关于用车贝雪夫多项式做时间序列预报的几个问题

一、引言 在文献[1]中,我们提出了一种新的时间序列预报方法。此后,我们将这一方法用于新安江流域年降水趋势的预报和北京月降水量的预报。经预报与实况对照,说明这种方法效果较好。目前一些水文气象部门已在业务预报中应用了这一方法。 文献[1]提出的计算方法,系通过迭代运算完成。在该文中我们提出了迭代运算中应取理     

综合地质预报在岩溶隧道施工中的应用

通过对地震波反射法、红外线探水、超前地质探孔等超前预报原理、适用范围及检测方法的讨论,结合银洞坡隧道综合使用以上超前地质预报手段成功预报并穿越溶腔的实例,阐述了多种超前地质预报方式在岩溶隧道施工中组合应用的方法,提出不同预报方式综合使用的要点及建议.     

多级逐步判别在台风路径预报中的应用

台风是我国东南沿海重要的灾害性天气之一.广大气象台站在作台风路径预报中往往采用逐步迥归分析,在应用判别分析中也仅采用两级判别.为了进一步提高台风预报的精确度,我们应用了多级判别的方法,并且在因子的筛选上采用了两段筛选法.逐步判别分析是近几年才发展起来的,在天气预报中尚未得到应用.我们在应用这一方法作台风路径预报中收到了较好的效果.     

改善月动力延伸预报水平的一种新途径

从数值模式普遍存在的一个重要预报误差源—— 纬向平均环流入手, 提出了一种改进月动力延伸预报的新途径. 首先, 应用重构相空间理论和非线性时空序列预测方法, 在大量历史资料的基础上构建纬圈平均环流(纬向平均高度场)月尺度逐候非线性动力学区域预报模型; 然后将非线性动力预报和数值模式动力预报结合起来, 即将非线性预报结果转化为模式需要的预报量, 再在模式积分过程中实施过程订正. 试验结果表明, 这种方法不仅有效减少了模式的系统性预报误差, 而且通过波流非线性相互作用, 使部分波分量的预报得到了较明显的改善.     

太阳耀斑预报研究进展

太阳耀斑是指发生在太阳表面局部区域中突然和大规模的能量释放过程.它是空间环境的主要扰动源,对地球空间环境造成很大影响.太阳耀斑预报是空间天气预报的重要组成部分,对其研究具有重要的实用价值和科学意义.现有的大部分太阳耀斑预报模型是从观测数据提取预报因子,利用各种统计和数据挖掘技术建立预报因子与耀斑发生之间的关系模型,利用建立的模型对未来时间的耀斑发生进行预报.在预报研究中,预报因子、预报方法和预报模型是3个主要研究领域.其中预报因子的选取和数据处理尤为重要,是建立预报模型的前期工作.预报因子主要采用太阳黑子、磁场参量和分形因子等.预报方法包括统计方法、机器学习方法和数据同化方法.统计方法在早期的耀斑预报建模中用的较多,随着数据挖掘技术的发展,越来越多的机器学习方法应用到预报模型中并取得了较好效果.而近期发展的数据同化方法有更好的模型修正能力.预报模型早期基本使用静态模型,后来发展起来的动态模型具有更强的优势;而自组织临界模型在物理方面给了耀斑发生更多的解释.本文分别从这3个方面总结了耀斑预报的研究进展,结合中国科学院国家天文台太阳活动预报中心的工作,评述了一些重要的研究成果.最后,对未来的研究方向进行了总结和展望.     

利用太阳周初期月黑子数上升率预报周峰值的检验

简要介绍了利用太阳活动周初期月平滑太阳黑子数(SSN)的上升率预报太阳周极大值的方法.利用回归方法计算太阳周初期24个月的月黑子数上升率,分析得到上升率与太阳活动周极大值的定量关系,依此对极大值的幅度做出预报.检验了作者在2000年发布的利用这个方法提前对第23周极大值做出的预报,其后与实际测量结果的比较表明预报与实际测量结果符合得较好,预报值的相对误差约为实测值的15.2%.同时本文重点介绍了利用该方法和国际上发布的新的V2.0版黑子序列对第22~24周的极大值统一进行的模拟预报,以检验该方法的有效性,结果表明对这3个活动周的模拟预报与实际测量结果符合得较好,预报误差分别约为实测值的10.6%,6.4%和15.2%.作者认为该预报方法具有一定的应用价值.     

