共查询到20条相似文献，搜索用时 25 毫秒
1.
针对目前采用的统计方法存在的不足, 即在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性, 挑选的预报因子由于非正交, 使回归计算的结果不稳定, 给计算带来一定的误差。该文提出把一元线性回归分析、自然正交函数 (EOF) 和逐步回归方法结合起来, 从而得到一种新的建立统计预报模型的方法。以西安市采暖期和夏季SO2日均浓度为预报对象, 使用该方法建立预报模型。拟合及预报试验表明, 这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势, 而且还能作出较准确的预报, 采暖期预报的级别命中率为72.5 %, 夏季级别预报命中率为100%。通过对比试验, 此方法优于目前常用的逐步回归方法, 具有很好的应用前景。 相似文献
2.
在气象台站的日常预报工作中,经常用线性回归方法求综合几个预报因子对预报量的影响,而得到一个预报方程。随着考虑的预报因子个数的增多,如果没有一定的计算工具,作出一个预报方程往往不是容易的事,倒不如采用几条简单的预报规则去报更为方便一些。关于这个问题,1974年《气象科技资料》第6期所载施能《若干统计预报方法 相似文献
3.
一、引言在统计预报方法的数值模拟中,回归分析是使用非常普遍的一种方法。其基本原理是将预报量和预报因子按最小二乘法原则进行拟合,即要求预报量的数学估计值与实际值之差(称为残差)的平方和达到最小。这种方法的优点很多(许多文献都已介绍)但其不足之处主要有二点: 相似文献
4.
如何挑选有效的预报因子是统计预报的一个关键问题。目前挑选因子的方法很多,对同一个预报量,用不同的方法往往挑选出不同的预报因子,所得出的预报结果也不尽相同,每种方法的计算量也不相同。因此,寻找一种简便而且预报效果较好的挑选因子方法是有重要意义的。极差分析法就是这方面的一个初步尝试。根据我们体会,此方法与量级计算法配合进行中长期预报效果较好。 相似文献
5.
华南前汛期降水预测模型及其预测试验 总被引：2，自引：0，他引：2
将中国华南区域分为东、西2个区,对每个区(8个站)的前汛期(4—6月)平均降水量作自然正交展开(EOF),选取各区累积方差贡献超过75%的前4个主分量作为预报分量。再利用偏最小二乘回归方法结合均生函数方法,提出一种同时考虑预报量自身显著变化周期和前期物理量因子对预报量未来变化影响的预报模型,分别建立东、西区前汛期平均降水量的偏最小二乘回归预报方程。试验结果表明,新的预报模型的预报效果比单纯采用前期物理量因子的逐步回归模型更好,并且其预报能力的提高具有合理的分析依据。 相似文献
6.
1原理简介本文所用的月雨量预报方法，类似于国外文献中流行的“PEEP”法，即事件概率回归估计。把预报量以概率表示。对预报量和预报因子进行（0、1）化变换。在此基础上分别建立雨量偏多型和雨量偏少型概率回归预报方程。把历年的因子值代入方程计算得预报量值（Y1和Y2），从Y1和Y2中归纳指标，作出偏多、正常及偏少三级趋势概率预报。2制作方法以惠阳市5月份雨量为例，资料取1954～1991年共38年。2．1资料及分级标准以月雨量年均值三作为划分标准，若月雨量则定为偏多，则定为偏少，则定为正常。由此把历年5月份雨量分成三级。选用50… 相似文献
7.
目前 ,基层气象台站在进行短期气候预测 (长期天气趋势预报 )时 ,通常采用统计学方法。即从本站历史气象资料中筛选出能反映短期气候特征 (冷、暖、干、湿 )的气象因子 ,采用相关、相似统计方法 ,对未来天气趋势作出预报。在多年的预报实践中 ,笔者非常重视前期气象因子变化与后期长期天气趋势的关系 ,并将前期气象因子变化看作气候背景。而反映气候背景的气象因子 ,不仅其时间长度的选择可以不一样 ,而且其相关的统计方法也各异。如对上年雨量偏多而言 ,就可以用年雨量或某一个时段的雨量来描述。再如在进行相关统计时 ,蕲春县局多采用简单… 相似文献
8.
9.
