用模糊数学方法刻划公众对天气预报的感受度

气象部门将6小时的降雨按降雨量划分为无雨、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨及特大暴雨七个级别进行预报,这与公众感受认可这些降雨量级别的程度是有差异的.即使气象部门预报的很准,这种差异有可能使公众感受到降雨级别的程度和预报的级别不符,从而认为预报得不准确,用模糊数学的方法对公众的感受度进行了刻划,给出了计算预报数据与公众感受度差异的数值公式及方法.     

基于局地和非局地观测算子的GPS 掩星资料后向映射四维变分同化研究

本文通过在区域暴雨预报模式(AREM) 的后向映射四维变分同化系统(AREM-B4DVar) 中引入GPS 掩星折射率局地和非局地两种观测算子, 使得该系统具备了同化全球定位系统(GPS) 掩星折射率资料的能力, 并采用台湾地区与美国联合执行的气象、电离层和气候星座观测系统计划(COSMIC计划) 探测得到的GPS 掩星折射率资料和常规探空资料, 对2007 年7 月4 日至5 日发生在我国江淮流域的暴雨个例进行了同化预报试验. 结果表明, 在同化系统中采用局地和非局地两种观测算子, 加入GPS 掩星折射率资料后, 均可以提高观测资料附近初值的分析质量, 从而在改进24 小时的降水预报中起到正效果; 基于非局地观测算子的掩星折射率资料同化可以通过大气非局地的约束, 进一步改进基于局地观测算子掩星折射率资料同化的不足; 在常规资料的基础上加入掩星折射率资料, 可以使同化系统进一步改进初值分析质量和24 小时预报效果, 尤其能更好地发挥非局地观测算子的作用.     

非参数分类方法在天气预报中的应用

<正> 本文用非参数统计分类方法预报一种重要天气系统——黄淮气旋的发生.第一节介绍这个天气问题的意义;第二节叙述数学方法的具体步骤并给出一张用来预报黄淮气旋发生的分类预报框图1,这是本文的主要结果.最后一节讨论并验证方法的效果.(一)气旋是发生在大气中的旋涡.发生在黄河下流和淮河流域的气旋,通称为黄淮气旋.黄淮气旋是影响我国东部一些地区的重要天气系统之一.它是主要降水系统,经常产生暴雨,是决定降水量多少和时空分布的重要因素;它又是产生大风的重要天气系统.     

模糊神经网络方法在定点定量降水预报中的应用研究

以单站24小时降水量作为预报对象,采用模糊神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.首先通过对T 213、ECMW F预报因子场以及高空气象探测资料进行处理,有效浓缩多种物理量因子场的实况及预报信息,并进一步建立了南宁、桂林、河池、百色4站的降水模糊神经网络释用预报模型.运用与实际业务相同的预报方法对2006年6—8月进行逐日的降水量预报试验,并与相同时次的T 213降水预报产品进行对比分析.结果表明,4个单站的定点、定量模糊神经网络降水预报模型,在预报性能上明显优于同期T 213数值预报模式的降水预报结果.     

多因子概率综合长期预测模型

对危害农作物生长的病虫害进行预测预报，其预报一般分短期、中期、长期、补充和警报五种．发布５日以外，１０日以内的病虫预报称为短期预报．发布１０日以外，一个月以内的病虫预报称为中期预报．发布一个月以外病虫发生趋势的预报（包括年预报）称为长期预报．本文提出一个年预报的模型．它是在笔者从事三年多的病虫预报实践中组建出来的．利用这个模型，对安徽省蒙城县小麦粘虫一代工龄幼虫的发生密度预测获得成功，历史准确率达９２． ８６％．对该县８８年幼虫密度也给出了预报．     

基于主成分-灰色关联度的城市暴雨灾害应对能力评价:以江苏省13个地级城市为例

对城市暴雨灾害应对能力进行评价是城市暴雨灾害管理的重要手段.以江苏省13个地级城市为研究对象,基于2010-2013年的面板数据,综合运用主成分与灰色关联度相结合的分析方法,从日常防御、灾前预警、灾中应急和灾后恢复4个方面评价江苏省城市暴雨灾害应对能力.研究发现,江苏省城市暴雨灾害应对能力整体水平逐年提升,但是扬州和泰州小幅波动并略有下降;全省城市暴雨灾害应对能力具有明显的空间分布特征,呈现出由南向北能力递减的演变趋势.研究表明,该方法切实有效地解决了城市暴雨灾害应对能力的评估问题.     

