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利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。 相似文献
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无论是经典统计预报方法还是动力一统计预报(MOS,PPM等)方法,筛选预报因子都是一个重要步骤。下面是用PC-1500袖珍计算机筛选预报因子的几种方案。这几种方案,在输入预报量的观测值及筛选因子的标准后,只要将待选的各个可能预报因子的观测值依次输入,即可初选出符合指定标准的预报因子,并可给出供进一步筛选因子和建立预报方程的有关统计结果。 相似文献
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河南省强对流天气诊断分析预报系统 总被引:10,自引:1,他引:9
强对流预报是天气预报的难点,为了提高预报强对流、特别是预报区域性强对流天气的预报能力,应用河南省1995—2004年的气象观测资料作分析样本,并计算多个大气动力和热力学参数。经过统计分析、诊断分析,选择预报能力强、指示性好的大气动力或热力学参数作为强对流天气的预报因子,采用加权集成建立预报方程。应用计算机技术自动实现从数据采集、物理参数计算、预报因子临界值判别、诊断预报方程运算,到以MICAPS图形方式输出预报结果,建立了河南省区域强对流天气预报系统。该系统为预报员提供了一种科学客观的参考依据,在近两年的业务运行中取得了比较理想的预报效果,提升了河南省强对流天气的预报能力。 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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利用钦州站1994、1995年11月份逐日平均气温为预报对象,对应T63模式输出的格点资料作为预报因子。用多元线性回归方法,分别建立24、48、72、96及120小时预报时效的一组(5个)预报方程,方程建立以后应用卡尔曼滤波方法进行递推,使之不断修订预报方程,提高以下各次预报的准确率.用时可以推广到整个各半年时间去使用。预报方程建立以后,对1996年2月份钦州站的资料进行试报,结果发现有以下特点:(1)预报误差随预报时效的增长而增长。这可能与数值分析预报产品的质量有关。(2)一般情况下,温度的突变其预报有滞后现象。用卡尔曼滤… 相似文献
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最优化方法在天气预报中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文根据最优化方法原理,提出了选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的办法。试验表明:用此方法选出来的非线性预报因子和建立的方程比线性的好。最后还指出了此方法可推广到预报量离散的情况,建立非线性的判别方程,同时可用于长、中、短期天气预报。 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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宜昌市夏委降水分片概率预报方法 总被引:1,自引:0,他引:1
预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干“节”,针对某“节”出现降水的次数,求出其频数。经过如此处理后,将每日预报因子(原始数据)换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计(REEP)法建立概率预报方程。试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率。 相似文献
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预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干"节",针对某"节"出现降水的次数,求出其频数.经过如此处理后,将每日预报因子(原始数据)换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计(REEP)法建立概率预报方程.试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率. 相似文献
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将国家气象中心T63、T106和欧洲中心数值模式中温度预报场、湿度预报场、U、V分量预报场分别插值到108个测站上,以此作为预报因子,运用PPM法、MOS法、KLM滤波法,分别建立最低、最高气温预报方程,用以上预防方法所得的预报结果作为预报因子,进行二次滤波集成和全集成预报,并建立了“数值产品省级分县温度预报系统”。1997年6月—11月将该预报系统投入业务运行,取得了良好的预报效果。 相似文献
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论最优预报因子与最优预报方程 总被引:9,自引:3,他引:9
本文根据预报量与预报因子关系的实际情况,提出了预报因子的四种类型,并且利用最优化方法原理选取最优的预报因子,同时还利用强迫引进重要因子的办法选取最优预报方程。从实例计算证明,最优预报因子基本上是非线性的,所以用逐步回归或逐步判别方法建立的预报方程也是非线性的,并且还证明,非线性预报方程比线性预报方程效果有明显的提高。本文最后还指出,此种非线性预报方法可推广到各个领域有关多元分析的定量和定性预报工作中去。 相似文献
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