相同的情况下,三种预报方法效果相当,但从运行速度来看,RR最快,Klm 其次,OSR 最慢;在预报方法相同而样本长度不同的情况下,样本长度为60天的预报效果较好.     

基于数值预报产品的温度释用方法比较

为了选取适当的预报方法,运用于业务预报工作中的客观要素预报,我们以ECMWF数值预报输出产品为基础,对卡尔曼滤波(K lm)、最优子集回归(OSR)和岭回归(RR)三种方法针对温江、宜宾、内江、达县2005年6~7月的温度预报进行了探讨。结果表明:在样本完全相同的情况下,三种预报方法效果相当,但从运行速度来看,RR最快,K lm其次,OSR最慢;在预报方法相同而样本长度不同的情况下,样本长度为60天的预报效果较好。     

天气预报决策中的权重问题

一、问题的提出 在日常预报工作中,通常都能获得较多的预报信息,并有制作预报的几种不同方法(或工具,下同),制作预报时,这些方法各自的预报结果很可能不同而出现矛盾,此时需要通过预报决策得出最后预报结论。 任何预报决策模型,各预报方法在决策中的权重是核心和关键,预报方法的预报能力同它们的决策权重应当相适应,否则,预报能力较差的预报方法权重大,会干扰决策的正确性;预报能力较好的方法权重小,则不能发挥它应有的作用,从而导致决策混乱而失误。因     

GRAPES区域模式水汽平流方案的比较与改进

与欧拉显式时间差分方法相比,GRAPES区域模式采用半隐半拉格朗日时间差分方案可增加时间步长且不影响稳定性,而且模式积分可有较高的计算效率和准确性。半拉格朗日法需要用到内插算法来预测下一时刻的值,对于水汽场的内插值来说,常常会造成预报值的过饱和或者是负值,需要进行特殊处理。比较GRAPES模式的准单调半拉格朗日方案(QMSL)和高精度正定保形方案(PRM),分析模式的降水预报、形势预报,同时初步总结了两方案的优缺点。在参考LCSL(Linear Constraint Semi-Lagarangain)方案的基础上,改进QMSL方案,通过连续试验运行,表明新方案基本稳定可靠,对于降水预报、形势预报有一定的改进,在台风预报试验中也有良好的表现。     

统计图象识别的一种数值方法

本文提出了统计图象识别的一种数值方法,它不需要假定预报对象服从某种分布,而是根据其实际分布利用微机直接建立预报量和预报因子之间的统计关系,识别图象类别。与常用的解析判别方法相比,它提高了预报效果。在这种方法中,由于能较为清楚地看到预报因子对预报量的影响,透明性好,因此对因果关系较为明显的短时预报更适宜。