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利用1951—2007年逐月的北半球500 hPa高度场资料,使用降尺度技术和偏最小二乘回归方法,对我国东部夏季6—8月降水量作可预测性研究。用全球大气与热带太平洋相耦合的数值模式(CGCM)输出的500 hPa高度场作为因子场,利用建立的预报模型作预报试验。试验结果表明,以北半球东亚40°E~180°地区的500 hPa高度场是较佳的降尺度因子场。预报模型的建立与使用的提取主分量个数和资料时期有关,提取主分量数在4~7、样本容量取32~43时有较好的预测效果。试验结果还表明,以CGCM模式输出的500 hPa高度场作为因子场进行预测,有一定的预测能力。 相似文献
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华南前汛期降水预测模型及其预测试验 总被引：2，自引：0，他引：2
将中国华南区域分为东、西2个区,对每个区(8个站)的前汛期(4—6月)平均降水量作自然正交展开(EOF),选取各区累积方差贡献超过75%的前4个主分量作为预报分量。再利用偏最小二乘回归方法结合均生函数方法,提出一种同时考虑预报量自身显著变化周期和前期物理量因子对预报量未来变化影响的预报模型,分别建立东、西区前汛期平均降水量的偏最小二乘回归预报方程。试验结果表明,新的预报模型的预报效果比单纯采用前期物理量因子的逐步回归模型更好,并且其预报能力的提高具有合理的分析依据。 相似文献
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大气环流降尺度因子在中国东部夏季降水预测中的作用 总被引：16，自引：2，他引：14
本文将1951～2007年500 hPa 格点资料构成的表征区域系统的环流特征量作为降尺度因子, 使用降尺度技术和偏最小二乘回归方法, 以环流特征量作为因子场, 建立逐月的我国东部夏季降水量的预报模型。从最佳预报模型中的环流特征量出现频率的角度, 对大气环流降尺度因子在我国东部夏季降水预测中的作用进行分析研究。结果表明, 在夏季各个月份的预报模型中, 出现频率表现最突出的因子是北半球和东半球副高系统。此外, 东亚地区副高系统也起十分重要的作用, 特别是西太平洋副高强度和面积指数。 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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魏光辉 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(4):60-63
水面蒸发量敏感因素的判断,对于干旱区水资源规划利用具有重要的指导意义。本文以新疆尉犁县为例,对水面蒸发量影响因素进行分析。文章首先采用偏最小二乘回归法建立了水面蒸发量模型,在此基础上运用偏导数法分析了水面蒸发量对各影响因素的敏感性。结果表明:偏最小二乘回归模型具有较高的精度,不仅能够定量预测水面蒸发量,而且能够从机理上解释各影响因素对蒸发量的影响;风速、温度、水汽压这三因素对水面蒸发量最为敏感。上述模型为研究干旱区水资源利用提供了一种新方法和新思路。 相似文献
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一种诊断序列非均一性的新方法 总被引：7，自引：1，他引：7
提出使用偏最小二乘回归方法进行序列非均一性和区域气候突变诊断的新方法。利用三峡地区16个测站夏季气温1951—2004年期间资料,用此方法对内江站与邻站气温进行分析研究,结果表明,该地气温在1970年代初和1980年代末出现明显的局地非均一性。 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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各层北半球环形模态异常与地面大气温度的关系研究 总被引：1，自引：1，他引：1
文中研究了不同气压层的北半球环形模态异常时,与之相应的北半球地面大气温度的变化及其月际变率特征。为衡量温度变化的程度,使用偏最小二乘回归方法定义了一个新的耦合指数。该指数定义为对地面气温距平场和北半球环形模态指数做偏最小二乘回归分析的第1主分量。分析表明,该指数可以较准确地表现出北半球环形模态异常时相应的整个温度场变化程度。通过该指数序列分析和环形模态异常时地面气温合成分析,比较了处于不同气压层面的北半球环形模态异常与地面大气温度异常的不同关系。(1)不同层面的北半球环形模态异常与同时期的地面温度关系比较:1月对流层中高层的北半球环形模态异常与1月地面温度异常关系最密切,密切程度超过其他气压层的北半球环形模态异常,与2月地面温度关系较显著的是1月平流层低层的北半球环形模态异常;(2)环形模态异常与地面气温耦合关系的月际变率分析结果:1月位于对流层中高层的北半球环形模态异常与1月地面气温耦合关系最强烈,与其他各月地面气温的耦合逐月递减,4月之后变得不明显;1月平流层低层的北半球环形模态异常除了与1月气温关系密切外,还与2、3月地面气温关系密切,4月之后不明显。 相似文献
