回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。     

回归诊断在城市空气质量预报中的应用研究

城市空气质量回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，它是由高杠杆点引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致回归系数L5估计的误差，从而引起预报的误差。针对这些问题提出了城市空气质量的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，城市空气质量回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此城市空气质量的回归诊断预报模型具有普遍     

回归诊断在事件概率回归预报中的应用

针对事件概率回归模型的特点，用残差分析和统计量诊断的方法归纳了回归线差的非称分布现象，揭示了这种现象是由高杠杆占所引起，探讨了概率回归模型的残差不合理性的统计天气预报意义，从而提出适用于概率预报问题的事件概率回归改进模型。分析指出。事件概率回归模型的不合量性并不是个另例了特珠性所造成是由该模型的数学特点所决定，概率回归改进模型要优于普通的概率的回归模型型。     

离散型应变量的回归诊断和离散回归法

本文从大量天气预报实例的普查结果,归纳了离散型应变量的回归残差分布模式。回归诊断表明模式的单向性是由一些高杠杆点引起。对这些高杠杆点的进一步分析可以看到,它们的残差存在着统计预报意义上的不合理性,不合理性又造成回归系数LS估计的误差。针对这些问题,本文提出了离散回归法。     

稳健回归M估计法在贵州省小麦产量预报中的应用

在分析贵州小麦产量预报存在问题的基础上,将稳健性概念引入小麦产量预报中,运用稳健回归Ｍ估计法对小麦产量进行分析,建立了稳健回归模型,并用其对贵州小麦产量进行试报检验。     

麦类赤霉病的长期预报

麦类赤霉病的流行受菌源和花期天气条件的制约。为越过天气预报准确率不高的因素,我们直接运用气象要素进行赤霉病预报。从仙居县农科所1967～1978年小麦产量分析,间接得到这些年赤霉病发病轻重程度资料。以四月上、中旬代表小麦开花期,探讨本站气象要素与小麦赤霉病发生发展、危害程度的关系(见表一)。由表一可见开花期(四月上、中旬)总雨量≥100.0毫米的,都是重发年,60.0～     

赤霉病预报专家系统的建立和应用

小麦赤霉病是影响我省大部分地区小麦产量的主要病害,因此,做好小麦赤霉病的预报工作十分重要。近年来,我们建立了金华市小麦赤霉病预报专家系统。该系统引用了北京工业学院人工智能所和卫星气象中心等单位联合研制的“基于知识的气象推理系     

豫北麦区小麦赤霉病发生流行的气象模式,预测预报模型及防御系统YWSPS

根据赤霉病与降水、温度、湿度、日照、风速等气象条件的关系，研究了豫北小麦赤霉病发生流行的气象模式、不同时效的预测预报模型，并在此基础上研制了豫北地区小麦赤霉病防御系统ＹＷＳＰＳ。ＹＷＳＰＳ由预测预报、实时监测、会商服务、决策防治和信息反馈５个子系统组成。     

冬小麦赤霉病流行程度长期预报模型

小麦赤霉病的发生流行程度主要由天气条件决定,而５００ｈＰａ大气环流因子是较好地表征天气形势和控制天气条件的物理量。利用最优化相关分析方法,分区挑选了与小麦赤霉病显著、稳定相关的５００ｈＰａ大气环流因子,在此基础上建立了冬小麦赤霉病流行程度长期预报环流模型。     

小麦赤霉病发生规律及防治

适宜的风力、雨日及雨量、温度是小麦赤霉病分生孢子传播和萌发的必需条件。受气候条件影响,平舆县小麦赤霉病发生流行在4月下旬~5月上旬。据此,根据4月中旬~5月上旬中长期降水及温、湿度预报,作出小麦赤霉病是否发生及发生程度的预报,根据发病预报趋势,采取相应的防治措施。     

基于GIS的小麦赤霉病气象等级预报系统的设计与实现

以江苏省为例,介绍了基于地理信息系统的小麦赤霉病气象等级预报系统的设计思路及核心技术。系统采用VB.Net 2005和ArcEngine做为开发平台,基于MSSQL SERVER 2005数据库查询,利用日平均相对湿度、日平均气温和日照时数3个气象要素,用两种算法来计算小麦赤霉病发生发展的气象等级,生成包含地理信息的文字产品和图形产品,实现了小麦赤霉病气象等级业务预报。系统具有功能强大,算法高效,操作简单等特点,解决了业务部门资料分析处理和赤霉病气象等级预报的相关问题,具有很好的业务应用和推广价值。     

