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宝丰县汛期长期天气预报趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３… 相似文献
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论最优预报因子与最优预报方程 总被引：9，自引：3，他引：9
本文根据预报量与预报因子关系的实际情况,提出了预报因子的四种类型,并且利用最优化方法原理选取最优的预报因子,同时还利用强迫引进重要因子的办法选取最优预报方程。从实例计算证明,最优预报因子基本上是非线性的,所以用逐步回归或逐步判别方法建立的预报方程也是非线性的,并且还证明,非线性预报方程比线性预报方程效果有明显的提高。本文最后还指出,此种非线性预报方法可推广到各个领域有关多元分析的定量和定性预报工作中去。 相似文献
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复共线性关系对逐步回归预报方程的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对气象预报中常用的逐步回归预报建模方法,由于没有直接考虑筛选出的预报因子之间可能存在复共线性关系会影响气象预报方程的预报性能问题,提出了在初选的大量气象预报因子(自变量)中,采用条件数计算分析方法,选择复共线性关系小的预报因子组合建立预报模型的方法.以重要气象灾害的预报难点--台风预报为例,用大样本分别建立了12个台风移动经度、纬度的条件数预报方程和逐步回归预报方程.对比分析结果表明,由于条件数计算分析有效控制了预报因子间的复共线性关系,因此,在相同的预报因子(自变量)和预报对象(因变量)条件下,分月建立的条件数台风移动路径预报方程,虽然历史建模样本的拟合精度略低于逐步回归预报方程,但是对独立样本的预报精度明显提高,其中7、8和9月条件数预报方程的预报误差平均为153.9 km,而相应的逐步回归预报误差平均为229.2 km,两者相差75.3 km.进一步研究发现,在F值分别取1.0、2.0和3.0的情况下,建立的台风移动路径的逐步回归预报方程,其预报误差也明显大于条件数预报方程.另外,由于预报因子组合的复共线性的影响,逐步回归方程还出现了在个别点预报误差极大的不合理情况. 相似文献
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HLAFS资料在短期降水、气温MOS预报方法中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对HLAFS资料建立的5~9月夏半年气温、降水方程中所选的因子进行统计整理,找出使用频率最高的因子。气温方程中所选的因子,24 h气温预报方程中以24 h前的因子多;而48 h预报方程中多选24 h后的因子,实况因子选中的几率大,与预报员的思路一致。降水方程中,因子辐散风选中的最多,其次为Q矢量散度和涡度。利用“1999.7.4”庆阳大到暴雨个例,对方程中使用最多因子的实时场和预报场进行了分析,所选因子有较明确的物理意义,为以后MOS预报降水因子的选取提供了参考依据。 相似文献
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利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。 相似文献
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利用计算机技术,将预报因子选取、方程建立和样本拟合融为一体,建立了预报因子选取及方程建立人机交互平台。该平台包括文件信息,因子初选和回归分析三个模块:(1)文件信息模块主要是读取预报对象文件和预报因子文件,显示并检查文件头信息样本长度的一致性;(2)因子初选模块主要是计算各气象要素或物理量场中每个格点因子与预报量之间的相关系数,构成各相关场,分析这些相关场及其关键区域,从中筛选出组合因子;(3)回归分析模块是对选入的组合因子与预报对象进行逐步回归计算,建立预报方程,并根据回归方程参数和样本拟合率,通过改变因子引入和剔除标准来调整回归结果。 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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最优化方法在天气预报中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
本文根据最优化方法原理,提出了选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的办法。试验表明:用此方法选出来的非线性预报因子和建立的方程比线性的好。最后还指出了此方法可推广到预报量离散的情况,建立非线性的判别方程,同时可用于长、中、短期天气预报。 相似文献
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本文对《利用静止卫星云图预报台风路径的一种新方法》中影响台风路径的环境云场因子作了新的分类和规定,引入副热带高压变化因子,建立了一个五因子的台风路径的预报方程,且对方程进行了检验和讨论,表明改进的预报方程效果较好。并用实例说明预报方法。 相似文献
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我省县站MOS预报以判别分析和REEP法(事件概率回归估计)应用最广、效果最好。无论用什么方法建立MOS方程,选好预报因子是关键。用以上两种方法建立MOS方程,一般是将预报量与预报因子“0、1”化。0、1化后的0、1型变量必须经严格检验,才能选出相关稳定、信度高的预报因子。 相似文献
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根据本站历史资料,从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子,建立预报方程,制作预报. 1预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算,形成预报因子数据文件. 相似文献
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完全预报是应用实际观测资料建立预报量实测值和预报因子实测值之间的同时关系,得出统计预报方程,然后在假定数值预报是完全正确的情况下,将数值预报产品结合其他因子代入预报方程,作出天气要素预报。对于接收数值预报产品年限较短,而历史资料较多的阿盟,采用完全预报法较为适宜。 相似文献
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利用日常接收到的地面及高空实测资料，采用滚动式相关普查方法筛选因子，给定临界值，将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子，然后用逐步回归方法建立方程，高低空因子分别建立方程，将各方程的预报值取平均，作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报，经过长达一个月的预报检验，效果良好。 相似文献
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陈久平 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1991,(7)
一、思路用权重回归方法做预报,方法简单,结果清楚,使用方便。但对各个因子的随机性要求较高,各个因子对预报对象的贡献存在着放大或缩小的现象,特别是各因子对预报对象在某年的贡献改变了各因子对预报对象的真正贡献,影响预报的成功率。用同样的方法只改变预报因子,有时预报结果往往相反。这说明在组合计算工作中可造成各因子相互制约。这是预报工作中需要着重解决的问题。本方法采用12个指标,组合建立了3个权重方程,把3个方程的结果分别按年份 相似文献
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用自然正交展开的方法,求出各个样本的时间权重系数,并把它作为组合因子来建立逐步回归方程.这样建立起来的方程中所引入的预报因子——时间权重系数,是一个携有全部参加自然正交展开的前期因子信号的组合因子.由这样因子构成的逐步回归方程,可以期望较一般因子或人为组合因子所构成的逐步回归方程有更客观、更理想的预报效果. 相似文献
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多预报量双重筛选逐步回归在台风路径预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文对通常的逐步回归进行了分析,指出在同时制作多个预报量的预报时,这方法并不十分可靠。因为这样得到的预报方程常常包含着比较大的随机误差,之所以产生上述情况,问题在于对多个预报量建立方程时,没有考虑预报量之间的关系。因此,有必要对通常的逐步回归进行改进,考虑对多个预报量同时进行筛选的逐步回归。 台风路径预报的试验结果表明:由多预报量双重筛选逐步回归建立的方程组,对相近预报时段的相同预报量,其影响的预报因子大体相同,而对于不同预报时段的不同预报量,则影响的预报因子有着显著的差异,这样得到的方程组物理意义比较明确,不仅有利于提高预报方程的预报精度,而且还有利于对不同预报方程的预报因子进行分析和改进。 相似文献