判断矩阵在进行多预报指标排序中的应用

在“天气预报专家系统”中,预报对象受多个指标的制约,这就需要在预报员分析评估的基础上求多个指标对于某预报对象影响的权值,并在此基础上求出各指标对该预报对象影响的排序。虽然各指标对预报对象的影响是客观存在的,但要求预报员同时评估多个指标对预报对象的影响的大小是非常困难的。本文提出的方法,可以通过预报员分     

“NLM”方法在预报集成中的应用

用马氏距离客观确定样本的空间结构后,我们可定义在E最小意义下高维空间到低维空间的映射。根据这个原理,L(L>2)个预报方法可综合为2个新因子,最后通过点聚图分析作出预报决断。     

多因变量矩阵回归预报方法

本文针对一个因变量多元回归在气象预报应用中的不足和局限，引入多因变量多元回归，讨论了应用中的公共预报因子问题和因子筛选问题，并对多因变量回归与单因变量回归、场展开预报、逐步回归、逐段回归等方法进行了比较，探讨了其特点及应用效果。     

多指标集成法在极端降水预测方面的应用

通过相关系数普查，选取若干个预报因子，依据预报量与各因子之间的相关曲线，剔除了稳定的因子，选用相对稳定的因子，然后确定入选因子的预报指标。综合分析各指标的预报结果，建立极端降水的多指标预报规则，即多指标集成法。     

推理统计模型在中期天气过程预报中的应用

针对中期天气过程预报提出的推理统计模型,它结合专家系统思路和数理统计方法,采用逻辑关系形成产生式规则,客观地提供了专家系统所需的知识,从而克服了专家知识难于反查检验和定量计算等缺陷,形成了具有特色的预报模型,应用效果良好。     

多因变量双因子集矩阵回归预报方法

在多因变量多元回归中,采用单因子筛选引入公共预报因子进行矩阵回归预报时,由于自变量间互相关联,有可能存在这样的双因子,单个因子回归检验不太显著,但2个因子检验变得显著,势必造成某些预报信息的遗漏。基于此该文引入多因变量双因子集矩阵回归预报方法,通过对玉溪市9站点5月雨量预报检验,预报效果明显高于单因子筛选回归,尤其对特多特少异常年更具有指导意义。     

冷锋附近地面场中尺度特征及其与强对流天气的关系

本文利用山东潍坊台站提供的山东半岛部分加密测站地面场逐时资料和欧州中期预报中心（ECMWF）的逐日12时（GMT）大尺度纬带网格资料和国家气象局历史天气图，对一次冷锋在地面场的中尺度结构及其与强对能天气的关系和大尺度环境条件进行了诊断．结果发现：沿冷锋产生强天气的锋线附近存在类似于重力惯性波的中尺度波动；锋后中尺度冷高与强天气的分布有关；大尺度环境为强夭气产生提供了有利的条件。