重庆雾的完全预报方法

本方法从动力、统计相结合的角度出发,利用多年历史资料,采用逐步回归方法并辅以技术处理,求得非线性回归方程为PP模型的预报方程,并且利用正压模式输出的两个月数值预报产品进行了试报,结果表明该模型对重庆雾的24小时预报具有一定的能力。     

带有周期分量的多层递阶预报模型

本文针对经典多层递阶方法所存在的缺陷,提出了一种改进方案—带有周期分量的多层递阶预报模型,它利用时间序列的显著周期分量取代原模型中的自回归部分,使之既考虑到各种物理因子的主导作用,又较好地反映了气象要素自身的周期性变化规律,因而预报效果较为稳定。     

多层递阶回归分析

在经典多层递阶预报模型中,预报因子对模型的贡献大小主要取决于各因子间的相对量值差异,而与预报因子本身的实际预报价值关系甚微。本文针对这一缺陷,提出了一种回归分析与多层递阶方法相结合的统计预报模型——多层递阶回归分析。它既摒弃了经典统计理论中的固定参数预报模型,又较好地消除了由于变量间相对量值差异所造成的贡献差异,充分体现了高相关因子在预报模型中的重要作用。实例计算结果表明,多层递阶回归分析方法的预报效果明显优于经典多层递阶方法和回归分析。     

主汛期降水量预测信号及方差权重方法的应用

为了制作四川盆地主汛期降水预报对相似方法作了改进,首先是根据四川盆地主汛期降水的前３个特征向量分别寻找有物理基础的前期信号作为预报因子,然后充分考虑各因子对总降水量贡献大小定义因子场的相似,确定相似年,最后引入“集成”的思想,由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预报。１９８１～１９９４共１４年的预报结果准确率高于当前业务预报水平。     

一种改进的单站TEC快速估计与短期预报方法

为解决电离层产品大多基于格网形式及传统预报模型精度较低等问题,采用加权函数方法计算单站TEC,并提出一种基于滑动窗口改进的MEA-BP(MW-MEA-BP)预报模型。选取不同纬度的IGS测站,分别对太阳活动低年和太阳活动高年的观测数据进行分析验证。结果表明,本文单站TEC估计方法快速可靠,在短期预报方面,MEA-BP模型较BP模型有明显改进。当TEC变化剧烈时,本文MW-MEA-BP模型的预报精度较BP模型提高71.8%～90.6%,较MEA-BP模型提高13.9%～54.4%。本文研究结果可为定位用户提供先验准确的电离层信息。     

贵州导线覆冰的分区域预报

针对贵州冬季凝冻天气中导线覆冰难以定量预报的问题,探索导线覆冰预报新的思路和方法,利用2007～2012年6年间12月到次年2月气象数据,运用逐步回归及BP人工神经网络方法,对贵州省分5个区域建立导线覆冰厚度预报模型,并进行了检验和试预报.结果表明：BP人工神经网络模型的拟合效果优于逐步回归模型,但在试预报中,两种模型的预报效果相差不大.     

常熟地倾斜几种预报方法及指标的探索

使用江苏省常熟地震台SQ－70石英丝水平摆倾斜仪中强震前后的观测资料，通过大量计算和分析，提取地震前兆，确定江苏形变学科可行的预报指标。     

一种基于频谱分析和AR补偿的对流层延迟预报模型

利用实测天顶对流层延迟值（ZTD）,在无气象参数条件下,提出一种对流层延迟建模与预报方法。首先利用频谱分析,得到ZTD时间序列周期特性,并在此基础上对ZTD进行建模,给出模型参数计算方法。然后,基于频谱分析模型拟合ZTD,并与实测值进行比较分析。最后,将分析得到的拟合残差用AR模型进行改正并预报。结果表明,基于频谱分析和AR补偿的ZTD改正预报模型能够满足不同测试环境下的需求,精度达到cm级。     

基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法

降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明：在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型;在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性;SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准...     

基于一次差分预报原理的常用钟差预报模型效果分析

基于15d的精密卫星钟差数据,从不同角度全面分析6种常用钟差预报模型(LP模型、QP模型、GM模型、SA模型、ARIMA模型、KF模型)基于钟差一次差分预报原理的预报效果,得到以下结论:1)采用钟差一次差分预报原理,可以提高LP模型、SA模型、GM模型及KF模型对于GPS卫星钟差的3h预报精度,提高QP模型和ARIMA...     

四川地区月降水量的一种预测模型

本文对1960～1979年四川地区48个测站的月降水资料,在稳斜因子分析的基础上,用ARIMA(p,d,q)模型进行随机建模。时间序列分别来源于PROMAX斜旋转解的因子得分。因子得分序列的主周期由周期图和方差分析方法求出,-维ARI-MA(p,d,q)模型识别用Box-Jenkins方法进行。对1980年的月降水量预测结果表明,距平预报的年平均准确率为58.33％。     

感冒与流感发生的气象条件分析

本文运用数理统计方法,对感冒和流感发生的气象条件进行了统计分析。得出了成都地区引起感冒发生的主要外界条件是气象因素中的日降温,而流感的暴发和流行与气象因素的关系不密切的结论。     

逐步回归曲线拟合模型及其在气象要素预报中的应用

本文将逐步回归和曲线拟合结合起来,设计了一种逐步回归曲线拟合模型,实例分析表明,该模型与逐步回归相比,其拟合误差和预报误差均较小,具有较高的使用价值。     

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北太平洋海表温度异常对我国汛期降水的影响

本文对我国汛期降水进行了旋转主分量分析,得到6个最基本的降水型,并利用北太平洋超前一年各季的海表温度与这6个降水型求相关,得到24张相关图。分析相关图的结果表明:黑潮海域的海表温度对我国东部绝大部分地区降水很敏感;影响我国江淮流域降水的海温区有几个,因而使得江淮流域旱涝情况特别复杂也难以预报;我国汛期降水和北太平洋海表温度的相关具有不同的时滞现象,绝大多数与冬半年的海温有密切联系,充分反映了海气相互作用具有十分复杂的机制。     

彭州市平坝地区秋季农业气候资源的分析利用

对彭州市平坝地区在秋季水稻收获后，小麦播种前这一时段进行了光热水资源的农业气候分析，为种植与资源相适应的农作物、合理利用农业气候资源提供了依据。