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1.
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
2.
《干旱气象》2015,(6)
利用1951~2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归(PLSR)方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站(沈阳、朝阳、营口、丹东和大连)汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析。结果表明:采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10 mm。PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002~2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6%,比逐步回归模型提高了10.3%。 相似文献
3.
近百年广州汛期降水变化特征及其影响因子 总被引：18，自引：12，他引：18
利用1908～2000年广州市逐月降水资料、Hadisst海温资料和NCEP再分析资料,讨论了广州前汛期(4～6月)和后汛期(7～9月)降水的旱涝等级分布特征、长期变化趋势以及影响因子.结果表明,近百年来广州前汛期旱涝事件出现的连续性和间歇性比后汛期明显.前、后汛期降水分别经历4个偏湿时期、3个偏干时期和2个偏湿时期、2个偏干时期变化.前汛期年降水量呈上升趋势,后汛期年降水量呈下降趋势,但两者均没有达到0.1显著性检验标准,所以年降水量仍处在自然振动变化范围之内.机制分析表明,前期春季(3～5月)西太平洋暖池海温异常通过海气相互作用影响后期(4～6月)的大气环流,导致广州前汛期的降水异常.南海夏季风则通过与北半球500hPa位势高度场的遥相关来影响广州后汛期的降水异常. 相似文献
4.
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
5.
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
6.
目前,不少人对长江中下游汛期旱涝的前期环流特征等已进行过研究。这里仅就单站汛期降水趋势,预报因子和环流背景的关系进行简单的分析。这几年,制作单站汛期(5—9月)总降水趋势预报时,得到二个较佳因子:3月平均气温(?)和3月平均日较差[即月平均最高气温与月平均最低气温之差(?)]。用这二个因子建立起的判别方程A=(?)对汛期总降水量ΣR有很好的分辨能力。 相似文献
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神经网络模型预报湖北汛期降水量的应用研究 总被引：18，自引：1，他引：18
使用人工神经网络方法建立了湖北省汛期 (6～ 8月 )总降水量的短期气候预测模型 ,该神经网络模型的输入是汛期前期 (2～ 4月 )的北半球月平均 5 0 0 h Pa高度场、海平面气压场和太平洋海温场的扩展自然正交展开 (EEOF)的前几个主要模态的时间系数 ,输出了湖北汛期降水场的自然正交展开 (EOF)的前 2个主要模态的时间系数。41 a历史资料的交叉检验表明 :样本试验的预报技巧评分平均为 0 .2 4 6 ,虽然该模型对各年的预报效果仍存在一定的不稳定性 ,但它可为湖北汛期降水的短期气候预测提供一种具有明显统计预报正技巧的预报方法 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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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
11.
场对场预报模型及其对降水的预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
用经验正交函数对预报因子场和预报对象场分别进行分解，将正交展开的时间系数作为预报因子和预报对象，提出了一种场对场预报模型，该模型考虑了预报系统的时变性，并利用云南５月份的雨量资料进行了预报试验。结果表明，用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性。 相似文献
12.
The paper concerns a flood/drought prediction model involving the continuation of time seriesof a predictand and the physical factors influencing the change of predictand.Attempt is made toconstruct the model by the neural network scheme for the nonlinear mapping relation based onmulti-input and single output.The model is found of steadily higher predictive accuracy by testingthe output from one and multiple stepwise predictions against observations and comparing theresults to those from a traditional statistical model. 相似文献
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以甘肃东部、西峰汛期干旱为预报、解释对象，提出了省地台结合制作干旱回归预报的方法，并对其预报效果进行了对比分析。结果表明，可提高预报质量１０％—１６％ 相似文献
14.
考虑了气候系统中一些变量突变时对预测关系的改变作用，用多元门限回归模型的建模方法建立长江下游地区夏季旱涝趋势预测模型。拟合效果较理想，用１９９４－１９９５年的独立资料检验，预测结果与实况较为接近。 相似文献
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Summary Two statistical models are created for the Caribbean during its dry season. Canonical correlation analysis (CCA) confirms
that there is a robust El Ni?o Southern Oscillation (ENSO) signal in the region during the dry season and that the mode manifests
itself as oppositely signed precipitation anomalies over the north and south Caribbean. The south-eastern Caribbean becomes
dry in response to a warm event. The first statistical model consequently uses a rainfall index averaged over the south-eastern
Caribbean as the predictand. A model which retains an ENSO proxy as one of two predictors shows reasonable skill with hindcast
predictions for the region. A second model is created using a Jamaican rainfall index as predictand. Jamaica falls in the
transition zone i.e. between the oppositely signed north-south precipitation anomalies characteristic of the ENSO dry season
mode. In this case no ENSO related predictor is retained in the final model. Composite analysis of select atmospheric variables
for anomalously high and low rainfall years (for the dry season) give an understanding of the dynamics of the Caribbean dry
season during phases of the ENSO, particularly those which lead to the creation of the transition zone.
Authors’ address: Tannecia S. Stephenson, A. Anthony Chen, Michael A. Taylor, Department of Physics, University of the West
Indies, Mona, Jamaica. 相似文献
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Development of downscaling models for each calendar month using the data of predictors specifically selected for each calendar month may assists in better capturing the time-varying nature of the predictor-predictand relationships. Such approach will not allow the explicit modelling of the persistence of the predictand (e.g. lag-1 correlation). However, downscaling at an annual time step and subsequent disaggregation to monthly values can explicitly consider the modelling of the persistence of the predictand. This study investigated the potential of annual downscaling of a predictand and subsequent disaggregation of annual values to monthly values, in comparison to the potential of downscaling models separately developed for each calendar month. In the case study, annual and monthly downscaling models were developed for precipitation and evaporation at two stations located in Victoria, Australia. The output of the annual downscaling models was then disaggregated into monthly values using four different methods based on the method of fragments. It was found that the annual to monthly disaggregation methods and monthly downscaling models are able to reproduce the average of monthly observations with relatively higher accuracy in comparison to their ability in reproducing standard deviation, skewness and lag-1 serial correlation. Downscaling models separately developed for each calendar month were able to show relatively smaller root mean square errors for their time series indicating better overall agreement with observations in comparison to their counterpart annual to monthly disaggregation methods. Furthermore, it was found that not only the bias in the output of an annual downscaling model but also the presence of annual totals in the records of observations of a predictand that are very similar in magnitude, but having significantly different sets of fragments, can largely contribute to the poor performance of an annual to monthly disaggregation method. 相似文献
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本文将主成分分析方法引入到用神经网络作集成预报中，根据各个主成分的方差贡献的大小来确定所需主成分的个数，在此基础上，对集成预报的原始因子进行重构，以达到对数据进行降维，加快计算速度和提高预报准确率的目的。 相似文献
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A numerical method of statistical pattern recognition 总被引：1，自引：0，他引：1
A numerical method of statistical pattern recognition is proposed in this paper. Different from the discriminatory analysis method currently used in the mathematic statistics, it is unnecessary to assume that the predictand should be subject to a certain distribution. On the contrary, the statistical relationship between predictand and predictor has been obtained directly with computer according to actual distribution to recognize the category of patterns. Result of forecast has been improved as compared with the usual analytic discriminatory method. The influence of predictor on predictand can be seen clearly from this method and the transparency is good. Therefore, it is better to use the method in very short range forecast for which causality is more obvious. 相似文献