逐步回归计算方法是求多元回归方程的一种有效方法。它是按照一定的显著水平F_a,从大量的预报因子(自变量)中逐步地挑选对预报量(因变量)有显著影响的,即使对观测数据拟合较好的几个建立回归方程,用于预报未来。但F_a究竟取多大为好?取大了,得到的回归方程含因子个数少,拟合率不高;取小了,得到的回归方程含因子个数太多,往往预报效果不佳。因此在组建逐步回归方程时,经常对同一个问题选取几个F_a值,从而得到几个可供选用的方程。但仍然没有较好的办法确定使用哪一个方程好。 相似文献
10.
大连地区冬季降水相态的预报方法初探 总被引：4，自引：2，他引：2
应用大连本站2003—2012年冬季降水过程的地面与探空资料,提出将判断降水相态的因子分别取其过程最大值和过程最小值并归为最大类与最小类,对降水过程动态地进行研究分析。在探讨各个因子对大连本站冬季降水相态影响的过程中,应用多层平均气温的方法来进行相态研究,并与单层气温和气层厚度的方法进行了对比,综合各项因子评价结果发现：平均气温类别的因子对降水相态的区分效果要好于其他类别的因子。规定等压面平均气温,不但表现优秀而且容易计算,非常适合应用于实际预报工作。设计“逐步排除法”,利用2013年大连本站的地面和探空数据对大连冬季降水进行检验,以及使用2013年日本全球数值预报模式格点资料进行模拟预报,均取得了理想的结果。 相似文献
11.
对回归分析中因子问题的探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
回归分析方法是目前气象台站用作气象要素定量预报的主要方法之一。在实践中发现,此方法的历史拟合状况都较好,但用作预报时,效果就不甚理想。究其原因,主要还是预报因子的问题。１ 因子稳定性的问题 预报对象与预报因子之间的关系,可能在一段时间内表现得较紧密,在另一段时间内不紧密,这就是相关的不稳定。如用这些不稳定的因子建立方程,预报的效果就较差。为了考虑因子Ｘ与预报对象Ｙ的相关稳定性,分别依次滑动计算样本容量为２０、２５、３０和３５年的相关系数,考察相关系数的变化情况。如相关系数随着时间的推移,顺次是… 相似文献
12.
13.
逐步回归方法在天气统计预报中已应用较久,因为它计算手续复杂,在没有快速计算设备的县站一直很难应用。现在提出一个用偏关的t检验对回归方程中预报因子进行筛选,即所谓偏相关筛选的方法建立回归方程。因为在未建立回归方程以前就可以确定可能预报因子中的剔除对象,而且可以利用筛选过程中的相关计算结果来计算回归,所以这个方法的计算量较逐步回归方法大大减少。 相似文献
14.
15.
数量化理论是多元分析的一个分支。在气象统计分析预报中,通常把预报量取成定量的基准变量,预报因子取成定性的说明变量,来使用数量化方法。本文就是围绕我国月平均气温场的长期预报,讨论数量化(一)和(四)的若干应用问题。 一、数量化理论(一)的应用 数量化(一)本质上是回归分析,二者在处理问题的方法上不同。假定基准变量与各项目,类目的反应间遵从下列线性模型: 相似文献
16.
MOS预报方法中的分型通常是解决预报因子与预报量之间存在的非线性关系的途径之一。 但是,MOS预报方法的分型,往往遇到两个问题。第一,数值预报产品资料短,分型后样本达不到适当的数量,往往影响计算和验证使用过程中的稳定性能,在建立降 相似文献
17.
18.
19.
本文提出了一种天气形势相似程度的估计分析方法。大量的实际计算分析证明，该方法可作为气象台站的常规业务预报方法投入业务使用。 相似文献
20.
在一般的事件概率回归估计予报方法中,所有可能预报因子都是线性的。可是,实际经验表明,仅仅考虑预报量与预报因子之间的线性关系往往还不能确切反映客观规律。因此,寻求非线性因子对于提高预报效果是有意义的。利用布尔结构可以给出对非线性的逻辑代数组合因子进行筛选的方法,我们称为逻辑组合因子的格筛选法。受这一思路启发,我们开展了非线性事件概率回归估计的试验,效果比通常的事件概率回归好。 相似文献