基于预报误差最小的自回归模型定阶方法研究

以独立样本的平均绝对预报误差最小为依据。进行了自回归定型阶方法的研究。简称ＭＡＰＥ方法。应用ＭＡＰＥ方法及五种常用的定阶方法，对上海月平均温度序列进行定阶试验计算和预报检验。结果表明，ＭＡＰＥ方法是一种效果较好的自回归模型定价方法，并且简单实用。     

武汉市梅雨期暴雨天气模型及预报

利用１９８０￣１９９５年武汉市梅雨期气象资料,统计暴雨与天气要素的关系,建立了７套梅雨期武汉市暴雨预报模型,在１９９６￣１９９７年汛期实际应用中,效果较好。     

均生函数模型预报检验

通过对均生函数时间序列模型所作多种类型的预报进行检验发现,均生函数模型不但对观测统计值（如年、月平均值）而且对瞬时观测值（如最高气温）也有很好的效果;不但对平稳变化（如温度）而且对急剧起伏量（如太阳黑子）也有令人满意的结果。文中同时提出了改进均生函数模型的方法。     

基于均生函数的风电场风速短临预报模型

风电场风速短临预报是风电预报业务的重要环节之一.选取2011年1、4、7和10月河北及内蒙古两地的两座测风塔观测资料,综合采用均生函数、灰色关联度和多元回归等多种统计预报方法,建立了一套分站点的、15 min动态滚动的未来0～4 h风速短临预报模型.实际对比分析表明,所建模型比传统ARMA模型的月平均预报误差减少了2.2％～10.8％,在实际中具有重要的应用价值.     

均生函数预报模型的改进实验

为了提高对百色市主汛期月降雨量的预报准确率,基于均生函数预报方法,应用百色市1951—2006年6、7、8月份的月降雨资料,通过"短序列建模"和"残差订正"方法进行改进,得到原序列、短序列预报模型及其相应的残差订正预报模型。各改进模型均使预报精度和准确率得到了不同程度的提高,尤其是MGFAFMs模型的预报Ts比MGFFM模型提高了25%。研究结果表明:在月雨量预报业务实践中采取均生函数4模型集合预报方式将是一种很好的选择。     

基于数值预报产品的三明市汛期暴雨统计-动力预报模型

三明市是福建省暴雨的频发区,数值模型通过多年的发展证实其对于提高暴雨等灾害性天气预报准确率起到了积极的作用.对2004-2008年5-6月逐日实况物理量与日雨量进行分析,分析表明:垂直速度场、水汽通量场、相对湿度场等13个物理量与三明汛期暴雨关系较好,通过对各种因子进行逐步回归分析,利用完全预报法建立三明市各县(市)的...     

基于动力统计模型重构的副热带高压中长期预报

基于T106数值预报产品500 hPa位势高度场序列,用EOF方法对位势场序列进行时、空分解,在考虑相邻时段位势场空间模态基本稳定的前提下,引入动力系统重构的思想,以EOF分解的空间模态时间系数序列作为动力统计模型变量,用遗传算法全局搜索和并行计算优势,进行了模型参数的优化反演,建立了EOF分解的时间系数的非线性预报模型.通过模型积分和EOF的时、空重构,实现了副热带高压活动场的中长期预报.试验结果表明,在短期预报(1-5 d)该模型与T106模式的预报效果大致相当;但对于中长期预报(≥5 d),其预报效果优于T106预报产品;特别是10 d以上的预报结果对副热带高压的形态和范围仍然能较为准确地描述.该研究方法对副热带高压等复杂天气系统和要素场预报提供了一种新的思路.     

长江中下游地区梅雨期降水的集合预报试验

本文利用MM5模式,通过改变模式的积云参数化方案、边界层过程和云微物理方案,构造了一个15个成员的集合预报系统,对2001年长江中下游地区梅雨期降水做了集合预报试验。试验表明,集合预报与决定预报相比,可以有效地提高梅雨降水的预报准确度;在不同分辨率条件下集合预报相对于决定预报的提高程度是不同的,分辨率越低,集合预报的价值越大。尽管如此,集合预报还具有的内在缺陷是对小雨高估、大到暴雨低估。试验也揭示了,MM5模式本身对于降水有过分预报的倾向,粗网格模式配置对细网格内降水产生重大影响。     

均生函数场预报模型对降水预报的试验研究

基于均生函数的处理原则,运用经验正交分解方法,将正交展开的时间系数俄为预报因子,并引入逐步算法进行因子筛选建立预报模型。将均生函数场预报模型用于云南省汛期雨量及５月雨量预报试验。结果表明：用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性,并可作多步预测,是一咱滚动客观预报方法。     

城市暑热危险度统计预报模型

利用武汉市5个区1993－2000年中暑死亡个例，统计了中暑死亡的时间分布、性别、年龄、区域差异等流行病学特征，进行了中暑死亡的气候分析，计算了中暑死亡数与27个气象因子的单相关系数，找出了关键气象因子为持续不小于37℃的有效累积温度。利用逐步回归方法建立了逐日中暑死亡数的统计预报模型，并将高温危险度划分为5个等级，经回代和试报检验，预报效果较好。     

