EOF迭代法在月雨量预报中的数值试验及其改进

应用单站月雨量资料对 EOF迭代预报法进行数值试验，并对其作了适当的改进。结果表明： EOF迭代法具有一定的预报能力，通过改进后，它有效地克服了过去初始值和截断阶数选取的人为性，可以更充分地利用前期要素的相关信息，使其统计意义更加清晰，预报结果更加客观。     

EOF迭代模型的月动力延伸预报产品释用方法

以动力延伸预报产品为基础, 应用EOF迭代模型对河北省2005—2007年6—8月逐月降水量进行预测试验。经过详细分析不同相关区因子、截取特征向量的项数、EOF迭代次数和迭代误差对预测结果的影响, 提出在建立模型时应该尽可能选取与预测对象关系密切的相关区因子。随着迭代次数增加, 迭代误差逐渐减小, 但预测精度与迭代误差没有必然联系。试验结果表明:迭代次数不宜过多, 甚至不需要迭代, 当仅取前一项特征向量, 不进行迭代时, 月降水量预测值和实况值的符号一致率为0.63, PS评分为0.74。     

中国冬季月平均气温异常的旋转EOF分析

对中国冬季月平均气温标准化距平场做旋转经验正交函数分析，用前６个ＲＥＯＦ表示主要空间型，依次为华南型、东北型、西北西部型、青藏高原东部型、西南型和华北型。取对应的时间系数分析时间变化规律，结果表明，除青藏高原和华南不明显以外，其它地区吴现显著变暖趋势，前冬与后冬的距平以异号为主，在相同的周期变化中，西北的位相比青藏高原落后，比其他地区超前。     

一种基于EOF分析的迭代方法在业务预报中的应用

用传统的EOF分析迭代方法,利用国家气候中心CGCM模式夏季预报产品、前冬季的500 hPa高度场和SLP等实况资料,进行了2003～2005年我国夏季降水、温度预测的Downscaling试验对比.结果显示:该方法在解释温度预测时效果比降水预测的好,应用时截断阶数取2时的效果最好;另外,模式产品的平均Downscaling效果比前期冬季500 hPa高度场和SLP的Downscaling效果好,比这3年实际业务预报的平均效果高.     

青藏高原及其邻近地区年平均气温的EOF分析方法应用

青藏高原及其临近地区包括云贵高原和四川盆地,海拔高差阶梯特征明显,地形差别大,其气候特征差异也较大,但是由于地域彼此相邻,同处我国西南,气候变化特征有相似也有差异,根据青藏高原及其临近地区1960到2000年132个站年平均气温资料,用EOF经验自然正交分解方法,分析青藏高原及其邻近地区年平均气温及其变化的时间空间分布特征.     

多因子的EOF迭代预报方案

本文提出一种基于ＥＯＦ分析的ＥＯＦ迭代预报方案，详细介绍了各有关参数的选取方法，并提出利用主成分分析方法确定拟合时特征场截止阶数，这是预报成功与否的关键。该方案尤其适用于备选因子较多，但因子两两之间又有显著相关时的情形。文中最后利用一实例验证该方案的预报能力。     

青藏高原及其邻近地区年平均气温的EOF分析方法应用

青藏高原及其临近地区包括云贵高原和四川盆地．海拔高差阶梯特征明显，地形差别大．其气候特征差异也较大．但是由于地域彼此相邻．同处我国西南．气候变化特征有相似也有差异，根据青藏高原及其临近地区1960到2000年132个站年平均气温资料，用EOF经验自然正交分解方法．分析青藏高原及其邻近地区年平均气温及其变化的时间空间分布特征。     

控制镇江月平均气温变化的动力系统的重建及其预报应用

本文运用镇江月平均气温一维时间序列作相空间拓展，和假定相空间状态变量随时间的演化方程含有线性项和二次非线性项，利用最小二乘法求解各项系数，保留其大差贡献较大的项，重建动力系统．并用镇江月平均气温实测值作检验．结果表明，重建的动力方程对月平均气温的演变能作出较好的描写．     

