海洋水团的Fisher型逐步判别预报

判别分析是多元分析方法之一,我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子,依每个因子的Wilks量进行F—检验,逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息,给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例,给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。     

海洋水团的Fisher型逐步判别预报

判别分析是多元分析方法之一。我们将其应用于海洋水团的判别预报。用逐步判别的方法挑选因子，依每个因子的Wilks量进行F—检验，逐步地将判别“能力”强的因子选入。同时将由于其他因子组合而相形见绌者及时剔除。根据矩阵变换的信息．给出了Fisher型逐步判别预报式。将北黄海冷水团强度预报作为示例，给出了筛选因子及建立判别式的全过程。用历史资料检验了预报效果。与习用的Bayes型逐步判别预报进行了对比。     

应用模式输出统计作海雾出现判别预报

应用模式输出统计的逐步判别方法，对山东南部沿海４～７月海雾出现作２４ｈ的判别预报。候选预报因子包括：日本数值预报传真图、近岸台站的观测、经验设计因子及其一些组合因子。对１９９３年４～７月独立资料，进行试报检验，结果表明，预报准确率达７７％     

南海台风中期路径趋势判别预报方法

根据历史台风的相似路径将台风分为西行、西北沿海登陆和海上转向三类，并分析了各类500hPa高度场的特征。通过对台风位移与其相应的500hPa高度场的典型相关分析，提取了天气强迫信息，连同台风的一些气候学和持续性特征作为待选因子，采用多级逐步判别方法，建立台风72h路径趋势的各类判别函数。预报时，代入72h500hPa数值预报产品及气候持续性因子。通过对1990～1994年的独立台风进行了试报检验。结果表明，试报的准确率为88.8％，Heidke技巧得分为0．80。该方法为南海台风中期路径趋势预报提供了一种客观方法。     

运用混合回归模型预报赤潮

通过先行建立每个影响因子的非线性回归模型,然后作总体线性回归,首次给出了用混合回归模型预报赤潮的方法。这样就改进了现有的用多元线性回归模型进行赤潮预报的方法,提高了赤潮预报的准确性。     

统计预测中虚假因子的识别理论及其在预测实践当中的应用(二)——偶然性相关率概率定理和偶然性复相关的识别与过滤

从（0,1）型的完备随机因子群与预报量之间的等概率相关出发,我们导出了偶然性相关率概率定理,即:任一含有n个（0,1）型元素的预报量序列,它与含有n个（0,1）型元素的完备随机因子群之间具有偶然性相关率m/n二的概率P_w（m/n）=C_n~m/2~n。类似于“偶然性单相关的识别与过滤”一文中的做法,引进统计量 并用其对预报因子进行显著性检验。文中给出了实际应用时应当执行的步骤。 然后本文将变量型从（0,1）型推广到K级划分的情况,于是得到K级偶然相关率概率定理,即:任一含有n个k级划分元素的预报量序列,它与包含n个k级划分元素的完备随机因子群之间具有的偶然性相关率m/n的概率P_w（m/n,k）=（k-1）~（n-m）C_n~m/K~n。     

统计预测中虚假因子的识别理论及其在预测实践当中的应用(一)——偶然性单相关的识别与过滤

在统计预测中,如何选取物理意义明确、预报准确率又高的预报因子,几乎是统计预测成功与否的关键。在实际预测当中,常会碰到这样的情况:某些因子与预报量的单相关率甚高,但用它们构成预报方程并做预报时,却常常导致失败。事后分析发现,这些因子并非由于物理上的原因,而仅仅由于在有限样本的情况下（在实际预报中样本客量常常很小）,预报因子序列偶然地与预报量序列具有很高的相关性。本文把这样的因子称为虚假因子,并把这种相关称为偶然性单相关。 为了研究的方便,作者将因子和预报量分别化为（0,1）序列,并提出了一种最佳（0,1）化算法。在因子X和预报量Y分为（0,1）两级的情况下,假定它们相互独立,于是有 P_i（x,y）=P_i（x）P_i（y）即:X和Y在i级的正相关率等于各自出现在i级的概率之积。引进统计量 式中υ_i是（X,Y）实际出现在i级内的频数,n为子样总数。用该统计量对预报因子进行显著性检验,就能有效地识别和过滤假因子。 本文最后将理论应于台风的登陆,转向预报。显著水平为0.001时,有8个预报因子通过检验。从中选取η值较大的5个,用简单的编码相关法构成预测模型,其预报准确率为94.1％。     

