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1.
最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 总被引：7，自引：1，他引：6
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959～2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现, 并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报, 比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明: 多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差, 多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季, 降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著, ACC在中国区域的平均达到0.29, 明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季, OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是, 虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧, 但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 相似文献
2.
利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。 相似文献
3.
针对动力气候模式对区域或更小空间尺度内的日降水预测技巧偏低的问题,应用最优子集回归 (OSR) 方法对国家气候中心业务化的月动力气候模式 (DERF) 输出的高度场、风场和海平面气压场进行降尺度处理用于降水预测,旨在提高预测准确率。1982—2006年交叉检验结果表明:OSR方法能显著提高降水预测技巧,其中11~40 d改善效果最为显著。在此基础上,应用一步法和两步法两种统计降尺度方法预测极端降水日数,交叉检验结果表明:两种方法均优于随机预测,冬季两步法预测技巧略高于一步法,夏季一步法略优于两步法。综合认为OSR,OSR结合随机天气发生器 (WG) 两种统计降尺度方法对月尺度降水或极端降水日数的预测均具有较高的技巧,可作为短期气候预测的重要参考信息。 相似文献
4.
利用1999—2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插值预报相比,能很好地反映出降水的基本分布及局地特征;预报对象为单站降水序列的神经网络模型在以平原、河流为主要地形的区域预报效果较好,预报对象为REOF主成分的神经网络模型则在山地和丘陵地形区域预报效果较好. 相似文献
5.
选用中国气象局提供的华南地区（共48个站）1960—2011年共52年的逐日降水资料,通过EOF分解、回归分析等方法分析了华南地区秋季无降水日的变化特征及其与海温的联系。研究结果表明,在华南各个区域的无降水日数年均分布基本保持一致,但秋季的发生频次最多,且线性上升趋势最强。因此,侧重分析华南地区秋季无降水日数特征,EOF分解的主要模态在空间上表现为无降水日数呈现全区域一致变化,时间序列上包含年际和年代际变率。进一步寻找前期典型海区的影响,表明显著影响的海域为前期（7—8月）西北太平洋。该地区的海温将通过影响整层水汽通量散度和局地的下沉运动,不利于秋季降水的发生。 相似文献
6.
最小二乘支持向量机在云量预报中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
基于2003-2006年逐年1、8月WRF区域数值预报产品和单站观测资料,采用最小二乘支持向量机回归方法,结合选取合适的参数和核函数,分别按月通过不同长度样本序列建立了台北和厦门站总云量和低云量短期释用预报模型,利用2007年1、8月样本资料对模型进行了预报和检验,并与神经网络方法进行了对比.结果表明:最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要好于神经网络方法;两站不同长度样本的总云量和低云量预报模型,预报效果较好,其预报准确率不会因为训练样本的减少而降低.可见,最小二乘支持向量机回归在云量等气象要素释用预报方面,具有较好的应用前景. 相似文献
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奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
基于奇异谱分析-最大熵预报方法（SSA-MEM）和最优子集回归方法（OSR）,综合考虑降水量序列自身的变化特征和外强迫因子对降水的贡献,把奇异谱分析-最大熵预报方法和最优子集回归方法结合起来,提出了SSA-MEM和OSR集成的新方法。对1961—2000年的夏季降水量进行拟合并试做2001—2004年的夏季降水预测。结果表明,回报拟合值与实况值距平相关系数达到0.85,通过了0.01的显著性水平检验。预报的平均技巧得分较高,试报准确率达到69%,略高于目前国内对汛期降雨预测的平均准确率。初步的试验表明,本方法对全国范围夏季降水有较好的预测能力,在东北及西南地区预测结果尤为显著。 相似文献
8.
江苏夏季逐月高温日数与西太平洋海温场相关分析及预测模型建立 总被引：2，自引：1，他引：1
夏季高温的发生是多个因子共同作用的综合反映,其中大气环流背景对高温的出现起到重要作用,而根据海气相互作用的研究,海温变化和大气环流之间有一定相关关系,决定了海温对陆上温度具有一定的可预报性。基于此原理基础,本文利用1978—2007年30年西太平洋海温和江苏各区域的高温日数资料,运用区域平均方法、场相关分析法,探讨了与江苏不同地区区域平均高温日数相关的强信号海区,分析了利用海温进行逐月高温日数预报的可能性。然后运用最优化相关处理技术将西太平洋海温作为长期预报因子,建立了江苏不同区域夏季逐月高温日数长期预测模型,模型均通过了α=0.01显著性水平检验,拟合效果理想,同时并进行了实际预报试验,预报效果较好,可以投入业务使用。此研究对江苏高温的长期预报及高温灾害服务具有重要指导意义。 相似文献
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青藏高原热力状况与四川盆地汛期降水的联系 总被引：24，自引：9，他引：15
应用高原积雪日数和高原气温、四川盆地逐月降水量资料,应用ＳＶＤ等方法,探讨高原热力状况分布异常与四川盆地汛期降水分布的联系。分析结果表明,高原积雪日数场分布特征是以巴颜喀拉山和念青唐古拉山为中心。该区域冬季积雪日数异常与川中盆地汛期干旱有相当好的联系。春季青藏高原北部和祁连山的温度场的大范围异常则与川西的洪涝和川东的干旱均有较好的相关,均可作为四川降水长期预报综合考虑的重要参考因子。一般而言,积雪 相似文献
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基于MCI的中国干旱时空分布及灾情变化特征 总被引：9，自引：4，他引：5
利用中国825个气象站点1961—2015年逐日降水量、平均气温、最高气温、最低气温和平均风速等资料,根据2017年修订的国家标准《气象干旱等级》,计算得到各站点1961-2015年逐日气象干旱综合指数(meteorological drought composite index,MCI)。基于MCI指数系统分析了中国及东北、华北、西北东部、西南、长江中下游、华南6大区域中旱及以上干旱日数的时空分布及气候变化特征,并结合1951-2015年全国各省(区、市)农业干旱受灾面积和成灾面积,分析了我国不同地区干旱受灾情况以及灾情变化特征。结果表明:华北、黄淮、西北东部、东北西部、华南西部、西南大部以及内蒙古等地是我国干旱多发区,其中华北大部、黄淮东北部及陕西北部、甘肃河东大部、宁夏等地年干旱日数在60天以上,河北南部、宁夏大部、新疆北部和西部、云南中南部、海南南部等地最长连续干旱日数达210天以上;长江中下游、华南东部、西北中部、东北东部等地干旱日数相对较少。东北、华北干旱主要出现在春末和夏、秋季,西北地区东部主要发生在春末夏初,长江中下游地区主要出现在盛夏和秋季,华南地区的干旱主要出现在秋、冬季节,西南地区多出现在冬、春季节。1961—2015年,中国平均年干旱日数总体呈增加趋势,其中甘肃东南部、宁夏、陕西、山西南部、河南西部、湖北西北部、贵州中西部、云南中西部等地增加趋势明显,但西北中西部、东北中东部、江南大部、华南大部及青藏高原中西部、内蒙中西部等地年干旱日数呈减少趋势。1951—2015年,中国农作物因旱受灾和成灾面积总体呈增加趋势,但近年来有减少趋势。 相似文献