青藏高原气象要素的周期分析

应用谱分析方法，分析了中日亚洲季风观测实验期间所使用的高原自动站科夏两秀气象资料在频域上的特征。结果表明，夏季有６－８ｄ、候、准４ｄ和２－２．４ｄ的振荡周期，冬季还存在１２ｄ即准两周的周期，还发现高原上的系统对四川盆地有影响。     

气象要素时间序列的演化建模分析与短期气候预测

以武汉站(5~9月)汛期降水量观测数据序列为例,将这类具有明显的不规则性(混沌特征)时间序列分解为宏观气候尺度周期的波动部分和迭加其上的微观气候尺度周期的波动部分,分别采用演化建模方法和自然基小波方法模拟逼近。特别强调由演化建模方法得到的非线性常微分方程较之传统的线性建模具有更好的分析预测能力。     

日本附近气象要素的周期变化

为了考查气象要素时间变化中的周期,松尾敬世对日本及其周围温带和副热带地区的5个天气站的气象要素(气温、气压、风、云量和总太阳辐射通量)进行了谱分析,目的在于寻找25—90天范围的周期,分析得到如下两点结果。     

时间序列方差分析周期叠加外推法的应用分析

时间序列方差分析周期叠加外推法的应用分析董蕙青（广西区气象台南宁５３００２２）在长期天气预报中，研究某一要素自身随时间演变的周期性规律，已成为一种较常用的统计分析方法“，”。其中时间序列方差分析周期叠加外推法的应用甚为广泛，应用该方法的关键是如何处理...     

利用灰色周期分析预测气象要素

阐明了一种基于灰色系统理论基础的时间系列周期分析思路及其本数学模型，给出了计算方法与步骤，并根据主次周期的关联度值建立预报方程，可对气象要素进行预测。     

急性心肌梗塞与气象要素及时间关系的探讨

本文对285例(其中201例有准确发病时间记载)急性心肌梗塞发病时辰、季节、气温、气压进行调查统计,发现其发病与季节、气温、气压有关.一年中发病高峰在元、12月,发病时辰在18-23时.     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期.利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测.本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论.     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期。利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测。本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论。     

VB5编程实现单站气象要素时间剖面图

利用VB5建立一应用程序，在MICAPS平台上实现单站气象要素时间剖面图的自动填绘，达到充分利用MICAPS，实现预报作业的集约化和无纸化的目的。     

余慈地区霾时间分布及气象要素特征分析

2000年之后,余慈地区霾年际变化呈现出波浪式下探态势。霾的出现频率有着明显的季节差异,秋冬季高发,春夏季低发,它和当地的月降水量有着很好的负相关关系,和大气环流、天气形势以及余慈地区地处东海之滨这一特殊地理环境有关。余慈地区霾的气象要素特征有:海平面气压低于标准大气压10 hPa以上时,几乎不会有霾出现,在地面高压条件下,容易形成霾;有3/4的霾日,14时的相对湿度在40%～70%之间;弱的降水不会减少霾出现的几率,即便是明显的降水也不能完全排除霾出现的可能;霾日微风居多。     

VB5编程实现单站气象要素时间剖面图

利用VB5建立一应用程序，在MICAPS平台上实现单站气象要素时间剖面图的自动填绘，达到充分利用MICAPS，实现预报作业的集约化和无纸化的目的。     

谈谈单站气象要素时间面化图和曲线图

分析本站气象要索演变的特点和规律,是做好县站天气预报的重要依据之一。要素时间面化图和要素时间曲线图,是广大县站普遍用来分析本站天气变化情况的两个有效的工具。     

气象要素的多频振动对相关性影响的初步探讨

本文据随机过程的互谱理论,通过若干实例的统计计算,初步讨论研究了序列的多频振动对相关性的影响。指出:气象要素相关性大小,取决于两个序列中各种频率分量共振涨落的总效果,即共谱总和;由于大气运动在时间域上的多频特点,相关系数具有相对阶段性,且相关性概念应与大气振动尺度相联系相对应;由于大气过程的非定常性,采用互谱变动来反映各频率分量的变动,进而说明在各种分量中有较稳定性因素与不稳定性因素,何者占优势,则构成相关系数具有何种时变特点。     

不同时间分辨率对气象要素月平均值统计的影响

通过我国12个国家基准气候站建站至2000年的气压、气温、相对湿度、风速每日4次与24次定时观测资料月平均值的差值、差值平均值、标准差的对比分析,研究不同时间分辨率统计的资料序列的均一性;在此基础上,对全国所有基准站建站至2000年气温历年月平均值进行统计,绘制了全国基准站建站至2000年气温4次与24次定时累年月平均值差值的平均值分布图,并做了初步分析.结果表明,采用两种不同时间分辨率统计气象要素月平均值会出现统计误差,气压、相对湿度、风速4次与24次定时观测资料月平均值偏差在观测精度之内,气温的差值超过了观测精度.我国绝大部分地区的气温4次定时观测资料要比24次观测资料统计的月平均值偏小0.1～0.3 ℃.在气候分析和气候变化研究中,必须考虑因不同时间分辨率统计气温月平均值引起的统计误差,排除非气候原因造成的影响.     

广西降水量的振动周期及其稳定性

本文对南宁等八个地区站的降水量时间序列进行波谱分析,找到了隐含于序列中的显著振动周期。并在此基础上,运用滤波技术,深入研究了降水量时间序列中显著振动成份的稳定性。文中的一些结果对气候振动的研究以及气候预报具有一定的参考价值。     

逐步回归周期分析与多层递阶方法相结合的时间序列分析预报模型

逐步回归周期分析[1]是针对方差分析的不足而提出的一种时间序列分析方法,作者[2]将其应用于长期预报,取得了一定的效果,但也存在着某些缺陷,其主要表现在实际应用时,随着预报时效的增长,预报效果明显趋于不稳定.这里主要有两个方面的原因:一是某些时间序列本身的周期性不强,所选的周期显著性水平低,此时则不宜单纯用周期分析外推做长期预报,对此,作者已在另文中作过研究.二是在逐步回归周期分析预报模型中,回归系数取为固定的参数,而天气系统则是时变系统.     

时间序列预报方法的推广

文中讨论了车贝雪夫多项式值计算误差对作者以前提出的一种新的时间序列预报方法的预报结果的影响,并在此基础上对原来的计算方案作了推广,推广后的算法有利于提高预报准确率。