热带气旋气候数学模型的预报应用

使用西太平洋海温格点资料,选取若干个因子,组成多个复合因子,建立权重方程,使得单因子的相关系数信度检验0．05提高到复合因子的信度检验0．01,权重方程的信度检验提高到0．001。用权重方程产生的突变的高阶非线性预报方程,其Y与X的相关系数比1阶线性方程提高5％左右。自1999年至今,热带气旋年、月频数气候预测的模型投入到实际预报应用,其预报准确律达到75%～90％。使用非线性预报模型作了逐日气压、逐日雨量的气候预测。将沿海气压场、雨量场的气候预测结果用于分析、制作热带气旋登陆中国以及广东地区的时段、地段的气候预报,准确率达80％～90％。     

东营市7月份暴雨分县预报

利用 1 989-1 998年 0 8:0 0高空和地面实时资料 ,用指标法对样本进行消空 ,再用判别法制作全市暴雨预报。将预报结果与各县区历史资料重建预报方程 ,制作 7月份暴雨分县预报 ,预报效果良好。     

应用自由度调整复相关系数方法进行渔期预报的研究

在大多数预报问题中,一般都采用逐步回归方法解决因子选择问题,且用复相关系数的大小判断预报方程的优劣.事实上,不能单凭复相关系数的大小决定预报方程的取舍. 本文应用自由度调整复相关系数的方法对如何合理地选择预报方程进行了研究,并用此方法对长江口蓝点马鲛春汛渔期预报方程进行了最佳选择,得到了较好结果.回报检验结果误差最大的年度为2天,预报的结果也是令人满意的.     

基于三维荧光光谱-平行因子技术联用的浮游藻化学分类学技术研究

An in vivo three-dimensional fluorescence method for the determination of algae community structure was developed by parallel factor analysis(PARAFAC) and CHEMTAX. The PARAFAC model was applied to fluorescence excitation-emission matrix(EEM) of 60 algae species belonging to five divisions and 11 fluorescent components were identified according to the residual sum of squares and specificity of the composition profiles of fluorescent. By the 11 fluorescent components, the algae species at different growth stages were classified correctly at the division level using Bayesian discriminant analysis(BDA). Then the reference fluorescent component ratio matrix was constructed for CHEMTAX, and the EEM–PARAFAC–CHEMTAX method was developed to differentiate algae taxonomic groups. The correct discrimination ratios(CDRs) when the fluorometric method was used for single-species samples were 100% at the division level, except for Bacillariophyta with a CDR of 95.6%. The CDRs for the mixtures were above 94.0% for the dominant algae species and above 87.0% for the subdominant algae species. However, the CDRs of the subdominant algae species were too low to be unreliable when the relative abundance estimated was less than 15.0%. The fluorometric method was tested using the samples from the Jiaozhou Bay and the mesocosm experiments in the Xiaomai Island Bay in August 2007. The discrimination results of the dominant algae groups agreed with microscopy cell counts, as well as the subdominant algae groups of which the estimated relative abundance was above 15.0%. This technique would be of great aid when low-cost and rapid analysis is needed for samples in a large batch. The fluorometric technique has the ability to correctly identify dominant species with proper abundance both in vivo and in situ.     

预报指标自动归纳和实时自动推理预报系统

本文结合实际应用介绍一种人工智能系统。系统的重要特点是,根据预报指标经验知识的产生过程的机理性知识所设计成功的系统主程序之一的“预报指标自动归纳程序”,能够通过对多因子历史资料的分析归纳,自动生成含有较全面知识规则的规则库。有关专家只须凭感性经验提供可能因子和原始资料,系统便能帮助升华出理性的经验规则,自动建成某一专项业务的应用预报系统。对这种“母系统”的反复使用,就可以根据不同类别的资料生成相应的多种应用系统。既适用于气象上风雨暑寒各类天气预报,也适用于其他某些专业,如水文、地震等的定性预报或分析。 本文除简单介绍系统的构造、功能、设计原理之外,还给出一个应用实例,介绍了如何使用本系统去产生应用性系统的具体方法步骤。     

南沙海区持续东北大风产生的原因分析

主要通过对东亚局地Hadley环流与南海冬季风潮相互作用的分析,从而找出南沙持续东北大风产生原因的相关理论依据,同时为该海区的东北大风预报提供一些经验和参考。     

逐步判别分析法在海洋水质评价中的应用

针对粤西海域海洋水质评价这一问题,依照GB 3097-1997《国家海水水质标准》建立一个由400个站位组成、每个站位包含13个水质指标信息的假设随机样本,利用逐步判别分析法,在随机样本的13个水质指标中按其对水质分类判别能力的大小进行筛选,最终选出化学需氧量、石油类、镉、总磷、总氮这5个具有显著判别能力的指标,并利用这5个指标建立判别函数及水质分类图版,进而克服水质指标数据引入过多对水质评价模型的不利影响。利用上述水质分类图版对粤西海域2010年40个站位的水质状况进行了评价,对比海洋与渔业环境监测站的水质分类结果,其正确率为95%,说明该水质分类图版具有良好的实际应用效果,可作为解决利用多水质指标信息综合评价海洋水质这一问题的有效方法。     

