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主分量分析在热带气旋强度客观预报中的试用 总被引：3，自引：0，他引：3
为了解主分量因子分析在热带气旋强度客观预报中的应用效能,在NCEP再分析资料、T106L19模式产品和热带气旋历史观测资料基础上,采用主分量因子分析技术,结合多元线性回归和BP型人工神经网络,开展了西北太平洋热带气旋的强度客观预报技术研究试验。试验包含完全预报法原理下的预报因子有无主分量分析、线性与非线性预报方法建模等方面的比较。结果表明,预报因子的主分量分析通过降低线性回归和BP人工神经网络模型的维数,提高因子间独立性,可减小模型强度预报平均绝对误差,提高模型实际预报能力。 相似文献
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在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上,应用气候场的主分量逐步回归方法,通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选,求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系,而后进行逐步回归预报. 相似文献
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在桂东南低温阴雨天气的特征和类型研究的基础上，应用气候场的主分量逐步回归方法，通过多个气候场的主分量因子相关分析筛选，求得低温阴雨场主分量与高度场、海温场、环流指数以及副高面积指数等因子场主分量之间的联系，而后进行逐步回归预报。 相似文献
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建立福建汛期降水量气候场的主分量逐步回归预测模型,通过预测福建汛期降水量气候场的主分量来实现对福建汛期降水量场的预测。选取北半球500 hPa高度场、太平洋海温场、北半球海平面气压场等含不同区域不同季节的诸多因子场的前若干主分量因子作为预测因子。计算分析了福建汛期降水场的主分量分布特征和分型特点。利用相关筛选和双重检验逐步回归方法,建立福建汛期降水场与多个因子场的关系,建立主分量的预测方程。通过对2012年福建汛期降水的预报,发现该模型对福建汛期降水的趋势和分布有较好的预测能力。 相似文献
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运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县（市）前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。 相似文献
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运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县(市)前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。 相似文献
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基于主分量的神经网络水位预报模型应用研究 总被引：5，自引：0，他引：5
根据气象和水文资料，以上游面雨量、水位值为预报因子，以西江流域的梧州水位为预报量，发现预报因子与预报量有很好的相关性。采用人工神经网络与主分量分析相结合的方法，建立了梧州水位的预报模型。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果及预报稳定性明显好于传统的神经网络预报模型，可在预报业务中应用。 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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基于高光谱数据的叶面积指数监测是快速获取冬小麦叶面积指数的重要方法。为了探究回归方法和高光谱数据变换对冬小麦叶面积指数反演精度的影响,采用逐步回归和偏最小二乘回归方法,分别建立基于冬小麦拔节期冠层高光谱数据、一阶导数光谱数据、二阶导数光谱数据和对数光谱数据的叶面积指数多元线性回归模型。结果显示,导数和对数变换能够提高冬小麦LAI反演精度,以蓝紫光、绿光、红光和近红外波段建立的一阶导数光谱数据逐步回归模型最优,建立回归模型的决定系数R2为0.974,交叉验证的RMSE为0.131,可为冬小麦LAI估算的方法选择和数据处理提供依据和参考。 相似文献
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利用郑州农业气象试验站1980—2006年冬小麦发育期、千粒重和穗粒数以及逐日气象资料,分析了影响千粒重和穗粒数的显著时段和关键因子,建立了千粒重和穗粒数的预测模型。结果表明:与千粒重相关显著的时段、关键因子是抽穗后15~19 d和29~33 d的温度以及9~13 d的日照;有利于获得较高千粒重的适宜温度范围为18.8~22.8℃,日平均气温上限为29.5℃;与穗粒数相关显著的时段、关键因子是返青后21~25 d的温度。相关显著时段的气候要素对千粒重和穗粒数具有较强的指示作用,可以较好地预测千粒重和穗粒数,为进行产量预报提供参考。 相似文献
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采用偏最小二乘回归建立了前汛期(4-6月)月降水量的预测模型,其中模型的输入因子是通过对3个前期月平均物理量场(海温场、500 hPa温度场和200 hPa高度场)大量的场相关因子采用系统降维的处理方法获得.为实现同时对多个站点的月降水量预测,将多站点的月降水量预测转换成多站点气候场的主分量预测,进一步利用气候场特征向量的近似不变性进行回算,从而得到多站点的逐站月降水量预测结果.对广西37个基本站的前汛期月降水量进行了6年独立样本检验,其预报结果显示该模型具有较好的预报能力. 相似文献
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气象条件对小麦白粉病发生影响的研究 总被引：10，自引：1，他引：9
这１０多年来江苏省代表站的小麦白粉病始病期、严重率和同期的气象资料,采用滑动相关普查方法,分析了气象条件对白粉病发生的影响作用,发现对白粉病始病期和严重率有着显著的影响,但影响作用具有阶段性和区域性。在此基础上建立了白粉病的预报模式。 相似文献
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利用1979—2015年中国国家气候中心整编的160站月平均气温和NCEP/NCAR全球大气再分析资料,从1979/1980—2008/2009年冬季前期500 h Pa高度场、200 h Pa势函数和850 h Pa势函数场选择预测因子,考虑不同时效因子的组合及其独立性,综合应用多因子回归集合、交叉检验集合、逐月滚动集合,建立了针对中国冬季气温的逐月滚动预测模型,并利用该模型对2010/2011—2014/2015年冬季气温进行了独立预测试验和检验。结果表明,综合运用多种集合可提高短期气候客观定量预测的可行性和稳定性。多因子回归集合能增加可预测站点数,交叉检验集合可减少因统计关系不稳定而产生的对预报效果的影响,逐月滚动集合的应用不仅增加了可预测站点数,而且使预测效果更加稳定。本文建立的预测模型可对中国冬季气温进行长时效的预测,且有一定的预报技巧,对实际的季节预测业务有重要应用价值。 相似文献