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作物产量预报常用的统计模型为:Y=Y_t+Y_w+Y_ε。影响作物产量的气象因子的年际间变化存在一定的周期性,因此可采用周期分析法拟合气象产量。所建立的模型具有预报时效长的优点。样本多、周期明显的产量序列其效果更好。本文提出一种用 PRESS 准则提取周期的方法,取名为“PRESS 周期分析”。经使用并与常用的方差周期分析方法进行比较,结果表明,用 PRESS 周期分析建立的预报模型,其历史拟合和试报效果均优于方差周期分 相似文献
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影响海南岛热带气旋的多层递阶周期分析长期预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
使用历年影响海南岛的热带气旋个数作资料样本,在经典多层递阶预报模型的基础上引进多层递阶周期分析,在时间序列自身周期显著的情况下,使用时间序列的显著周期分量取代经典模型中的自回归部份,建立影响海南岛热带气旋的多层递阶周期分析长期预报模型,合理地反映热带气旋影响海南岛的变化规律,提高预报的准确率。 相似文献
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一、前言魏凤英等提出的逐步回归周期分析为提取时间序列的隐含周期提供了一种新的简便而有效的工具,作者将其应用于金华市月降水量预报,取得了一定的效果。然而该方法随着预报时效的增长,预报效果趋于不稳定。分析其原因,一是某些时间序列本身的周期性不强,所选的周期显著性水平太低,此时一般认为不宜单纯用周期分析外推 相似文献
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目前,国内对花生产量预报方面的研究较少,其它粮食作物如小麦、水稻等作物的产量预报方法较多。一般常用的多元回归、特征根回归、多重回归等预报方法,随着预报年限的延长,预报误差会相应增大,其原因之一是在此类预报过程中,用固定参数模型来预报一个时变参数系统的状态,易产生较大的误差,并随着预报年限的延续而增大。因此逐年预报时需要重新计算模式的系数。为了克服这一缺陷,我们采用了动态系统预报的新方法——多层递阶预报方法,对我省花生产量进行预报,由于它充分考虑了参数的时变特性,因此提高了预报准确率。通过对我省花生产量预测的实际应用表明,采用多层递阶预报方法连续多年预测花生产量,准确率及精度较高,这一方法可多年使用后再进行模式运算,大大减少了工作量,这种方法早已引用于长期天气预报,对于时间紧、业务量大的产量预报也非常适用。 相似文献
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最小二乘支持向量机在云量预报中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
基于2003-2006年逐年1、8月WRF区域数值预报产品和单站观测资料,采用最小二乘支持向量机回归方法,结合选取合适的参数和核函数,分别按月通过不同长度样本序列建立了台北和厦门站总云量和低云量短期释用预报模型,利用2007年1、8月样本资料对模型进行了预报和检验,并与神经网络方法进行了对比.结果表明:最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要好于神经网络方法;两站不同长度样本的总云量和低云量预报模型,预报效果较好,其预报准确率不会因为训练样本的减少而降低.可见,最小二乘支持向量机回归在云量等气象要素释用预报方面,具有较好的应用前景. 相似文献
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一、问题提出 统计预报是当前长期天气预报的主要手段之一。常用的古典统计方法包括:回归分析、判别分析、方差分析、时间序列分析i等。对于预报量y,选取s个预报因子x_i(=1,2……s),建立预报方程。 相似文献
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本文用单站温度时间序列的均生函数周期延拓序列拓展预报因子,然后进行EOF迭代温度预报试验,并与主分量、逐步回归筛选方案建模法的预报结果进行比较,初步表明:这种预报方法充分地利用了要素序列与其优势周期的主要相关信息,它具有一定的预报能力。 相似文献
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使用1971-2000年濮阳市冬小麦播种期降水量资料,采用方差分析法,按不同长度周期进行排列,求出各个周期的F值,进行F检验定出第一周期,其位相值为第一周期的第一次值。将原序列减去第一周期的位相值作为新序列1,对新序列1再进行不同长度周期排列,求出各个周期的F值,再进行F检验定出第二周期。对第一、二周期进行稳定性检查,采用经稳定后的第一、二周期的第2次值各自外推,求出预报初值,计算出剩余方差,建立预报方程,进而可计算出降水量预报值。经回代检验,历史拟合率为30/30=100%;2001-2005年试报准确率为4/5=80%。 相似文献
