多组判别分析在概率天气预报中的应用

介绍了多组判别分析在概率天气预报中的使用方法及其在降水概率预报中的应用情况。     

夏季亚洲对流层中上层温度年际变率的预测水平评估及其在我国东部降水预测中的应用

夏季亚洲对流层温度异常与中国东部夏季降水紧密相关并可能作为降水的有效预报因子。基于欧盟ENSEMBLES计划的季节预测试验耦合模式每年5月1日开始的回报试验，分析了其对1960～2005年夏季亚洲对流层中上层温度（以200～500 hPa厚度替代，简称对流层温度）年际变率的预测结果，发现模式集合平均对夏季亚洲对流层温度年际变率具有较高的预报技巧，可以合理回报其前两个EOF（Empirical Orthogonal Function）主导模态（EOF1、EOF2），只是未能回报出EOF2高纬度的温度异常，模式集合平均预测的第一模态主成分（PC1）和第二模态主成分（PC2）与再分析资料的时间相关系数分别达到0.63和0.77。再分析资料中前两个EOF模态分别由ENSO（El Ni?o–Southern Oscillation）发展年印度夏季降水异常所激发的丝绸之路遥相关波列和ENSO衰减年西北太平洋夏季降水异常对应的太平洋—日本遥相关波列导致。ENSEMBLES计划可以合理预测出相应的海温异常及遥相关波列，进而合理预测出前两个EOF模态。对流层温度PC1和PC2分别表征了欧亚大陆与周围海洋之间的纬向和经向热力对比异常，模式对由PC1的预报技巧远高于前人定义的纬向热力对比的东亚夏季风指数，对前人定义的经向热力对比指数的预测技巧与PC2相当。将PC1和前人定义的经向热力对比指数作为预报因子，建立了中国夏季降水的动力—统计降尺度预测模型，交叉检验的结果表明该预报模型显著提高了东北和长江流域上游夏季降水的预报技巧。本文提出的亚洲对流层温度年际变率的EOF1及PC1，既能较好表征纬向热力对比与中国东部夏季降水显著相关，又能被模式合理预测，可以作为我国中高纬度地区，特别是东北地区降水的重要预测因子之一。     

广东近海台风路径异常的统计特征

对1949~2000年的52年间在广东沿海近岸转折或沿海岸移动的热带气旋异常路径进行了统计分析，同时还研究了广东沿海的地形特征。结果发现，转折点 (或靠岸点) 主要集中在有明显山脉地形的区域，同时靠岸前热带气旋有移速减慢的特征。另外还发现，转折前强度越强，则转折点离岸越近；靠岸前平均移速越小，则转折角度越大；靠岸前强度越强，则其沿海岸移动所需入射角越小。     

利用地面气象资料进行福州市空气质量日预报

空气污染预报是建筑在空气污染与气象条件关系的基础之上的。利用福州市1995－1997年地面气象预测资料，运用统计学方法，探讨污染物浓度与气象因子（温度、气压、风、湿度、大气稳定度、降水等）分布规律，建立气象预报指标及统计预报方程，在1999年2－8月进行福州市空气污染物浓度等级试预报。结果表明运用统计模式开展城市空气污染浓度等级预报是切合实际并且可行的。     

20世纪80～90年代我国气候增暖进程的统计事实

运用统计诊断方法分析了近50年来我国年平均及四季的气温变化特征，重点研究了20世纪90年代和80年代气温变化的主要差异及其增暖进程。结果表明，我国年平均气温是呈上升趋势的，但80年代以前年代际变化并不明显, 升温幅度不大。我国气候增暖始于20世纪80年代后期，90年代增暖加速，急剧增暖的主要原因是长江流域以南地区经历了由偏冷向偏暖的趋势转变。我国四季气温变化趋势在80～90年代增暖的进程中存在明显差异:其中冬季增暖开始时间最早、幅度最大、持续时间最长；90年代我国气候增暖急剧加速，其原因除了冬季气温持续攀升作用外，春、夏、秋季气温上升, 特别是春、夏季增暖幅度的加大增暖区域的显著扩展也起到很重要的作用。     

安溪雷暴24h潜势预报模型研究

利用安溪县国家气象站2004年至2015年的雷暴观测资料，分析了安溪县雷暴的气候特征及环境背景分类。并根据雷暴活动特征及雷暴天气产生的环境场条件，诊断和分析T639数值模式输出产品与雷暴观测资料的相关性，对41个相关因子做显著性检验，挑选相关性较好的9个因子做分析。对9个预报因子进行0,1化处理并进行逐步回归，最后选取850hPa垂直速度、850hpa假相当位温、700hPa温度、K指数、850hPa比湿等5个因子，建立雷暴潜势预报方程。利用2015年至2017年T639模式资料进行回代分析评估，发现当雷暴概率预报Y值>0.6时，雷暴预报准确率最高，达85.60%，且漏报率、空报率很低。再以2018年T639数值模式资料对雷暴潜势概率进行计算评估，准确率为83.84%，漏报率为5.75%，空报率为10.41%。由此可见，基于T639数值产品的雷暴潜势方程可以为安溪县雷暴天气的预警预报和防雷减灾服务提供客观的参考和依据。     

一种新的统计回归模型及其建模方案

根据经典门限自回归模型的基本思想,引入半截多项式变换,导出了一种新的统计回归模型,并提出了相应的一整套建模方案。这种模型和建模方案的特点是:（1）解决了统计回归分析中逐段线性化模型的检验问题;（2）在确定统计回归模型中各待估参数和变量——包括门限变量、门限值、阶数、时滞和回归系数时显得十分方便、快捷。试验结果表明,根据此方案建立的统计回归模型具有较高的拟合和预报精度,同时具有良好的稳定性。     

基于多属性决策的区域大气复合污染多目标优化控制方法研究

大气复合污染是我国目前面临的主要大气环境问题。科学减排对大气复合污染形成起主要作用的一次污染物和二次污染的前体物,是治理大气复合污染的有效手段。本文提出了一种新的区域大气复合污染多目标优化模型,并结合多目标进化算法和基于决策者偏好的多属性决策技术,寻找治理大气污染的最优控制策略。与传统的单目标优化控制技术相比,本文提出的方法在保证环境达标的前提下,同时兼顾治理成本和行业可持续性发展这两种在一定程度上互斥的目标,并融入了决策者从当地实际情况出发对目标重要性的权衡,更加符合管理实践的需求,可为科学治理区域大气复合污染提供借鉴。     

南京市SO2污染浓度时空分布特征及统计预报方法的研究

本文根据南京市六个空气污染浓度监测站的2001年6月至2005年7月的SO2污染浓度监测资料分析南京市SO2污染浓度的时空分布变化特征,结果为6个站浓度值有明显的季节变化特征,且在冬季容易出现南北相反的分布特征。针对目前常用的回归预报方法在选取气象要素时没有考虑其互相之间的相关性的缺点,本文提出了一种建立在EOF展开基础上的首先使预报因子正交化,再与逐步回归方程结合并且资料逐日更新的变系数的新型统计预报模型,经过实际预报检验,预报准确率比较高,有很好的应用效果。     

气侯时间序列变点的推断

本文研究时间序列的变点问题。所给出的统计方法可用来推断一个时间序列是否存在变点，存在几个变点以及变点在什么位置。这种统计推断方法可用于气候阶段的划分。