逐步门限自回归模型及其建模方案

针对门限自回归模型在模型识别方面的不足，提出了逐步门限自回归模型，并同时给出了该模型的一种建模方案。数值实例表明，逐步门限自回归模型在模拟和预报稳定上比一般门限自回归模型有一定程度的提高。     

南宁市空气臭氧污染的TAR模型预报研究

以门限自回归统计方法为基础进行南宁城市臭氧日最大小时浓度TAR模型预报研究.选取日平均气压作为参与预报气象因子、180日作为建模资料长度、开方形式的数据转换后建立模型预报效果更佳.预报结果检验表明预报方案是可行的,并提出了改进建议.     

具有时变参数的门限自回归模型及其在气候预报中的应用

将时变参数模型引入门限自回归模型中，提出具有时变参数的门限自回归模型，并对昆明，蒙自，河口等地区３月温度序列进行预报，结果表明：这种模型比门限自回归模型的预报准确度有明显提高，这是因为用这种模型进行预报时，可以随时更新预报模式。     

用谐波分析和自回归作降水长期预报

本文对榆林市１９６０－１９９３年的年降水量资料进行谐波分析，对年降水量变化趋势提取显著周期，对余差序列进行自回归分析，将此二者结合，预报了１９９４－１９９８年的年降水量。     

滚动式用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最 子集回归方程然后根据２４－１４４小时的数值预报报资料作该站２４－１４４小时的气温预报。     

利用非线性门限混合回归统计模型进行季尺度降水温度预报

门限混合回归模型是由门限自回归模型发展而来。门限自回归模型(Threshold Autore-gressive Model)是由汤家豪于1978年首先提出的，该模型经过国内十几年的研究已经有了很大进展和完善。本文介绍门限混合回归模型在辽宁省一些地区季降水和温度预报中的应用。     

冻雨天气形势下的贵州单站温度和降水预报

应用多元统计方法,利用2000—2007年冻雨过程中的08时EC 850hPa温度预报值,与08时日本T213过去24h降水量预报值分别对全省84个站点08时的地面温度和08时过去24h降水量进行分析,并建立相应的预报方程。通过对所选代表站在2008—2009年冻雨过程中逐日08时的温度及08时24h降水量进行预报检验,得出该方程对温度和降水的预报准确率大多数站均在60%以上,具有较好的预报性能。     

滚动式利用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最优子集回归方程，然后根据24—144小时的数值预报资料制作该站24-144小时的气温预报。     

用单站要素资料做暴雨中期预报

通过对贺州市八步区1971~2000年4~6月逐日14时的单站压、温、湿资料及其变量进行分析总结和分型,找出一套较为实用的暴雨中期预报指标,用找出的预报指标对2001~2005年4~6月的暴雨过程进行预报检验,预报效果也较好,可见用单站要素资料做前汛期暴雨中期预报有较好的指示意义和效果,对暴雨短期预报也能起到较好的作用。     

脑血管病的气象危险指数预报研究

为预防脑血管病发生、发展,提高人群自我保健意识,利用西安市2010—2013年脑血管病死亡人数和同期气象数据,通过SPSS17.0对气象因子与脑血管疾病逐日死亡人数进行单因素相关分析,通过多元逐步回归方法按月建立脑血管病日死亡人数预报模型,并建立脑血管病气象危险指数等级,应用2014年资料检验预报模型及等级预报。结果表明:西安市不同月份与脑血管病死亡人数有显著相关的气象因素不同;按月建立的脑血管病预报模型准确率在78%以上,气象危险指数等级预报准确率达90%,预报模型及气象危险指数等级预报效果较好。     

基于滤波技术的上海日最大电力负荷气象预报模型

电力负荷与气象条件密切相关,为建立上海市日最大电力负荷的预报模型,利用2010—2013年上海市日最大电力负荷数据及同期气象资料,分析日最大电力负荷的时间变化特征及其与气象因子的相关性,并基于滤波技术将日最大电力负荷分离为时间趋势项和逐日变化项,用逐步回归方法针对冬季和夏季分别建立预测模型。结果表明：①上海日最大电力负荷的各个节假日效应存在差异,春节节假日效应持续时间最长,影响最大,国庆节假期前半段节假日效应明显大于后半段。夏季的周末效应最强。②采用逐步回归方法建立的气象预报模型效果较好,回代年和预测年的平均预测相对误差均小于5%。     

近58a来玉树站气温变化特征

根据青海省玉树站近58 a（1951~2008年）的逐月气温资料,利用线性回归、小波分析、M ann-Kendall法和S/R分析等方法,分析了该站春、夏、秋、冬季及年平均气温的变化特征,结果表明：1）近58 a来玉树站各季节和年平均气温均经历了先降后升的阶段,整体呈现出上升趋势,其中春季气温上升最快的阶段出现在20世纪80到90年代,其它季节和年平均气温出现在20世纪末到21世纪初;2）各季及年平均气温普遍具有准5 a的年际振荡;3）各季和年平均气温突变普遍发生在上世纪90年代;4）根据S/R分析得出,未来一段时期玉树站气温依旧保持增暖趋势,尤其在秋、冬季的增温显著。     

珠江流域夏半年降水的预测

采用珠江流域1954～2003年月降水资料,以及前期太平洋海温场和北半球500 hPa高度场月平均资料,利用主分量逐步回归预测模型,对该流域夏半年(4～9月)降水分布进行主分量计算和预测.结果表明:对前25个主分量的预测就能很好地预测珠江流域夏半年降水的变化,2004～2006年预测结果与实况较接近.预测因子取自500 hPa高度场和海温场的主分量,为降水的预测提供大量有用信息.该方法在实际业务中有一定的应用价值.     