条件非线性最优扰动和繁殖向量相结合的一种集合预报方法

集合初始扰动的好坏对集合预报效果有着至关重要的影响.为了产生能够捕捉到初始场不确定性的初始扰动,在不考虑模式误差的情况下,用Lorenz-96模式探讨了条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)在集合预报中的应用,并与传统的增长繁殖模方法(breeding of growing mode,BGM)进行了比较.发现用CNOPs代替2L范数较大的繁殖向量(breeding vectors,BVs)的集合预报技巧明显高于BGM方法.在分析误差是快速增长型扰动的条件下,新方法对预报结果的改善幅度随预报时间的延长而增大,特别是在中期预报范围(6~14 d)内,改善效果更加明显.按照通常距平相关系数(ACC)不小于0.6则视为有效预报的标准,新方法和BGM方法得到的集合预报相对于参照预报而言,都能够将有效预报时间延长4 d左右.     

结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型

太阳耀斑是剧烈的太阳活动现象之一,耀斑的预报对人类活动有着重要的实用价值.为进一步提高太阳耀斑的预报准确率,本文在综合考虑太阳黑子活动区参量、10.7 cm太阳射电流量等预报因子的前提下,提出了结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型.本模型的太阳黑子活动区参量包括黑子群面积、黑子群的Mc Intosh分类、活动区日面经度延伸、可见黑子数和黑子群的磁分类.本文首先对上述参量进行了合适的属性编码并归一化建模所需数据集,然后利用主成分分析方法提取出主要特征,应用支持向量机方法建立了耀斑预报模型.最后,本文将该模型预报结果与其他预报模型的结果进行了对比,结果验证了结合主成分分析和支持向量机的太阳耀斑预报模型是一种有效的预报模型.     

天气过程的模糊划分

天气过程按图象进行分类且用于预报是一种沿用已久的方法,过去凭经验判断将图象类似的过程归成典型的类型。近年来则致力于用统计数学原理来进行客观分类,且用相似法来作出具体预报。实际上,划分天气过程或环流分型往往是分成一些模糊子集,因此应用模糊     

弱条件独立及其在统计天气预报中的应用

目前,国内外的长期天气预报,基本上依赖于概率统计预报的方法(这里,包括相关分析在天气学上的应用)。气象学中的概率统计预报的一个特点是可供选择的原始因子(资料)非常之多。如何从这些丰富的资料中选取客观的、相互独立的因子,一直是使气象学工作者感到困     

中国国家级新一代业务数值预报系统GRAPES的发展

数值预报是世界各国业务天气预报最重要的手段, 是一个国家气象综合能力的集中体现. 2000年, 中国气象局在中国气象科学研究院组建了国家气象数值预报创新基地, 建立和发展具有自主知识产权、面向21世纪的“新一代全球/区域多尺度通用同化与数值预报系统(GRAPES)”. 近年来, GRAPES取得了快速发展, 自主研究建立了从模式到同化、有限区/全球一体化的研究与业务通用的数值预报系统. 对GRAPES数值预报系统进行了简要评述, 从模式系统整体设计方面说明GRAPES数值预报系统的先进性; 从已经实现的多领域应用方面说明GRAPES数值预报系统的多种应用性; 通过区域和全球GRAPES模式的回报试验结果, 说明GRAPES数值预报系统在业务应用中的有效性.     

自相关分析法在中国电离层短期预报中的应用

把自相关分析法应用于中国电离层短期预报, 提出了一种简便可行的自相关系数分段预报方法: 对于提前1~4 h的预报采用临频相对变化RDF的自相关系数和“迭代法”, 对于提前4 h以上的预报采用f₀F₂的自相关系数和“一次法”. 利用重庆和广州电离层观测站的数据给出了该方法预报精度的定量估计. 该方法对提前1~4 h的预报有明显的改善, 对提前4 h以上的预报其预报误差趋向饱和, 但仍优于流动月中值法. 该方法还可应用于其他电离层参量的短期预报.     

