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1.
党文军 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2001,24(4):45-46
马尔柯夫链是时间离散，状态离散的随机时间序列，具有无后效性的特点。它依据各状态之间的转移概率来进行预测，而且仅仅依赖于前一时间的状态,所以只要统计出某一时间出现某种状态的条件下，下个时间出现各种状态的条件概率，就可以用它前一时间的状态预报下一时间的状态。因此，人们常用马尔柯夫方法解决天气预报、农业气象预报、物候预报、病虫害等随机波动较大的预测问题，而且准确性较好。但在实际应用时，特别是在资料序列较长、状态划分较多时，需要做大量的计算，占用很多时间，而且在大量的计算过程中往往容易出错，以致影响预报… 相似文献
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基于马尔科夫链转移概率极限分布的降水过程持续性研究 总被引：3，自引：1，他引：2
各地不同气候条件所具有的天气状态转移概率的极限分布实际上代表了各地天气气候的持续性和转折性特征,同时也表明了它的可预报期限。从马尔科夫链理论出发,初步研究了中国160个代表测站逐日天气状态演变过程的极限分布。结果表明,转移概率的极限分布不但其空间分布有明显差异,而且不同季节的极限分布也有明显差异。例如,有的地区仅有2 d持续期,有的可达4—6 d或更长,充分反映出不同地区因其影响的天气系统差异所造成的逐日天气气候的持续性和转折性特征的差异。其研究意义在于,由此可作为天气气候分型区划的一种理论依据。统计分析结果表明,就全中国平均而言,夏季持续期最短,持续期由北向南、由西向东呈增加趋势,且春季平均降水持续期为5.1 d,夏季平均为5.0 d,秋季平均为6.5d,冬季平均为6.2 d。可见夏半年比冬半年的降水持续期短,这可能是因为春夏季的天气系统比较复杂且中小尺度天气系统较多的缘故。这从另一侧面再次证明,各地逐日降水天气状态演变过程具有一定的天气气候状态自然转折的持续性即自然天气周期的气候状况,从而为短期天气预报提供了气候背景。 相似文献
3.
引言某种预报图表对未来降水预报的贡献价值,取决于参与组成这种图表的气象要素(即因子)对未来降水(即预报对象)的相关程度。众所周知,气象要素变化与天气演变间的函数图象是非线性的无穷聚集群或集合区间。而一次降水过程的酿成,除地面压、温、湿、风等共处于某一特定的变化状态下外,高空环流背景及天气系统的影响则更为重要,三度空间的有机联系是分 相似文献
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考虑在可数背景状态下，时间离散的拟生灭过程（QBD过程）平稳分布的尾概率的渐近态。通过对QBD过程某些条件的限定，应用马尔可夫更新定理，得出在一定合理的条件下，当水平趋于无穷时的尾概率的几何衰变。通过初等方法，将该结论应用于时间离散的加入最短队模型。 相似文献
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《高原气象》2015,(6)
利用1961-2012年中国2000多个气象站气温、降水量资料,对1971-2000年、1981-2010年气候态与气候标准态进行了对比,分析了不同气候态下气象要素的基本特征,并运用气候评价等级指标和极值标准对中国历年基本气象要素数据进行了定量分析。结果表明:(1)1971-2000年、1981-2010年所描述的气候态与气候标准态相比,分别表现为略偏高和略偏低,由此对气候分析和评价产生减轻或加重的影响;(2)不同气候态下,气温等级中异常偏冷的频率均增大,异常偏热的频率有所不同;(3)在分析中国同时期同类要素极端高值出现概率时,采用不同气候态分析的结果出现了截然相反的变化,然而在分析气象要素极端低值概率时则一致出现概率增多现象,1981-2010年气候态的增多现象更为明显。 相似文献
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本文探讨了状态、时间离散和状态离散、时间连续两类条件下的马尔柯夫过程在短期天气预报中的应用,给出了航空气象要素逐时和定时预报的思路及相应的对比试验结果。 相似文献
8.
针对乌鲁木齐机场2002~2005年出现的典型东南大风天气过程,利用常规天气资料和机场跑道自动观测系统采集的实时观测资料,分析了东南大风天气机场跑道附近气象要素及水平风切变的演变特征。结果表明,①东南大风天气时气象要素场特征变化明显,起始和维持阶段具有升温、降压和降湿的特征,结束前具有降温、升压和升湿的特征,气温、场压和湿度变化转折的时间基本一致,这一时间也正是东南大风开始减弱的时间;②同一时刻机场跑道两端会出现风向和风速的不连续,在跑道上形成较强的水平风切变,尤其在起始和结束阶段跑道风切变强度表现得更明显。跑道两端风速差大小及其变化是影响风切变强弱和变化的决定因素。 相似文献
9.
我们把十月份的逐日晴雨序列看成马尔柯夫链,即认为某日的晴雨仅仅依赖于前一日的晴雨状况。利用马尔柯夫链的无后效性,计算出各种状态下的转移概率。如果单纯地用这种转移概率来做预报,效果是不理想的。为此我们对不同的起始状态进行分类,求出各类約晴雨指标条件概率,将它与转移概率结合起来判別逐日晴雨,其可靠程度有所提高。 相似文献
10.
马尔柯夫过程是统计数学中一类重要的随机过程,时间离散、状态离散的马尔柯夫过程称为马尔柯夫链,它被广泛应用于晴雨、干旱等灾害天气的出现和持续以及天气形势转变的预报。 众所周知,在农作物产量中隐含着由于天气气候的随机变化而产生的产量波动,我们 相似文献