赤道太平洋海温异常对太湖地区小麦赤霉病的影响

本文通过对１９５２年至１９９８年的资料分析表现,东太平洋地区的海温变化对江苏省太湖地区小麦赤霉病发生程度有着显著的滞后影响,在ＥＮＳＯ事件开始或维持的下一年赤霉病明显偏重发生,在此基础上,运用人工神经网络方法,建立了太湖地区小麦赤霉病的海温长期混合预报模型。     

小麦赤霉病发生规律及防治

适宜的风力、雨日及雨量、温度是小麦赤霉病分生孢子传播和萌发的必需条件.受气候条件影响,平舆县小麦赤霉病发生流行在4月下旬～5月上旬.据此,根据4月中旬～5月上旬中长期降水及温、湿度预报,作出小麦赤霉病是否发生及发生程度的预报,根据发病预报趋势,采取相应的防治措施.     

客观预报中多时刻因子的应用及其效果

分析了在客观预报中单时刻因子与预报量之间存在着时间尺度上的不匹配问题,提出使用多时刻因子的必要性和可能性。对比试验表明,多时刻因子可改善大多数预报方程的质量,有效率达90．0％;多时刻因子使预报误差明显减小,预报方程的残差平方和平均减少23．8％。残差平方和的减少在各种场合有所不同,但呈现出一定的规律性。同时又指出,在多时刻因子中并不是包含的时刻越多越好,以防出现“维数灾”现象。     

气象统计预报模型的自适应方法

该文利用矩阵反演求逆定理,导出预报模型建立时的统计参数估计速推公式,从而解决了气象回归模型的自适应修正问题。使用该方法建立气象回归预报模型,能够节省计算机的内存,减少计算量,并能很方便地对所建模型进行实时修正。     

基于神经元网络的小麦赤霉病流行预测方法

通过前期四川盆地地面气象要素场特征提取和具有自适应学习功能的神经网络结构算法，完成了四川小麦亦霉病多输出预报模型的建立。与标准ＢＰ网不同的是，输入层神经元的连接不是网状结构，而是树状结构。这样不仅突出了前期气象主要特征场对小麦赤霉病分布状况的影响，而且加快了学习训练速度。     

小麦赤霉病预报专家系统建立和应用

根据本地农业气象服务的需要,为了进一步完善小麦赤霉病预报方法、普遍推广专家预报经验、提高预报准确率和服务效益,我们建立了金华小麦赤霉病预报专家系统。该系统引用了北京工业学院人工智能研究所和卫星气象中心用 lisp 语言研制的气象预报专家系统的有关基础程序,较广泛地收集了国内有关赤霉病预报的先进经验,结合本地具体情况综合整理成推理规则,在 IBM-PC 机上进行,建成专家系统。试报和应用效果较好。本文对该系统的建立和应用作简要介绍。     

大竹县小麦赤霉病与气象条件的关系及发病趋势预报

利用1981—2008年大竹县小麦赤霉病、生育期和1—4月的气温、降水、湿度、日照等气象资料,分析赤霉病与气象条件的关系,并对赤霉病的预报做了初步的尝试。结果表明:抽穗期到乳熟期,多阴雨、高湿度、少日照、低气温是造成病害流行的主要原因;由于每年生育期早晚有所不同,发病程度跟降水、湿度正相关,日照负相关,气温的关系不明显。采用抽穗期来做赤霉病预报简单、可行,有一定的预报能力,一般来说抽穗期越晚,赤霉病越重。     

赤霉病流行的气候条件及长期预报

麦类赤霉病是一种世界性的气候型病害。是麦类生产上的严重威胁。我省中部和南部麦区,特别是沿江滨湖地带,病害流行频率高,为害程度重。为作好小麦赤霉病的预报,本文根据麦类赤霉病的病原生物学和病害流行学,对作物的发育阶段、发病的气候条件,尤其是对感病阶段的气候条件进行综合分析。然后,以常发重病区广济为例,试作小麦赤霉病流行程度的长期预测预报。现分述如后。 一、气候条件是赤霉病流行的决定因素 大面积的感病寄主,充足的菌源及有利于病害发生的气候条件,是引起赤霉病流行的必要条件。其中,病原菌和感病品种的大量存在,是赤霉病发生的基础;     

综合运用灰色系统预测等方法预测运城小麦产量

综合运用灰色系统预测等方法预测运城小麦产量刘秀英（山西省气象台０３０００６）产量预报是为农业服务的一项重要工作。许多人在这方面做了不少工作。笔者用灰色系统预测方法中的一次累加ＧＭ（１，１）模型、二次累加ＧＭ（１，１）模型加残差修正、一次累加ＧＭ（１，...