中国沿海梭鱼群体的形态学比较研究

对采自营口、东营、青岛、温州和广州近海的5个梭鱼(Liza haematocheilus)群体、164个个体进行了7个可数性状和33个可量性状的测量,并利用主成分分析、判别分析、单因子方差分析和聚类分析等方法进行了群体间形态差异比较研究。各个群体的分节特征值存在较大程度的交叉,群体间无明显差异,难以作为梭鱼群体划分的依据。对可量性状的主成分分析结果表明,前9个主成分的累积贡献率为79.6%,根据第1和第2主成分绘制的散点图显示,各群体之间有较大程度的重叠;采用对判别贡献较大的8个变量,分别构建了5个梭鱼群体的判别公式,其综合判别准确率达83.5%;在单因子方差分析中,各群体在大多数变量中都存在显著差异(P=0.05),说明梭鱼各个群体间已经出现了一定程度的形态特征差异;聚类分析结果显示,5个群体划分为2大组,但聚类的结果与地理分布不一致,这种现象可能是由梭鱼的形态差异受环境因素的影响大于受地理距离的影响所造成的。     

越冬对池塘专养模式下中华鳖(Trionyx sinensis)形质的影响特征

根据目标养殖生物的形质特征变化,研究其生存对策因养殖环境的持续性改变而发生切换的途径与机制,具有重要的理论与应用价值。利用池塘专养模式下2⁺龄余姚本地品系中华鳖(Trionyx sinensis)同生群个体越冬前后的生物学测定数据,在比较体尺比例性状、肥满度指数、重长系数和脏器质量比例性状的基础上,采用主成分分析和判别分析方法,系统开展了越冬对中华鳖形质的影响特征研究。结果表明:(1)所涉29项体尺比例性状、4项肥满度性状、4项重长系数性状和19项脏器质量比例性状中,越冬前后具显著差异(P<0.05)的分别为25项、2项、2项和12项,即越冬对实验鳖的形质特征具显著影响,实验鳖具通过饰变形质以响应越冬胁迫的生存适应对策;(2)经主成分分析,提取到的5个特征值均大于1的主成分,其累积贡献率达80.427%,其中PC₁可归纳为以强化就近寻食为主要特征的公共因子,PC₂可归纳为以减少入泥阻力进而降低入泥呼吸能耗为主要特征的公共因子,PC₃、PC₄和PC₅可统归为以减脂强体助力越冬入泥挖掘能力为主要特征的公共因子;(3)采用逐步判别法,以判别贡献率较大的头长/躯干长、颈长/躯干长、背甲长/躯干长、左前肢长/躯干长和左前肢下臂长/躯干长为自变量,所建Fisher分类函数方程组可较清晰区分越冬前后实验个体,其中两者的个体判别准确率和综合判别准确率均为96.67%。研究结果揭示了中华鳖越冬前后生存对策发生切换的机制,可为其越冬生物学研究及构建养殖管理技术体系提供基础资料。     

模糊类比分析法在渔业数值预报中的应用研究

渔业数值预报除涉及水文、气象、饵料生物量、资源幼体等的资源环境因子外 ,还要考虑经济、社会等因素。本文在分析 1987～ 1993年历史资料的基础上 ,利用资料之间的类比性 ,提出渔情预报的模糊类比分析方法 ,将预报年份与历史记录之间的多指标综合类比排序 ,得出预报值。在东海北部鲐渔情预报中发现 ,与直接估算法比较 ,该方法具有所需资料少、预报迅速合理的优点 ,而且随着历史资料的扩充 ,自身能够不断学习更新。     

海温场的递归滤波分析

递归滤波(RF)是一种属于经验线性插值类的客观分析方法。因其处理边界域和背景场的独特能力以及在计算机处理上的快速便捷优于其他的传统分析方法,适合于分析诸多资料量大(如卫星资料)、不同来源的不均匀资料。本文主要发展这一客观分析方法在海温场分析上的应用。综合利用各种时空分布和精确度均不相同的海温资料,对几个基本参数的取法进行调试并选取适当的值,分析得出细网格的海温场。结果表明,递归滤波方法不仅灵活简便,而且分析出的海温场质量好,基本上可以反映海温的实际情形。对海温场的分析还可为其他从卫星等提取的非常规资料分析提供借鉴。