兰州市空气质量统计预报模型设计

引　言目前 ,城市空气污染预报主要利用 3种方法进行预报集成 ,即气象形势潜势预报、要素统计模型预报和污染模式预报。通过对 3种结果的经验集成 ,综合得出预报产品进行分发服务。为了配合兰州市 4月 1日按时开展空气质量试预报 ,我们设计了一个利用实时资料和数值资料相结合并直接用于业务应用的要素统计模型。1　污染观测及污染资料现状兰州空气质量监测点设在西固兰炼宾馆 ,污染物主要来自于兰州当地工厂排放和生活废气排污。兰州市地形是一个东西狭长河谷 ,盛行风向对观测值有较大的影响 ,因此 ,观测的污染值并不具备很好的代表性。文…     

统计误差与优选模型探微

本文利用一组实验数据,在微机上建立了8种不同的数学模型。通过统计误差分析,提供了一种稳定性好、精确度高、预报值波动范围小、具有实用价值的数学模型的组建方法。给出了利用样本资料评估预报     

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。     

基于集合预报极端天气预测指数的浙江分类强对流预报模型

利用2016—2021年ECWMF集合预报资料、浙江自动站实况资料等,计算浙江短时强降水、雷暴大风和冰雹等强对流天气相关物理量的极端天气预报指数（EFI：Extreme Forecast Index）,分析EFI分布特征,并构建了分类强对流预报模型。结果表明：强对流天气与物理量的EFI有密切联系,发生短时强降水时,对流有效位能、整层可降水量、850 hPa与500 hPa温差和位温差的EFI较大,而垂直风切变的EFI为负值,因而较小的垂直风切变更有利于出现极端降水;发生雷暴大风和冰雹时,对流有效位能、850 hPa与500 hPa温差和位温差以及850 hPa温度露点差的EFI较大,700 hPa露点温度的EFI为负值,与上层干冷下层暖湿的有利层结条件有关。利用支持向量机多分类方法,将强对流天气相关物理量的EFI作为特征值开展训练,构建的预报模型对于非局地强对流天气有较好的预报效果,其中短时强降水的误判率明显低于雷暴大风。     

基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型

准确的降水天气预报是一个十分重要的研究课题。以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础，首先利用粒子群——投影寻踪对众多气象物理因子降维，其次在低维子空间利用四种线性回归方法提取降水系统的线性特征，四种神经网络模型提取降水系统的非线性特征；最后利用最小二乘支持向量机对其集成，对广西6月的逐日降水量进行试验结果表明，该模型预报稳定性好，预报准确率较高，具有较好的业务应用前景。     

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M ann-K enda ll法和Y am am oto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。     

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。     

基于CFS预报产品的广东省季节降水统计降尺度预测

美国国家环境预报中心（NCEP）开发的气候预报系统（CFS）预报数据资料有1981—2008年共28年历史预报数据,有实时的预报产品（含有未来9个月的预报值）。与NCEP资料相比,CFS能较好模拟季风环流的季节变化,能超前几个月模拟出ENSO发展和衰减时期的海温异常发展,可以用于广东季节降水预测。采用CFS预报产品开发基于最优子集回归和多元均生函数的广东季节降水的两种统计降尺度预报方法。经过分析检验,分别选取海平面气压场、风场和位势高度场显著影响区域作为同期预报因子,从多年（2001—2008年）的历史回报检验来看,虽然两种预测模型对于个别季节存在年内预报效果不稳定性,但综合而言,大部分季节降水的气候预测评分总体平均在64分以上。2009/2010年的实时预报检验表明,两种预测模型均达到较好的预测水平,降水预测结果与实况较接近。与基于NCEP观测资料的传统统计方法比较,CFS预报产品具有实时性、更新快等优点。基于CFS预报产品的降尺度统计方法可以超前三个季预报广东降水,丰富了传统统计方法,但预报的稳定性还需进一步改进。      

一种基于改进频域最小均方算法的少模光纤模式复用系统均衡

基于少模光纤的模式复用传输在近些年由于其超过单模光纤非线性香农极限的高传输容量而受到广泛关注,同时偏振复用在不改变光纤链路的情况下,使得系统传输容量翻倍.因此模式复用和偏振复用的结合为下一代超100 Gb／s光网络提供了一种可行的解决方案.然而,该系统的性能受到模式耦合和不同模式的群延时的影响.本文主要讨论基于频域最小均方（LMS）算法的数字均衡技术在少模光纤的偏振模式复用系统中的应用,提出了一种以蝶形复数有限冲激响应滤波器为基本结构的改进频域最小均方算法.该算法通过改进在每一频域柜中的平均功率方程来获得更好的均衡效果.仿真结果表明：采用改进频域LMS算法后在收敛效果上优于传统频域LMS算法,同时提高了系统性能.