台风路径的随机动力预报模式

台风路径的统计-动力预报是台风路径业务预报中比较有成效的方法之一。我们在分析了国内外现有台风路径统计动力预报方案的基础上,提出了一个利用因子场的主要信息,引进与预报时段具有相同时刻的环流预报因子的台风路径随机动力预报模式。这个模式的主     

黑龙江省夏季降水“多层递阶”长期预报模型

本文根据文献[1]提出的动态系统预报的新方法,适当选取输入变量,建立黑龙江省夏季降水“多层递阶”长期预报模型。由于这种新方法在预报过程中充分考虑到系统的时变特性,把预报问题分成了对时变参数的预报和在此基础上对系统的状态(或输出)预报两部分,克服了一般预报方法因固定参数模型而造成的较大误差,预报趋势准确率和预报精度都有所提高。     

台风路径统计-动力预报初始场的一个改进

一、引言台风路径预报是台风预报的关健,近年来国内外从不同途径,建立了不少客观预报模式,特别是统计学和动力学相结合,已成为目前台风路径预报中比较有成效的一种客观预报方法,美国的NHC-73,上海的SD_(75)和浙江的ZMI-80,在业务预报中都证明比单纯的统计预报要好。目前,在国内由于数值预报资料的不足,以及预报模式的变动和不稳定性,再加上     

我们是怎样学习毛泽东著作用来指导气象研究工作的

雷暴预报有着重要的作用。但由于控制雷暴形成和发展的因素比较复杂,要预报它在什么地方、什么时间发展比较困难,是预报中的一个“老大难”问题。最近我们在大量资料分析和群众经验的基础上,井以一定的理论为指导,在三个月的时间中初步总结出了一个当地、当天有无雷暴的客观预报方法。现在正和使用单位一起在进行中间试验。从试验的初步结果来看,准确率还不错,一些比较严重而用过去一些方法预报不出的雷暴,用现在这个方法一般能把它预报出来。     

基于自动特征提取方法的太阳耀斑预报模型

在太阳耀斑预报模型中,首先需要从原始观测数据中提取刻画太阳活动区特性的物理特征参量,然后使用统计或机器学习方法寻找物理特征参量与太阳耀斑发生的关系,以达到建立太阳耀斑预报模型的目的.其中,太阳活动区物理特征的提取在整个建模过程中发挥着重要的作用,活动区物理特征的优劣直接决定着预报模型性能的高低.然而,随着机器学习技术的发展,机器学习方法中的深度学习算法能够从原始数据中自动提取特征,并建立预报模型.本文利用深度学习方法建立了一个太阳耀斑预报模型.与先提取活动区物理参量、再建立预报模型的传统机器学习方法相比较,本文所建立的预报模型具有更好的预报性能.     

用三层滤波模式做季节预报的试验

一、引言在世界上许多国家广泛采用经验的方法制做二周以上的长期预报,而用动力学方法做长期预报还处在研究阶段,这是一个许多气象学家和研究小组都十分感兴趣的问题。一些人用包括复杂物理过程的一般大气环流模式(GCM)做延伸预报。欧洲中心做了广泛的中期预报研究,Spar等人用GISS九层模式做了一个月的月平均环流预报。最近Miyakoda等(1981,个人通讯)用GFDL的九层有限差分大气环流模式做了1977年1月份月平均环流预报,成功地模拟了冬季的阻塞形势。但是使用复杂的大气环流模式,用短期预报延伸的方法做季节预     

太阳黑子活动的守恒量预报

介绍了一种预报太阳黑子活动期的方法, 可同时预报太阳黑子峰值的发生时间和峰值大小. 通过研究太阳黑子数的变化规律, 发现了某些变量的组合在整个太阳变化时间里具有不变的性质, 即所谓的守恒量, 只要确定了周期的起始时间, 就可以较准确地预报太阳黑子峰值的发生时间. 同时, 根据太阳黑子序列的变化规律, 发现太阳黑子的峰值大小不仅与本周期初期的数据变化率有相关性, 而且与前一周期末期的变化率也有相关性. 由此引入了一个等效回归系数, 据此发展的峰值预报方法可以动态地调整预报提前量, 解决了预报精度与预报提前量的矛盾, 既保证了一定的精度, 又有效地提高了预报提前量, 约在周期上升段的一半处即可做出峰值大小的预报. 本方法预测第24次太阳活动周的极大值发生在2011年1月份.     

现代统计天气预报的进展

在本世纪二十至四十年代,气象学界曾经流行一时的Walker,Baur,等学派,都是采用统计方法进行天气预报。这已属于古典统计预报方法了。现代统计预报已有了很大的发展。首先,统计预报的基本原则是从大量历史资料中运用统计方法寻找天气变化的规律和关系。因此,随着运算工具的发展,在当前的统计预报中已采用了大型电子计算机,从而使这些