回归诊断在时效为三日的逐日降水预报中的应用

本文在MOS预报方法作时效为三日的逐日降水预报基础上,讨论回归诊断。用回归诊断前后预报结果的对比,以清晰的事实说明经回归诊断后,提高了预报效果。     

新型冠状病毒肺炎疫情预测预报的非线性回归方法

本文介绍几种累计新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情预测预报中的非线性增长曲线,并说明Richards增长曲线在这次COVID-19疫情预测预报中的合理性和可行性;在此基础上,建立累计COVID-19疫情预测预报中的非线性回归点模型,并给出参数估计方法;对全国COVID-19疫情进行即时跟踪预测预报,包括数据校准、整体和分时间段的预测预报,同时获得全国COVID-19疫情随时间的预测预报结果,为进一步的疫情防控打下良好基础.     

概率回归估计法在三化螟长期预报中的应用

概率回归估计法又称多因子综合概率预报法.它是通常线性回归分析方法的一个发展,其预报方程仍是线性回归方程,但其预报的不是预报量的数值,而报的是预报对象 y出现在某一级的概率.它的基本思想是:如果预报对象 y 出现在某一 n_0级的概率最大,     

数理统计在长期天气预报中的应用

用数理统计的方法预报长期天气仍是。目前气象台站常用的方法.在统计中,我们要不断地与数据、变量打交道.如何选择相关系数高,物理意义明确的变量组建方程,预报因子(变量)与预报量之间的时空尺度如何,统计中所用样本是否越长越好,是否存在一个最佳样本,这些问题是预报人员时时考虑的.本文就我们工作实践,谈点看法。 一、相关系数的分析与逐步回归方程的建立: 相关分析是气象预报业务的重要基础之一,相关系数的计算是指示预报因子与预报量关系的有力手段,相关普查是建立数学模型的基础,也是处理各种预报量与预报因子关系的因子库,为了提高长…     

广西南宁市社会经济重要指标的组合预报新方法研究

本文研究广西南宁市主要社会经济指标GDP、财政收入、社会消费品零售总额、工业增加值占地区生产总值比重、第三产业增加值、居民人均可支配收入等的预测问题。基于历史数据,提出了一种组合加权预报方法,比较了以方差或标准差构造权重的预报效果。实证表明本文提出的组合预报方法的预报效果比非组合预报好。     

一类雨量预报准确性评价方法

给出了一种利用网格点的预报雨量来模拟区域内任一点预报雨量的方法,建立了预报雨量函数,进而得出预报雨量与实测雨量的整体偏方差的数学模型;利用QPF方法建立出准确率、预报效率、空报率、漏报率等评价预报方法优劣指标的数学模型,并对两种预报方法得出的数据进行了计算,得出上述模型中的数值如下:方案方法总体偏方差预报准确率漏报率空报率预报效率方法1 0.99987×10679.431%11.463%25.621%62.256%方法2 1.00518×10657.509%26.976%31.705%58.936%比较这些指标,可得第一种预报结果较好.     

在预报更新的环境下具有两种配送方式的供应链模型

本文研究在预报更新环境下具有快、慢两种配送方式和需求预报更新的库存系统，为了得到更多关于费用参数和预报改进对最优定货量以及最优的平均费用的影响，我们考虑两个周期的情形．以动态规划为工具我们得到了系统的最优策略．对于需求预报服从均匀分布情形，本文得到了最优定货量和最优的平均总费用的精确表达式．我们通过一些数值例子来说明库存费用、罚金、需求的预报改进和预报误差对最优定货量和最优的     

