局地二分类MOS方程的预报稳定性检验

MOS预报方法主要是从数值模式输出的形势预报和物理量预报资料中筛选预报因子,建立统计预报方程,制作气象要素预报。由一定的样本资料建立的MOS方程,有的预报效果与拟合效果无多大差别,有的预报效果显著低于拟合效果,这就是MOS方程的预报稳定性问题。一个MOS方程,如果预报效果与拟合效果差异不显著,就认为方程的预报性能稳定。如果预报效果显著低于拟合效果,则认为方程的预报性能不稳定。下面介绍一个判断三分类MOS方程预     

相关系数稳定性分析方法及其应用

相关和回归的方法,目前仍是制作统计天气预报的主要方法,也是把定性估计推进到定量预报的主要手段。通过相关分析,确定变量之间关系的密切程度,选取天气学意义明显的相关区,或寻求具有一定物理内容的预报因子,在此基础上使用回归等方法进行综合推断。人们在普查相关和对回归方程中因子进行筛选时,常常给定了较高的显著水平,如α=0.1,0.05等。但把最后建立的回归方程,付诸实际应用后,方程的可靠性和稳定性变化很大,准确率通常只有50％左右。1973年我们曾在分析拟合和预报显著差异的成因之     

回归方程的预报稳定性检验

回归分析是气象统计预报中应用十分广泛的一种定量预报方法,农MOS(模式输出统计)预报中应用很多。由一定的样本资料建立的回归方程,有的方程的预报效果与拟合效果差异不大,有的方程的预报效果显著低于拟合效果。回归方程预报效果的这种改变情况,称为回归方程的预报稳定性。一个回归方程,如果预报效果与拟合效果差异     

江淮气旋相似天气预报系统

用C语言编制的计算机程序对江滩气旋制作相似预报自动化系统，并统计了大样本历史资料，选取了风雨预报因子，用PP法建立回归方程，然后建立订正方程。同时建立历史图像显示系统，充分发挥了计算机的作用，把数值预报和大样本历史资料紧密结合。     

深层地温变化规律及在汛期气候预测中的应用

利用1980年以来不同深度地温资料,研究分析历年的月、季、年度变化特征。并统计分析了地温与汛期降水和气温的相关关系,选用显著相关因子建立汛期总降水量、汛期平均气温、各月降水量及各月平均气温的最优子集回归方程。经检验,不仅其历史拟合率比较高,而且对2002年-2008年的试预报也取得了较好的效果。     

天水市汛期中雨以上降水MOS方法

本文用 B 模式物理量场网格点资料,分析本市6—9月有无中雨以上降水(1站或以上日降水量>10.0毫米)的异差。我们选取这两种情况下物理量预报值之间差异最大的格点资料,经过检验,作为预报因子,建立数学模型,制作本市24小时内有无中雨以上的降水预报。     

东营市月降水量与大气环流特征量的相关分析及预报

通过对东营市月降水量与大气环流特征量的相关分析 ,得到了与各月降水量相关显著的环流特征量。以这些特征量为因子制作月降水量预报 ,效果良好。     

预报因子选取及方程建立人机交互平台

利用计算机技术,将预报因子选取、方程建立和样本拟合融为一体,建立了预报因子选取及方程建立人机交互平台。该平台包括文件信息,因子初选和回归分析三个模块:(1)文件信息模块主要是读取预报对象文件和预报因子文件,显示并检查文件头信息样本长度的一致性;(2)因子初选模块主要是计算各气象要素或物理量场中每个格点因子与预报量之间的相关系数,构成各相关场,分析这些相关场及其关键区域,从中筛选出组合因子;(3)回归分析模块是对选入的组合因子与预报对象进行逐步回归计算,建立预报方程,并根据回归方程参数和样本拟合率,通过改变因子引入和剔除标准来调整回归结果。     

回归方程优良性的判断

逐步回归计算方法是求多元回归方程的一种有效方法。它是按照一定的显著水平F_a,从大量的预报因子(自变量)中逐步地挑选对预报量(因变量)有显著影响的,即使对观测数据拟合较好的几个建立回归方程,用于预报未来。但F_a究竟取多大为好?取大了,得到的回归方程含因子个数少,拟合率不高;取小了,得到的回归方程含因子个数太多,往往预报效果不佳。因此在组建逐步回归方程时,经常对同一个问题选取几个F_a值,从而得到几个可供选用的方程。但仍然没有较好的办法确定使用哪一个方程好。     

