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在多因变量多元回归中,采用单因子筛选引入公共预报因子进行矩阵回归预报时,由于自变量间互相关联,有可能存在这样的双因子,单个因子回归检验不太显著,但2个因子检验变得显著,势必造成某些预报信息的遗漏。基于此该文引入多因变量双因子集矩阵回归预报方法,通过对玉溪市9站点5月雨量预报检验,预报效果明显高于单因子筛选回归,尤其对特多特少异常年更具有指导意义。 相似文献
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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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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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在作物气象的研究中,选择对因变量影响较大的自变量因子,多是采用自变量与因变量之间的相关分析,但此法未考虑自变量之间的效应,致使一些单相关系数较小,而 相似文献
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日本数值预报产品在温度预报中的释用 总被引：2，自引：0，他引：2
从概率统计的思路出发,应用1994年1月～1995年8月日本数值预报产品资料,选取与温度相关较好的因子,利用SPSS统计软件进行统计分析,建立了长春地区各季度各测站以日本要素预报值及实况温度值为自变量因子,以24小时预报时效内极端温度实况值为因变量的多元线性逐步回归方程。利用VB语言编写了温度预报软件,该软件运行时通过自动调用起始场实况温度值与日本要素预报值,输入上面所得回归方程运算,可得出24小时时效内极端温度的预报值,基本实现了24小时温度预报的客观化与自动化。 相似文献
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逐步回归计算方法是求多元回归方程的一种有效方法。它是按照一定的显著水平F_a,从大量的预报因子(自变量)中逐步地挑选对预报量(因变量)有显著影响的,即使对观测数据拟合较好的几个建立回归方程,用于预报未来。但F_a究竟取多大为好?取大了,得到的回归方程含因子个数少,拟合率不高;取小了,得到的回归方程含因子个数太多,往往预报效果不佳。因此在组建逐步回归方程时,经常对同一个问题选取几个F_a值,从而得到几个可供选用的方程。但仍然没有较好的办法确定使用哪一个方程好。 相似文献
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在统计分析中,非线性相关因子的处理经常采用初等函数变换的方法,即把自变量X和因变量Y通过一个非线性函数x′=F(x)进行变换后,再计算x′同Y的线性相关系数。但是,由于确定这种函数的计算工作量很大,而且事实上大多非线性关系很难用某一规则函数来表达,所以,有时效果并不理想。我们在雨量量级预报中试用模糊事件的概率变换进行非线性相关因子筛选,然后,由因子的概率样本建立回归方程,在微机上编程计算,方法简单,使用效果较好。 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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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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青泉 《高原山地气象研究》2006,26(4)
针对双流机场的浓雾预报,通过相关分析,用最大相关系数的因子建立回归方程,对历史浓雾样本资料根据欧氏距离归类,建立四个概念模型,历史拟合效果均较好.实际应用时,使用pp法,将数值预报产品代替预报因子,做出预报,对得到的预报结果,由预报员综合判断得到最终预报. 相似文献
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为满足对海量气象数据管理和服务的需求,国家气象信息中心设计开发了全国综合气象信息共享系统 (CIMISS)。该文描述了系统基本设计思路、功能结构、基础平台体系结构、信息流程,阐述了系统为用户提供的基础数据使用环境。系统由数据收集与分发系统、数据加工处理系统、数据存储管理系统、数据共享服务系统、业务监控系统5个业务子系统组成,承担数据收集、加工处理、存储管理、共享服务和业务监控任务。系统设计和开发采用了一系列现代信息技术,包括基于消息和文件共享的平台内信息交换、气象数据标准化分类、数据处理作业调度和算法的动态扩展、元数据的设计和应用、公共配置信息管理、全流程业务监视和调度控制、面向服务的多维度数据存储策略、全局数据访问视图和统一访问接口设计等。该系统为我国国家级和省级气象业务提供了统一规范的气象数据使用环境。 相似文献
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从电力气象服务需求出发,利用2001—2010年5—9月河北省南电网逐日电力日峰负荷、日谷负荷与对应时间的气象资料,探讨晴热天气和闷热天气对电力日峰负荷、日谷负荷的影响特征。分析发现持续3 d以上的闷热天气相对晴热天气使电力日峰负荷、日谷负荷增长更显著;日最高气温32℃是引起河北省南电网日峰负荷增长的初始气温敏感点,35℃为强气温敏感点,38℃为极强气温敏感点,日最低气温25℃为引起日谷负荷增加的敏感气温临界点;建立了引入积温热累积效应的日峰负荷、日谷负荷多元回归气象预测模型,经2011—2013年应用检验,日峰负荷、日谷负荷预测平均相对误差分别为4.8%和3.5%,提高了预测准确率,对电力调度具有参考价值。 相似文献
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针对气象数据种类多、信息量大、精度高等特点,传统的关系型数据库系统在存储处理、数据读取等方面存在负载饱和、读写性能不理想等问题,利用云数据存储技术,结合气象数据特征,设计了基于云数据存储平台的气象数据存储和处理方法。通过分析气象数据的结构化、半/非结构化特征,采用云关系型数据库存储结构气象数据;采用NoSQL对象库存储半/非结构化气象数据;在数据的存储过程中,应用了气象数据分块压缩技术,进行气象数据存储和传输。结果表明,所讨论的方法具有很好的存储传输效率,能够满足大规模气象数据在业务应用中对存储查询和处理速度的要求。 相似文献
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将气象数据分为离散数据、格网数据和要素数据,在此基础上,建立了气象数据库,包括气象资料信息数据库、社会资料信息库、基础地理数据库和气象空间数据库,并详细分析了气象数据的组织结构、表达和处理方法,最后提出了基于GIS的气象数据管理与表达的处理方法. 相似文献
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NCEP再分析资料和中国站点观测资料的分析与比较 总被引：44，自引：7，他引：37
美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气中心(NCAR)的全球再分析资料,在很多气候模拟和预测研究中都被作为区域气候模式的驱动场和初始场资料,并用来检验模拟结果的.作者通过对NCEP的2种再分析资料NCEPI和NCEPⅡ与中国台站观测资料的月平均温度和月降水总量进行相互插值,分析和比较了NCEPⅠ、NCEPⅡ再分析值与中国区域内观测值之间的差异以及2种再分析资料之间的差异.从结果可以看到,NCEP再分析资料的月平均温度较观测值普遍偏低,而月降水总量较观测值则偏高;就季节变化而言,NCEP再分析值在夏季和年平均模拟的较好,冬季较差.同时可以看到,在温度和降水方面NCEPⅡ较NCEPⅠ都有所改进,尤其在中国东部地区,改进较为明显. 相似文献
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列举了3种存储方式,并结合多普勒雷达资料的特点对其作了一些论述,指出数据压缩是关键,数据存储要用动态眼光去考虑选择合适的存储设备。 相似文献
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