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在气象预报中,需要进行许多分类,例如:天气过程分类、环流型分类、降水量、气温的分类、天气区划、预报因子的归并、相似年、月的确定等等,都需要进行客观分类。目前应用较广的客观分类分析方法是聚类分析。聚类分析是研究样品或变量指标分类问题的一种多元统计分析方法。它可以用统计方法对样品或变量指标进行数字分类。定量地确定样品或变量指标间的相似程度:根据相似的差异性把其归入不同的类别。本文以动态聚类分析方法作河池地区暴雨客观分类。 相似文献
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《浙江气象》1979,(1)
一、引言聚类分析(Cluster analysis)是数理统计中研究物以类聚的一种方法,它的主要目的是研究事物的分类,在气象上由于各种环流形势非常复杂,仅仅凭经验来判断分类往往是不够的,如果用聚类分析把历史台风样本按照一定的标准客观地分成几类,则既可以“分类归纳出各种客观予报方法,又可以把各个型作为一个“质”的因子,然后通过数量化处理转化成“量”的因子,参加到预报方程中去,本文采用后一种方案,重点在改进预报因子,首先选择反映西风带和付高特征的有关因子,作为聚类分析的标准,然后,使分类因子数量化,同时结合其他数量因子,进行逐步迴归,建立预报方程,初步的试验结果表明,在台风路径的客观预报中,引用聚类分析是有效的,它能够把予报员的实践经验定量的反映到客观予报的模式中去。 相似文献
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模式输出统计预报的技术,包括如何应用数值预报和采用什么样的统计方法,在第一章着重讲了为什么要发展模式输出统计预报,第二章谈了数值预报的概况,这一章将介绍模式输出中采用的一些统计方法,特别是在地方模式中经常采用的统计方法。第一节:聚类分析在第一章中我们讲了在搞地方 MOS 时采用分类可以提高 MOS 质量,在这将介绍MOS 方法中可以采用的分类方法——聚类分析。 相似文献
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一、问题的提出聚类分析是数理统计中多元分析的一个分支,70年代初期开始应用于医学、地质和气象。近二年来在气象上的应用,显示了它具有明显的生命力,在未来的天气分析和预报中将是一种有潜力的方法之一。然而,过去讨论的系统聚类分析和模糊聚类分析,在使用过程 相似文献
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天气形势分型是一个典型的对图象的模糊识别问题。首先,要着手分型,就要确定怎样的两个形势才算作相似,也就是两个形势或多个形势间的相似本身是一个模糊概念,很难用一把确定性的尺子去度量。这就是所谓第一类模糊性,即研究对象是不确定的。其次,如何把历史上出现的许多形势分成若干型又是一个模糊择优问题,即第二类模糊性。分多少型才算最合适、某日形势分在哪个型最恰当,都需要加以模糊判定。本文应用模糊聚类分析对1972—1979年我国南方春播期(3月21日至4月14日)的亚欧500毫巴形势进行了分型,且就分型结果作了天气气候分析。 1.分型原理令X是某一集合X={x},X上的模糊集是由隶属函数μ_A:X→[0,1]来定义的,即对X中的每一元 相似文献
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一 为了分析天津三十年的气候资料,我们试用了星座图的方法。它是一种通过作图进行多变量样本的聚类分析的方法。所谓星座图,就是将样本点在一个半圆内,用一颗星表示一个样本。根据样本落入半圆的位置不同进行分类。性质类似的样本落的位置相近,称为一个“星座”。性质相异的样本落的位置相距较远,分别落入不同的星座。每个星座表示一种类型。下面简单介绍一下这种方法。 相似文献
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模糊聚类分析在天气预报和农业气象方面可以有较广泛的应用,是一种比较有力的以分类为基础的预测工具。但是,长期以来,其运算(特别是大样本条件下的运算)往往由于工作量太大,占用内存太多而不易在APPLE—Ⅱ机上进行,从而影响了其普及应用。本文拟在56KCP/M操作系统支持下(全部内存为64K),在APPLE—Ⅱ机上初步探讨一下进行大样本聚类分析的程序设计及其技术特点。 相似文献
