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。     

多步预测的降水时序模型

该文设计了一个能作多步预报的时间序列模型，先生成时间序列及其差分的均生函数，再运用双评分准则对所有均生函数延拓序列作粗选和精选，以期建立一个拟合和预报效果均好的模型。就长江中下游6—8月降水总量的序列进行了计算，证实该模型可用在制作逐年气候预报或分月长期预报中。     

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。     

利用均生函数周期性延拓序列作夏季旱涝预测

利用逐步回归技术筛选汛期降水总量时间序列生成的均生函数延拓序列,提取时间序列的优势周期,建立鹤壁市汛期旱涝趋势预测业务模型,在１９９５￣１９９６年的业务预测中,预测结果与实况十分接近。     

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。     

均生函数场模型在贵州夏季降雨预报中的应用

该文在分析贵州夏季月降雨量变化趋势及主要分布特征基础上，用ＥＯＦ展开提取特征向量的主分量作为表征贵州区域降水异常的指标，利用曹鸿兴提出了均生函数模型地主分量进行延拓，建立了均生函数预测模型，对贵州夏季月降雨量进行试报检验。     

中国、北半球和全球的气温突变分析及其趋势预测研究

本文采用均值差异假设检验研究了中国、北半球和全球气温历史序列的突变现象。分析表明，中国气温从本世纪以来，在40年代末50年代初曾出现一次由暖到冷的突变。北半球和全球均曾在19世纪末和本世纪20年代发生了突变现象。功率谱分析表明，气温的突变指数曲线具有明显的周期性。一系列比较研究证明，按照分析出的突变点将气温序列分段建模，无论数值误差还是变化趋势，效果均优于整段序列的模型。所以，对未来气温变化趋势作预测，应首先搞清楚未来会处在怎样的气候阶段中，会不会出现突变。研究表明，本文叙述的均生函数累加延拓的时序建模方案，对气温序列有很好的拟合和预测效果。     

中国、北半球和全球的气温突变分析及其趋势预测研究

本文采用均值差异假设检验研究了中国、北半球和全球气温历史序列的突变现象。分析表明，中国气温从本世纪以来，在４０年代末扣年代初曾出现一次由暖到冷的突变。北半球和全球均曾在１９世纪末和本世纪２０年代发生了突变现象。功率谱分析表明，气温的突变指数曲线具有明显的周期性。一系列比较研究证明，按照分析出的突变点将气温序列分段建模，无论数值误差还是变化趋势，效果均优于整段序列的模型。所以，对未来气温变化趋势作预测，应首先搞清楚未来会处在怎样的气候阶段中，会不会出现突变。研究表明，本文叙述的均生函数累加延拓的时序建模方案，对气温序列有很好的拟合和预测效果。     

均生函数模型在降水预测中的应用

采用均生函数模型对单一的要素序列作气候预测试验。首先计算出要素的均生函数，经逐步回归，筛选出周期性预报因子，以期建立历史拟合和预测效果好的模型。实例计算分析表明，均生函数模型预测的结果具有一定的可信度。     

均生函数残差预报模型在降水预报中的试验研究

在均生函预报模型的基础上，利用其残差数据序列对均生函数预报模型进行校正，提出了均生函数残差预报模型。运用两种模型对百色市6、7、8月月降雨量进行了历史样本拟合，并进行独立地样本预报试验。预报结果发现，均生函数残差预报模型对原有模型在预报精度上都有一定的改进，取得了较好的预报效果。同时，利用MannKendall法和Yamamoto法，可以明确突变开始的时间，指出突变区域，使待报时段与建模资料处在同一气候阶段则预报效果更为理想。     

一维气候时间序列所包含的浑沌吸引子的Kalmogorov熵的确定

本文采用上海16年(1970—1985年)逐日平均气压资料,用相空间延拓的方法,计算了它的关联维D和Kalmogorov熵的近似值二阶Renyi嫡K₂。得到D=7.7～7.9,为分数值,K₂约为0.1,是一正数值。证明我国季风区短期天气吸引子是一种浑沌运动。由K₂数值直接估计可预报时间T=(1K₂)约为十天,与早期动力统计学方法所得的可预报时间尺度相一致。 本文计算中,考察了相空间拓展时延滞τ的效应。计算结果表明:关联维D和K₂对τ均是收敛的。对本文所用上海逐日平均气压序列,用延滞τ=5延拓的相空间,各坐标分量是相互独立的,系统动力学特征量是稳定可靠的。      

A Nonlinear Time－lag Differential Equation Model for Predicting Monthly Precipitation

彭永清，严绍谨，王同美ＡＮｏｎｌｉｎｅａｒＴｉｍｅ－ｌａｇＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＥｑｕａｔｉｏｎＭｄｅｌｆｏｒＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇＭｏｎｔｈｌｙＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ￥ＰｅｎｓＹｏｎｓｑｉｎｇ；ＹａｎＳｈａｏｊｉｎａｎｄＷａｎｇＴｏｎｇｍｅｉ（...     

STUDY ON MIXED MODEL OF NEURAL NETWORK FOR FARMLAND FLOOD/DROUGHT PREDICTION*

The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time series of a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made to construct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based on multi-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testing the output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing the results to those from a traditional statistical model.     

STUDY ON MIXED MODEL OF NEURAL NETWORK FOR FARMLAND FLOOD/DROUGHT PREDICTION

The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time seriesof a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made toconstruct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based onmulti-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testingthe output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing theresults to those from a traditional statistical model.     

Preliminary Study of Reconstruction of a Dynamic System Using an One－Dimensional Time Series

Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｕｓｉｎｇ　ａｎ　Ｏｎｅ－Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｔｉｍｅ　ＳｅｒｉｅｓＰｅｎｇＹｏｕｎｇｉｎｇ（彭永清）；ＺｈｕＹｕｆｅｎｇ（朱育峰）ａ...     

利用─维时间序列重建动力系统的进一步研究

对月平均气温一维时间序列作相空间拓展，并根据系统的分维数设定重建的动力系统，且在具有二次非线性项的假定下，利用最小二乘法求解相空间状态演化方程中的各项系数，以重建动力系统。结果表明：随相空间维数的增加，重建的动力系统对气候演化过程可作出更精确、细致的描述。     

利用一维时间序列重建动力系统的初步研究

通过对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和非线性二次项,再根据拓展后的资料进行拟合,利用最小二乘法求出各项系数,保留其方差贡献大的项,以重建动力系统.实际计算结果表明,重建的低阶动力系统有可能对月平均气温所表征的短期气候演化过程的非线性特性作出描写.