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1.
热带气旋登陆华东的客观预报方案 总被引：7，自引：2，他引：7
热带所旋登陆华东属小概率事件。构造适当划分区间的阶梯函数能较好地反映登陆事件条件概率的非线性分布。应用阶梯函数变换的因子对登陆事件概率的预报性能优于线性相关的标准化因子。预报方案应用阶梯函数变换因子，通过非线性相关比筛选和REEP分析构造热带气旋登陆华东的预报模式。应用初始场资料与数值预报产品分别构造了统计－天气学、统计－气候学和统计－动力学的分类预报模式。应用分类预报模式的预报结果进行综合的预报集成提高了预报技巧。预报检验与试验表明本方案对热带气旋登陆华东具有一定的预报能力。 相似文献
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在统计分析中,非线性相关因子的处理经常采用初等函数变换的方法,即把自变量X和因变量Y通过一个非线性函数x′=F(x)进行变换后,再计算x′同Y的线性相关系数。但是,由于确定这种函数的计算工作量很大,而且事实上大多非线性关系很难用某一规则函数来表达,所以,有时效果并不理想。我们在雨量量级预报中试用模糊事件的概率变换进行非线性相关因子筛选,然后,由因子的概率样本建立回归方程,在微机上编程计算,方法简单,使用效果较好。 相似文献
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使用1994～1998年客观分析资料,用概率映射法作因子非线性变换,分别普查了因子与杭州夏季高温概率的相关性,找出一些高相关因子对其进行REEP分析,在此基础上构造杭州高温概率预报模式。经过1999年的试用,效果较满意,对实际业务预报服务有较好的参考价值。 相似文献
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本文在大－暴雨ｍｏｓ预报中应用概率变换法进行对比分析,结果表明：概率变换法能提高预报因子与预报对象之间的线相关性,扩大了预报因子的选取范围,改善了方程中的因子组成结构,使方程的历史拟合率和预报准确率有明显的提高。 相似文献
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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
7.
对回归分析中的因子问题作了一些探讨,认为对预报因子进行相关稳定性检验后,选取相关稳定或相关系数呈上升趋势的因子建立回归方程,预报效果较好.一些非线性函数,经过适当的变换可化为线性函数,通过这种变换,一些曲线回归问题可以用线性回归进行处理,用来预报效果较好. 相似文献
8.
通过对降水因子的数据进行熵变换，使降水预报因子和预报量之间的复杂非线性关系变为准线性关系，能充分挖掘预报因子的潜在信息，实现统计模型同资料的匹配，提高了预报精度。 相似文献
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Y为二级X为多级的相关量度研究 总被引：6，自引：3，他引：3
针对小概率事件中常采用的Ｙ取二值,Ｘ取多级的数据环境,采用将因子Ｘ的等级序列Ｘｉｔ转换成以条件概率为参数的序列（ｆ（Ｘｕ）的方法,导出一个与原因子序列（Ｘｕ）与预报序列Ｙｔ是成线性还是非线性相关无关的相关量度公式。它可为建立小概率事件预报模式提供更合理的可比性好的因子挑选准则。 相似文献
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在统计分析中,非线性相关因子的处理经常采用初等函数变换的方法。即把自变量X和因变量Y通过一个非线性函数X＇=F(x)进行变换后,再计算X＇同Y的线性相关系数,但是,由于确定这种函数的计算工作量很大,而且事实上非线性关系很难用某一规则函数来表达,所以,有时效果并不理想。 相似文献
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刘生长 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1987,(5)
模糊数学在气象中的应用是十分广泛的.用模糊关系方程预报天气,就是利用预报因子与预报对象之间存在着的模糊关系,由预报因子通过模糊关系这个转换器作模糊变换,从而求出预报量.本文首先给出预报的数学模型,然后以实例说明用模糊关系作预报的方法和步骤. 一、预报的数学模型 相似文献
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应用线性化方法作江淮气旋发生的概率预报 总被引：2，自引：1，他引：1
利用几十年气旋资料,应用经验统计及智能数据库技术,精选与气旋发生关系密切的因子,采用非线性回归变换,建立概率回归方程。将T016数值产品代入回归方程进行气旋概率预报。经实际应用并采用Brier评分,结果满意。 相似文献
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基于加密降水资料的贵州地质灾害概率预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
运用信息量法进行了地质灾害易发性评价,将全省划分为3个易发等级。利用贵州省2009—2014年的地质灾害和降水数据,分析了每个等级中地质灾害概率与有效降水量之间的关系。在此基础上,利用概率论方法将动态临界雨量引入预报模型,建立了基于动态临界雨量的地质灾害概率预报模型。结果表明:对于任意的易发区划等级,诱发地质灾害的临界雨量并不是静态的,而是分布在一个非常大的区间上;当有效降水量为该区间上一个特定的值时,用相应的概率来描述地质灾害发生可能性的大小,而不是地质灾害一定发生更为恰当;在2015年的检验中,模型预报准确率超过80%,说明该概率预报方法具有实际应用价值,能起到良好的预报预警作用。 相似文献
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同常规的统计预报一样,在MOS预报中挑选因子同样也是一个关键和核心的问题。 由于预报因子和预报对象之间的关系是错纵复杂的。很少存在线性关系。而在我们日常使用的统计方法中只有线性关系的各种方法才是比较成熟的。直接进行非线性处理是非常复杂的。所以,一般的做法是采用将非线性关系转化为线性关系后再采用线性方法 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2016,(3)
应用常规观测资料与NCEP1°×1°再分析资料,对承德市各县区初霜的时空分布特征及南北县区初霜出现时间的稳定性进行了分析,在对117个初霜环流形势分析的基础上,建立了初霜预报的天气概念模型;筛选因子,分县区确立了预报指标;采用概率、指标、数值预报产品相结合的方法及概率区间取值法建立了分县区初霜预报模型;检验表明,该模型对于中重度初霜冻预报准确率可达95%以上,对轻度初霜的预报准确率可达68%以上,无漏报出现。 相似文献
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应用常规观测资料与ncep1°×1°再分析资料,对承德市各县区初霜的时空分布特征及南北县区初霜出现时间的稳定性进行了分析,在对117个初霜环流形势分析的基础上,建立了初霜预报的天气概念模型;筛选因子,分县区确立了预报指标;采用概率、指标、数值预报产品相结合的方法及概率区间取值法建立了分县区初霜预报模型;检验表明,该模型对于中重度初霜冻预报准确率可达95%以上,对轻度初霜的预报准确率可达68%以上,无漏报出现。 相似文献
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宜昌市夏委降水分片概率预报方法 总被引：1，自引：0，他引：1
预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干“节”,针对某“节”出现降水的次数,求出其频数。经过如此处理后,将每日预报因子（原始数据）换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）法建立概率预报方程。试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率。 相似文献
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预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干"节",针对某"节"出现降水的次数,求出其频数.经过如此处理后,将每日预报因子(原始数据)换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计(REEP)法建立概率预报方程.试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率. 相似文献