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油茶遍布广西各地,是食用油的主要原料之一。油茶的全生育期较长,其生长发育受气象因素的制约复杂。本文试取凤山县历年来的油茶生产资料,采用聚类分析方法在其产量与气候因素之间做一些相似性年份的聚类试验,试图从这一途径探讨影响油茶产量的关键发育时期与气象条件之间的联系,并试用聚类分析作油茶产量预报的初步探讨。 一、资料的选择与聚类分析 油茶的适应性广,是较速生、优质、经济价值高的木本油料造林树种。它喜生长于酸性(PH4.5～6)的红壤、黄壤土壤。凤 相似文献
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采用模糊C均值聚类 (FCM)、遗传算法 (GA) 和模糊减法聚类 (FSC) 交叉融合、优势互补思想进行副热带高压影响因子的综合聚类分析和副热带高压指数的诊断预测。在统计分析的基础上, 通过选择若干与副热带高压指数关系密切的影响因子构成了高维特征空间, 进行了综合聚类分析, 实现了副热带高压指数的聚类判别和诊断预测。该文提出的综合聚类方法既可克服FCM/GA算法全局/局部寻优的不足, 又可客观确定聚类数目。试验结果表明, 该方法具有良好的分类效果, 判别结果与实况基本相符。 相似文献
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利用模糊聚类分析方法将广东省前汛期降水的分布趋势进行分类。取各类的代表站进行对应分析，用前两个公共因子对汛期降水的分布趋势进行分类，分析各类的500 hPa平均高度场及它们之间的差异。同时研究各类前冬（1，2月）500 hPa环流形势的演变特点和海温场（12～2月）的分布。最后求得前两个载荷变量的预测值，作出汛期降水分布趋势预报。 相似文献
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对于大范围的作物气候区划,一般是通过农业气候分析,找出有明确意义的区划指标,采用指标法或指标重迭法进行分区。近年来,Fuzzy 聚类分析己广泛应用到农业气候区划中,促使区划方法向多元化、客观化、定量化的方向发展。本文利用 Fuzzy图论中的最大树法,对甘肃省玉米种植的气候适应性进行了区划处理,得出了与传统分类相一致的结果。 相似文献
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应用有序样方聚类法,把普陀山旅游区32个样方分为5个群落类型,分别是马尾松-青冈+檵木群丛、马尾松-青冈+檵木+红楠+窄基红褐柃群丛、马尾松+枫香+檵木-青冈+檵木群丛、马尾松+青冈-青冈+檵木群丛、马尾松+青冈-青冈+檵木+石栎群丛,并运用TW INSPAN对上述样方进行聚类分析。两种分类方法的结果具有极显著的关联,说明有序样方聚类法很好地揭示了旅游干扰和群落类型之间的关系,它更适合于旅游干扰分析中的聚类研究,在旅游干扰的研究中是一个有益且有效的尝试。 相似文献
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本文应用模糊(Fuzzy)聚类分析方法对德州地区“干夏”(5月10日至7月20日)63个蒙古低涡型个例进行分类,获得了短期(24—48小时)和短时(12小时)有无降雹及短时降雹强度的客观依据。经历史资料验证及近两年实际应用,效果令人满意。 相似文献
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针对极端温度MOS (Model Output Statistics) 预报中的季节划分问题,通过聚类分析方法以华北地区为例进行试验,在此基础上提出一种新的MOS温度预报方程季节分类方式:2月11日—3月20日和11月5日—12月4日定义为早春晚秋类,5月1日—9月30日定义为夏季类,3月21日—4月30日和10月1日—11月4日定义为晚春早秋类,12月5日—2月10日定义为冬季类。由于上述季节分类与传统的季节划分在3—5月和9—11月时间段存在较大差异,因此利用2009年进行试报,就两种时间分类进行对比分析。检验结果表明:利用新分类方法制作的极端温度MOS预报的整体效果好于传统的季节划分得到MOS极端温度预报效果,说明新的分类方式更适合于极端温度MOS预报。 相似文献