推理统计模型

一、引言 我们常常用数理统计方法(如回归、判别等)来预测未来天气,但在应用中发现,有些预报量并非遵循某种分布(如正态分布),预报量的样本长度受因子场的长短所限制,尤其随现代科学技术的迅猛发展,不断提供新的预报信息,但由于其年代短,难于应用;不同长度的因子难于被方程同时引进;有些预报量纯属小概率事件.以上种种,利用常规的统计方法是难于得到园满解决,本文针对这些问题,用推理统计模型,建立预报方案,在长期预报等方面业务应用中,颇著成效. 二、推理统计模型概述 人工智能( AI)技术问世以来,作为其分支的专家系统( ES)发展发展十分…     

基于加权损失函数下广义指数预报因子模型的汇率预测

本文提出在加权损失函数下构建汇率预测的广义指数预报因子模型。该方法首先选取有限个不同滑动参数构造指数预报因子,同时基于绝对值损失和平方损失的提出加权损失函数作为变量筛选的准则,然后在该准则下将指数预报因子进行线性组合,建立汇率预报的广义指数预报因子模型。本文最后用英镑/美元单周汇率数据与文献中的一些已有方法做比较,实证分析表明本文提出的方法在汇率预测效果上有较大改进。     

基于CMAC神经网络的舰船运动预报仿真研究

舰船运动是引发多种海面事故的主要原因,为了提高舰载机着舰安全系数、提高舰船战斗力、减少海难等事故的发生,舰船运动极短期预报是至关重要的.首次将CMAC神经网络应用于舰船纵摇运动姿态的极短期预报中,建立了CMAC神经网络舰船运动预报模型.同时对实际的舰船纵摇运动数据进行了数值仿真,证实了CMAC神经网络模型在舰船运动预报中的应用是合理且可行的.     

春季平均气温的多层递阶长期预报

本文以D.G.Lainiotis在估计理论方面的工作为理论依据（文献[1]），运用文献[2][4][5]中给出的方法，扼要介绍了一种高精度自适应预报－－多层递阶预报在春季平均气温长期预报上的应用。它克服了通常方法中因固定参数模型所造成较大误差的缺陷，在预报中充分考虑到系统的时变特性，将预报问题分害成对系统的时变参数预报及对系统的状态（输出）预报两部分。文章利用了黑龙江省某地区1961－1989年二十九年的春季平均气温的历史资料，对1990－2010年二十一个年份的春季平均气温进行了长期预报。这一测试结果表明这一方法比其它方法更准确。     

最优组合预测的短期气候预报建模研究

以预报量序列建立均生函数短期气候预报模型及根据500hPa月平均高度场预报因子分别建立的BP网络模型、回归预报模型为基础,用"误差绝对值和最小"作为最优准则,建立月平均降水量的短期气候组合预测模型.采用线性规划方法计算得到组合预测模型的各权系数,对这种短期气候组合预测模型的预报能力进行了分析研究,结果表明,该组合预测模型的预报精度优于各子方法,具有很好的应用价值.     

基于高相关区域上最小角回归的华南初夏暴雨日数预测

本文研究华南地区暴雨日数与前期环流因子及外强迫因子关系,并在此基础上构建该地区暴雨日数预测模型.我们首先使用高相关区域算法选取构造特征进行变量降维,然后使用最小角回归方法对华南地区初夏暴雨日数进行预测.时间距平相关系数(TCC)、同号率(SS)、决定系数(CD)及调整的Ps评分(APs)等评分结果表明:与其它模型相比,基于高相关区域的最小角回归模型预测结果与观测值具有较强的时间相关性及较高的APs评分,这表明本文所构造方法具有较强的实用价值.     

用海温场、高空场、地面要素预报汛雨量三段筛选的多元分析方法

天津市的汛期(6—9月)降水占全年降水的82%,因此作好汛雨量的长期预报(特别是旱涝预报)有着十分重要的意义.以往的长期天气预报基本上局限在使用单站地面气象要素来预报单站的天气,长期使用后深感有它的不足之处.特别是随着天津市地域的扩大,要预报较大范围的旱涝趋势,这种用地面单站要素作预报的缺陷就更为突出.