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。     

利用动力相似法作梧州地区台风暴雨短期预报

首先计算在台风暴雨出现前24小时，25个探空站相应的24个物理量场，利用相关分析，筛选出能较好地反映暴雨天气系统的物理量场，并用动力相似法作出24小时台风暴雨落区预报。最后用动力因子作出逐步回归预报方程来比较效果。     

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。     

用深层地温资料建立多元非线性回归方程预报韶关站前汛期降水量

利用非线性逐步回归方法作韶关市前汛期降水量趋势的预报。在回归方程中考虑将预报因子采用多项式拟合逼近预报量，经过逐步剔除之后，选入具有较高相关显著性的非线性因子进回归方程，从而建立一个简单的多项式逼近预报量。从预测值和实测值比较来看，非线性多元回归方程预报效果还是不错的。     

基于WRF模式物理量参数的雷电潜势MOS预报方法研究

该文采用ADTA闪电定位仪资料和WRF模式输出资料,利用MOS方法开展雷电潜势预报研究。通过研究获取了对贵州地区雷电潜势影响较大的几个物理量因子,也利用这几个物理量因子建立了雷电潜势预报方程,通过检验此雷电潜势预报方程对贵州地区的雷电潜势预报有一定的参考作用。     

广东省前汛期分区强对流潜势预报方法研究

利用2009—2012年前汛期广东和香港五个探空站资料计算得到的物理量,选取各个探空站与强对流天气相关性好的物理量作为预报因子,通过对各指数的空间分布特征和数值进行二值Logistic回归分析,得到各物理量的参数估算值,分别建立五个探空站的强对流诊断预报方程,得到前汛期强对流潜势预报因子P,从而制作广东省未来12 h强对流天气潜势预报。并用此法回报了2009—2012年前汛期的强对流天气,对于P的值进行预报质量评定,以CSI评分为标准,选取五个探空站的P值的阈值,并以各个站的阈值对2013年前汛期的强对流天气进行预报质量评定,结果表明,进过拟合后的潜势预报预报因子P比单个物理量的CSI评分有显著提高。     

周口地区汛期强降水短期数值预报产品释用业务系统

利用国家气象中心提供的ＨＬＡＦＳ物理量预报场资料,对１９９６年汛期周口地区强降水进行诊断分析,挑选预报因子,建立预报方程,自动输出形势分析和客观预报结果,１９９８汛期使用效果良好。     

夏季天气过程MOS预报法

本文利用欧洲数值预报中心发布的500百帕48小时预报图网格点资料,及北京气象中心B模式输出的有关物理量作为因子,计算了有无天气过程出现的相关概率,选取相关性显著的因子,用0,1权重回归建立MOS方程,经回报取得了较好的效果.     

经验正交函数在解释数值预报产品中的应用

本文用经验正交函数展开的分析方法，确定了各种数值预报产品物理场中和对应时效的运城日降水量显著相关的物理量要素及关键区域，对关键区域的物理量场使用典型相关分析进行处理，得到了数量较少，而又能代表该关键区物理量分布状况主要信息的新因子，从而建立使用数值预报产品制作短期单站降水预报模式，进行预报效果较好。     

南京,上海地区对流及降水甚短期预报的统计方法研究

本文以我国国家气象局发布的B模式数值预报输出,上海气象局计算的物理量及南京单站气象观测资料作为基本的初选因子,用逐步判别法对5月至入梅前南京和上海的对流天气和降水预报建立了不同的预报方程,探讨了预报因子的不同组合,非线性因子的引入以及不同的判别方案对预报准确率的影响,并进行了业务预报试验。结果表明,考虑非线性因子影响并采用“两段筛选”的判别方法获得的预报方程其预报效果最佳。     

基于对流参数的洋口港地区雷暴预报方法研究

文章分析了洋口港地区2001-2009年4-9月1645个样本22种对流参数与雷暴事件的相关性以及这些参数的统计特征。结果表明,各对流参数月际分布差异较大,各参数与雷暴事件相关系数也不同。因而选择沙氏指数SI、全总指数TT、杰弗逊指数JI、抬升凝结高度温度tcl_t、上下层温差dt_58、大气可降水量Pw、风暴强度指数SSI等7个对于雷暴活动具有较好相关性的因子,并考虑到4-9月月际分布差异,使用不同月份Pw、SI、TT、JI的不同阈值作为排空因子,不’同月份SSI、tcl_t、dt_58的不同阈值作为预报因子,使用二级逻辑回归法建立排空方程和预报方程,同时对所建立各月预报方程进行了检验和拟合结果分析,并对2010年4-9月样本进行试报,预报效果较好。