SVM回归法在汛期旱涝预测中的应用研究

研究基于统计学习理论的支持向量机（SVM）回归在汛期旱涝预测中的应用．根据浙江省38个测站的降水量资料，用正态化Z指数对汛期旱涝等级进行划分，得到了能够反映全省旱涝状况的指标．以此指标作为预测量，通过相关分析从前期大气环流场、海温场中选取高相关预测因子，应用逐步回归和SVM回归技术分别建立浙江省汛期旱涝短期气候预测模型，并进行了对比分析．结果表明：SVM回归模型集中了众多预测因子的预测信息，有效地利用了支持向量机方法的非线性映射能力，无论在历史样本拟合的精度上还是模型实际预测的能力上都比传统的逐步回归方法有一定提高，具有较好的应用效果．     

浙江省大雾的气候特征及其与气象要素的关系

利用1971年以来浙江省68个测站的气候资料,统计分析了大雾日数的空间、时间分布特征及其与气象要素的关系．结果表明：浙江省大雾主要出现在东部沿海、浙北的中部和西部、浙中的西部和浙南的西南地区．浙中的南部和浙南的北部是相对少雾区;全省大部分地区年雾日呈下降趋势,特别是20世纪80年代之后下降趋势明显;各地大雾有明显的季节和地区差异．大雾以冬季最多,春、秋季次之,夏季最少．浙北多大雾日主要出现在春季、深秋至冬季两个阶段,浙中南多大雾日主要出现在深秋到冬季,东部沿海多大雾日主要出现在春季到初夏．月最多雾日东部沿海出现在春季,以平流雾为主,其他地区出现在冬季,以辐射雾为主;大雾主要发生在清晨,持续时间大多数在3h以内．统计表明：相对湿度、风速、气温和地面气压场与大雾形成关系密切．