通辽气象站地面自动观测与人工观测气象数据差异分析

利用通辽国家基本站2011年逐日20时气温、湿度、气压资料,分析了自动观测与同期人工观测数据的差异及产生差值的可能原因。分析认为:仪器的测量原理、感应原件的不同、仪器本身的系统误差、观测的时空差异和人为主观因素以及环境因素、采样和算法的不同是造成自动观测与人工观测数据产生差值的主要原因。     

韶关市春季低温阴雨天气分析和预报

对1965～2004年韶关市的春季低温阴雨日数进行统计分析,结果表明,韶关市的低温阴雨年平均日数在8～14d,大部分都是湿冷型。1965—1972年韶关低温阴雨日数偏多,1973～1981年偏少,1982-1996年偏多,1997年以后偏少。韶关市逐年的平均低温阴雨日数有4个明显的周期,分别为2．5、3．5、8．3和13．9年。     

基于探空资料的绵阳机场雷暴潜势预报方法

本文利用绵阳机场2010～2014年逐时气象观测资料、温江站探空资料与绵阳市闪电定位仪资料,通过探空资料计算各对流参数与雷暴发生的相关系数,筛选相关系数高的对流参数作为预报因子,并探讨各预报因子的物理意义。分别用事件概率回归(REEP)、Fisher判别分析以及指标叠加三种方法制作雷暴潜势预报,其中指标叠加法CSI评分最高,并且可以通过累加值N的大小来确定雷暴发生概率。用指标叠加法试报机场2015年6～8月雷暴,临界成功指数CSI=52.9%,击中率POD=81.8%,利用该方法对绵阳机场周边(市辖区范围)航路上的雷暴也有较好的预报能力。     

兰州市冬季空气污染的天气成因分析及浓度预报

兰州是全国冬季大气污染最严重的城市之一 ,通过对污染与天气形势的分析 ,给出了影响冬季兰州污染的天气分型 ;对 3种主要空气污染物TSP、SO2 、NOX 浓度值与同期表征逆温特征的逆温参数及地面气象要素作了统计分析 ,结果表明 :(1)污染物浓度与逆温层厚度呈显著正相关 ;(2 )污染物浓度与平均温度、能见度、风速、总云量、相对湿度成负相关 ,与温差、气压成正相关。最后针对不同天气分型 ,给出了冬半年兰州污染物浓度预报方程 ,经检验预报效果良好     

呼和浩特国家基本站现址与拟迁新址观测资料对比分析

随着社会的发展气象站受城镇化的影响越来越大,选择一个有气象观测代表性的拟迁站址已经是现在位于城市或现有观测环境保护不好的气象站面临的一个重要问题,文章以呼和浩特国家基本站为例,探讨现址与拟选站址观测数据的对比分析,为拟迁气象站的观测资料分析提供一个思路和方法。     

基于GIS技术的武威市山洪灾害风险区划初探

应用1971～2012年武威市各乡镇山洪灾害调查记录,以及武威市内78个区域气象站和4个自动气象站2008～2012年5-9月降水资料,通过对山洪灾害形成的动力条件、孕灾环境、降水背景的分析,确定临界雨量、地形因子、河网密度、汛期雨量、汛期降水日数、汛期中雨日数、汛期大雨日数为影响山洪灾害形成的主要因子,采用主成分分析方法建立武威市山洪灾害区模型。在ArcGIS软件的支持下,对各影响因子进行空间插值、栅格图层计算等操作,将武威市分为山洪灾害高发区、易发区、一般区和低发区4类,初步探索了武威市山洪灾害分布区划。分析表明,武威市山洪灾害由东南向西北递减,南部天祝县呈高发区,易发区主要在南部古浪县,中部平原凉州区为一般区,北部荒漠带民勤极少能形成山洪灾害,为低发区。     

复杂地形下地面观测资料同化III. 两种解决模式地形与观测站地形高度差异方法的对比分析

模式地形与观测站地形高度差异是地面资料同化方案设计中的一大难点。本文通过个例和单点试验对第I和第II部分 (徐枝芳等, 2007a, 2007b) 中涉及的两种解决模式地形与观测站地形高度差异的地面资料同化方法 (即增加温度地形代表性误差和温度订正方法) 进行对比分析, 并将这两种方法应用于WRF_3DVAR, 进行3个月的连续数值试验。研究结果表明: 随着地形高度差异的增加, 采用增加观测误差方法得到的估计值向其它资料同化分析值 (背景场值) 靠近, 在一定的高度差异下则失去了同化分析地面资料的意义; 温度订正方法对温度递减率的取值较为敏感, 在有探空资料参与同化分析时, 温度递减率取值敏感性相对减弱。当采用的订正值较为准确时, 采用温度订正方法较增加观测误差方法能更好地处理两种地形高度差异, 地面资料信息应用更充分, 得到的估计值最有可能接近真实值。当模式地形与观测站地形高度差异较小 (小于100 m) 时, 两种解决模式地形与观测站地形高度差异的方法达到的效果基本一致。单点及个例试验表明, 有探空资料等高质量观测参与同化分析时, 采用增加观测误差方法得到分析场更接近真实场。三个月连续试验也表明有探空资料参与同化分析时, 采用增加观测误差方法比温度订正法改进的郭永润同化方案 (Guo et al., 2002) 同化地面资料效果好, 且加入地面资料同化对所有量级降水预报都有所改善。当地面资料同化方案没处理好时, 加入地面资料同化的效果反而不如不加地面资料同化。