基于EOF分解的中期平均气温距平客观预报方法

本文通过将500 hPa高度、850 hPa温度、海平面气压的预报与历史要素场进行EOF分解,并假定EOF分解空间函数(即特征向量)是基本稳定的,建立以EOF分解主分量系列的时间系数、预报站点附近基本要素值的时间序列与预报站点平均气温距平的多元线性逐步回归预报方程,结合ECMWF集合预报数值产品,生成全国范围未来10 d平均气温距平客观预报产品投入业务应用,并采用同号率方法检验。结果表明,客观预报产品在检验时段内,同号率平均值为0.77,明显高于ECMWF集合预报模式2 m温度直接计算得出的同类产品同号率0.63;该客观预报产品不仅在分布范围上,同时在距平幅度上预报效果均较好。此外,相关分析也证明同号率方法在检验中期时效气温距平预报中有其合理性。     

用复数自回归模式预报月平均气温

在复数域最小二乘法的基础上, 建立了复数自回归模式。数学推导和实例应用表明:这一复数自回归模式不同于将复数序列中的实部和虚部分开来计算的结果, 将实部和虚部分开来计算的方法不是真正意义的最小二乘法。应用包括一个任意给定的复数序列和全国160个基本气象台站上历年7月月平均气温。采用距平相关系数和均方根误差两种检验标准, 对独立预报结果进行检验, 并与其他3种常用统计模型作比较。结果显示:该复数自回归模式确实具有较好的预报效果。     

多时次EOF迭代方法在川渝伏旱预测中的应用

应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次海温EOF迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测.实际应用表明:以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次EOF迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现滚动预测,具有明显的预报技巧和应用价值.     

基于均生函数的EOF迭代温度长期预报

本文用单站温度时间序列的均生函数周期延拓序列拓展预报因子,然后进行EOF迭代温度预报试验,并与主分量、逐步回归筛选方案建模法的预报结果进行比较,初步表明:这种预报方法充分地利用了要素序列与其优势周期的主要相关信息,它具有一定的预报能力。     

利用多时次资料的EOF迭代温度长期预报

考虑多时次历史资料，基于ＥＯＦ迭代方案，将观测事实与统计方法结合，建立预报因子与预报对象的联系，开展长期预报试验。对四川盆地夏季温度的预报表明：这种容纳多时次资料、基于ＥＯＦ迭代的物理－统计预报方法是一种有效的长期预报途径。     

多时次EOF迭代方法在川渝伏旱预测中的应用

应用北太平洋海温资料,分析了川渝地区盛夏雨量与海温的联系,在关键海区海温与川渝伏旱气候非同步联系的基础上,建立了多时次每温ＥＯＦ迭代方法,进行了川渝地区盛夏伏旱的短期气候预测。实际应用表明：以前期多时次海温为预报因子,通过历史独立预报试验建立的多时次ＥＯＦ迭代伏旱预测模型,预见期长,准确率高,并可实现动预测,具有明显的预报技巧和应用价值。     

模糊优选方法及其在月集合预报中的应用

根据 1 996年和 1 997年春季的 1 7个 T63L 1 6月集合预报个例 ,利用模糊优选方法 ,给出一个新的春季 50 0 h Pa月预报场的集合方案 ,该方案中的权重系数比较客观地反映了预报水平的时空变化 ,预报技巧有明显提高。根据春季 50 0 h Pa高度场误差的时空分布特征 ,利用所得权重系数对预报场进行误差订正 ,效果更为显著。     

用前期海温预报四川夏季气温的EOF迭代方案

应用ＥＯＦ迭代方案，考虑时次历史资料，在全球海区海温与四川盆地气温非同步联的工，以海温为预报因子进行了夏季气温的长期预报。结果表明：西太平洋高温区等关键海区海温的导常对未来四川盆地夏季气温变化有重要影响由此建立的引入多时次海温的ＥＯＦ迭代长期温度预报方法，具有较强的预报能力。     

MOS方法在动力延伸期候平均气温预报中的应用

利用1982年1月-2010年3月动力延伸预报产品及宁夏候平均气温,采用逐步回归的MOS统计方法,预报宁夏24个测站未来40 d逐候平均气温,为了对比模式直接输出结果与资料按月和按季节划分建立的MOS方法预报效果,对2009年和2010年1-3月的预报效果分别进行了对比检验.结果表明:MOS预报效果较模式直接输出有显著...