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冬季北太平洋风暴轴的年代际变化特征及其可能影响机制 总被引：12，自引：0，他引：12
利用1958-2002年的ERA-40再分析资料,用谐波变换和EOF方法分析了冬季北太平洋风暴轴在年代际时间尺度上的变化特征,并通过回归分析的方法初步探讨了风暴轴年代际变化的可能影响机制.结果表明,在年代际时间尺度上,北太平洋风暴轴有两种主要模态,第1模态是风暴轴在其气候平均位置增强或减弱的主体一致变化型,其年代际变化受到上游涡旋强迫的影响,北大西洋强(弱)的涡旋活动,使得冬季北太平洋西风急流减弱(增强)、变宽(窄)、北抬(南压),同期北太平洋风暴轴活动偏强(弱),黑潮延续体区海表温度有偏暖(冷)的响应;第2模态是风暴轴中东部在气候平均位置南北两侧振荡的经向异常型,与太平洋年代际振荡(PDO)循环的暖(冷)位相相联系,下垫面海温非绝热加热的作用,激发加强(减弱)大气中类太平洋/北美遥相关型(PNA)的响应,引起大气斜压性异常偏南(北),使得风暴轴整体南压(北抬),且中东部向东南(北)方向移动.因此,冬季北太平洋风暴轴的年代际变化不仅是局地波-流相互作用的结果,还应考虑上游涡旋活动和海温热力强迫的作用. 相似文献
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利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013—2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91. 7%;中部地区改善效果明显站点占86. 5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。 相似文献
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利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。 相似文献
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上海地区最高气温资料的恢复试验 总被引：3，自引：0，他引：3
对上海最高气温1924～2001年期间的缺测资料进行了恢复试验,以期通过该个例的研究,探讨我国台站历史资料集中缺测或中断序列的恢复、插补的一般方法.选取使用上海气象观测站的相邻若干台站的最高气温资料,分别用回归分析法、判别分析法和偏最小二乘法,对上海站相应期间缺测资料进行逐年逐月的恢复,并利用交叉检验的均方误差作为恢复效果的评判.结果发现对缺测资料恢复的总效果以偏最小二乘法为最好,因此选用该方法作为资料恢复的主要方法.恢复过程为每次仅恢复某月份、某测站、某年份的缺测资料,恢复后的估计值作为观测值使用,再进行其它缺测资料恢复的新资料集,如此反复地进行,以近期资料开始,逐步向前期资料延拓.这样做的目的是为了使得和后续的观测资料直接连接. 相似文献
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CAR和SVM方法在郑州冬半年大雾气候趋势预测中的试用 总被引：2，自引：0，他引：2
以郑州冬半年大雾日数为对象,在分析其气候特征的基础上,尝试大雾日数的气候趋势预测。首先选择气候预测中常用的环流特征量作为因子群,通过相关筛选,选取与预测对象相关系数较大的环流特征量作为预测因子,然后分别采用多变量自回归（CAR）和支持向量基（SVM）回归两种方法,建立郑州冬半年大雾日数预测模型。CAR方法回报正确率为88％,SVM方法回报正确率为82．4％;经2002／2003—2005／2006年4a的独立样本试报,两种方法平均预测准确率（Ts）均为75％。 相似文献
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用小波分解（WT）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合的方法,建立西太平洋副热带高压面积指数的预报模型。该方法首先将西太平洋副热带面积指数（SI）分解为相对简单的带通分量信号,利用LS-SVM建立各分量信号的独立预报模型,然后对预报结果进行集成。为了评估和比较该方法的预报效果和技术优势,最后比较了在同等条件下WT～LS-SVM模型和神经网络、线性回归模型的独立检验预报效果。试验结果表明,该方法具有泛化能力强、预报精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点,具有良好的应用前景。 相似文献