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使用1971--2000年濮阳市冬小麦播种期降水量资料，采用方差分析法，按不同长度周期进行排列，求出各个周期的F值，进行F检验定出第一周期，其位相值为第一周期的第一次值。将原序列减去第一周期的位相值作为新序列1，对新序列1再进行不同长度周期排列，求出各个周期的F值，再进行F检验定出第二周期。对第一、二周期进行稳定性检查，采用经稳定后的第一、二周期的第2次值各自外推，求出预报初值，计算出剩余方差，建立预报方程，进而可计算出降水量预报值。经回代检验，历史拟合率为30／30=100％；2001—2005年试报准确率为4／5=80％。 相似文献
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丽水近50年气温变化规律、突变分析及趋势预测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文采用1953～2004年丽水观测站气温资料,通过使用线性回归分析、滑动平均、累积距平等方法对近50年的气温进行诊断分析,得出1953年以来丽水的年平均气温总体以0.1185℃/10 a的变化率上升;通过用滑动t-检验、Yamamoto法、Mann-Kendall法等方法大致确定1958年、1997年是年平均气温由冷转为增暖的突变点.在此基础上针对年平均气温序列本身建立了自回归滑动平均模型,模型预报能较好的拟合实况序列,对下一年的趋势预报有一定的应用价值. 相似文献
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稳健回归M估计法在贵州省小麦产量预报中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
在分析贵州小麦产量预报存在问题的基础上,将稳健性概念引入小麦产量预报中,运用稳健回归Ｍ估计法对小麦产量进行分析,建立了稳健回归模型,并用其对贵州小麦产量进行试报检验。 相似文献
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利用1951—2006年NCEP/NCAR再分析资料,采用EOF（empirical orthogonal function,经验正交函数）展开方法提取了南太平洋12—2月海表温度变化的主要模态,其第一模态反映了ENSO（El Nino-Southern Oscillation）的信号,周期为3～5a;第二模态与南半球环状模（Southern-Hemi-sphere annual mode,SAM）相联系,周期为准两年。结果表明,南太平洋EOF1时间序列处于正（负）相位时华北地区后期5月多（少）雨,同时注意到南、北太平洋EOF1对中国5月降水的影响区域基本一致。南太平洋EOF2时间序列处于正（负）相位时江南地区的夏季平均降水减少（增多）。去掉EOF1和EOF2的线性趋势后,这种显著相关仍然存在,只是显著相关区域有所缩小。利用南、北太平洋EOF1时间序列作为预报因子,建立回归预报方程,可为预测中国华北地区5月降水提供依据 相似文献
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系统是为地市气象台开发的长期预报业务软件 ,由数据库模块、气象要素的时间序列预报模块、关键农事季节预报模块及统计预报方法制作模块 4部分组成 ,将预报结果采用“多元决策加权法”进行集成 ,得出最终的预报结论 ,还可以用相关分析、点聚图等方法选取因子 ,建立统计预报模型 相似文献
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在农业气象预报中,新的动态-统计预报方法的发展是与光合作用数值理论的建立和作物产量波动的科学研究工作所取得的成就分不开的。农作物产量的动态-统计预报方法是以农业气象条件对作物的光合生产力影响的模拟、产量波动的时间序列规律的研究以及统计预报方法和动态预报方法的合成为基础的。这方面的理论研究分以下三个主要阶段 相似文献
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王文平 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1988,(10)
一、前言目前,常用的作物产量农业气象预报方法多为物理统计模式和经验统计模式等统计学方法.为克服统计学方法的不足,在此引用动态系统状态预报的一种新方法——多层递阶预报方法,试作春小麦产量的农业气象预报. 预报的基本思想是,将时变系统(产量序列)的状态预报分解为对时变参数的预报并在此基础上再对系统状态进行预报.即将春小麦产量的预报分解成对预报模型参数的预报并利 相似文献