相空间反演方法在表层水温预报中的应用

利用相空间理论及方法对渤、黄、东海共4个站位近十几年的旬平均SST进行分析。结果表明：表层水温具有混饨特性，其吸引子关联维数平均约为1．23、嵌入相空间维数为6（渤、黄海）和7（东海178号站位）、二阶Renyi熵平均约为3．7×10-4（1／d）及平均可预报时间尺度平均为27个点；基于以上分析结果运用相空间反演方法建立了旬平均SST的反演模型，并且在试预报的前5旬的最大相对误差约为4．2％。     

台风移速突变的诊断分析及路径预报

本文利用台风移动方程对作用在台风上的各力进行了诊断分析：主要力是气压梯度力和地转偏向力，二者同量级，其他各力约小１－３个量级；当台风加速移动时，气压梯度力小于地转编向力；减速移动时，气压梯度力大于地转偏向力。用预报方程计算得到的台风路径与实际台风路径在趋势上近于一致，预报误差约为２００ｋｍ。     

隶属函数的方法进行等级预报及隶属函数的构造

模糊数学在气象、水文预报领域中已经得到广泛的应用。其中，用隶属函数的方法作预报对象的多等级长期预报，能取得较好的效果。本文简要介绍用隶属函数的方法进行长期多等级预报的基本思路和步骤，重点介绍在作上述预报过程中，构造隶属函数的一种方法。     

石臼港句平均表层海水温度的统计分析

据石臼港－１９６０－１９９４年共３５ａ的表层海水温度资料，统计分析了该地旬平均水温的基本特征和概率分布。     

长江中下游6月份降水的一个预报指标

根据１９６３－１９９２年嵊山海洋站２月海气感热输送和２２ａ太阳磁周期与降水的关系，提出了一个长江中下游６月降水的综合预报指标，用此指标，对１９９３年６月长江中下游降水进行回报，结果与实况一致。     

2003年西北太平洋热带气旋活动特征分析

本文综述了2003年西北太平洋上热带气旋活动特征，并对西北太平洋副热带高压特征量及赤道东太平洋海温与常年进行比较和相关分析，从而找出2003年西北太平洋热带气旋活动特征的成因。     

南印度洋风场时空特征分析

本文根据1950～1995年共46a的南印度洋船舶气象报资料,按1°×1°和5°×5°网格统计的海面风进行分析研究。通过分析每月各要素的等值线分布图,得出南印度洋风场季节变化不如北半球各大洋显著,但仍有较明显的季节变化,只是季节性差异较小,冬季比夏季风强盛,相应的平均风速、6级和8级以上大风频率也较大;全年风场基本相似,10°S以北为季风气候区,而其它海域信风区常年盛行东南风,40°S以南盛行偏西风。本文为船舶远洋交通运输、远洋出访和科学试验等活动,提供了较为详细的风场资料及变化规律。     

聚类分析在海洋产业分析中的应用

聚类分析是多元统计分析中的一种方法,是将数学引入分类学形成的,比以前仅凭经验及专业知识进行分类更为科学、适用.用聚类分析方法分析研究沿海地区海洋产业状况是较高层次统计知识的运用,也是对数据挖掘技术的一种探索性研究.本文仅从产值的角度考虑地区海洋经济实力的状况,是利用聚类分析方法、借助海洋经济统计数据对地区海洋经济的实证研究.     

Red Tide Frequency Analysis Using the Extreme Value Theory

In recent years, the red tide erupted frequently, and caused a great economic loss. At present, most literatures emphasize the academic research on the growth mechanism of red tide alga. In order to find out the characters of red tide in detail and improve the precision of forecast, this paper gives some new approaches to dealing with the red tide. By the extreme values, we deal with the red tide frequency analysis and get the estimation of T-times red tide level U （T） , which is the level once the consistence of red tide alga exceeds on the average in a period of T times.     

潮汐资料的统计分析（二）

4．1 随机差分方程模式的建立前节所建立的潮汐资料统计模式(4)要求相继的潮位必须是相互独立，如果实际观测表明并非如此，譬如上一时刻的潮位高，下一时刻的潮位平均地说也高，则模式(4)自然不太合适。为此，我们将引入一个比模式(4)更一般的潮汐观测资料统计模式，即下面所谓随机差分方程模式：