长期水文统计预报方法在长江大通站径流预报中的应用

以北太平洋海温(SST)、500?ｈＰａ高度(H500)和100?ｈＰａ高度(H100)3个气象场因子作为预报因子，采用逐步回归和逐步判别分析方法，对长江大通站的月径流量、7～10月份的径流总量以及年最大洪峰流量做预见期为1年的预报.结果表明，建立的统计预报方案满足精度要求，可供实际预报工作参考.     

基于CCA-BP-BPNN释用模型的太平洋SST预报

为了有效提高预报精度,将一种基于神经网络并能综合有效利用全场信息的非线性释用技术应用到海洋SST预测上.通过CCA-BP法建立的典型因子,可以代表气象因子场与SST之间的大部分协方差关系,使气象因子与站点要素相关性大为提高,进而通过神经网络技术(BPNN)建立非线性预报模型.利用该模型尝试对热带太平洋表层海温形势(ENSO)进行预报,并建立了该区域逐点海温的预报方案.试报结果表明,该方法对预测春季海温形势有较好的效果,有效预报时效可达1 a以上;对6 a的3月份热带太平洋表层海温预报,平均绝对误差为0.22 ℃.该方法为海洋SST统计预报提供了一个值得参考的途径.     

基于物理统计方法的丹江口水库月入库径流预报

根据丹江口水库逐月入库径流与前一年逐月平均北太平洋海温场、100hPa和500hPa高度场以及74项环流特征量的相关关系,从中挑选出若干相关性较高的稳定气象因子作为关键影响因子,利用逐步回归方法建立逐月入库径流预报模型.基于所建立的模型,对丹江口水库1957-2000年逐月入库径流量进行模拟,并对2001-2006年逐...     

柘溪水库月入库流量预报方案的建立与对比分析

利用相关分析方法，对柘溪水库月入库流量与全球海温及27类气象因子的关系进行了分析研究．通过逐步回归，建立了3种类型的月入库流量预报模型，并进行了对比分析．研究结果表明：影响柘溪水库月径流量的主要因子有青藏高原西部西风带系统、西太平洋副热带高压和西南季风；前期海温对柘溪入库流量有重要影响，关键海区在北部印度洋和北赤道中西段．建议不同月份的预报可采用不同的预报模型，以期达到最好的效果．     

分布自由的带滑动系数的逐步回归集成预报法

本文建立关于分布自由的、带滑动系数的逐步回归集成最优方程具有如下特点:(1)对数据进行秩变换,从而排除正态、线性模型的限制;(2)利用“秩和”作为新因子,集中了几个因子的信息,从而利用了大量因子的信息;(3)在不同置信水平下建立多个秩数逐步回归方程,然后综合各个逐步回归方程的信息,建立分布自由的动态量优集成预报方程,其集成系数与各时刻的预报值有关,因而能利用各个时刻观测值的信息,提高预报的可靠性.最后给出一个实例.     

水口水电厂年内首末两场洪水的长期预报

根据流域气候特征及年内首末两场洪水的来水规律,挑选出与预报对象关系最密切的气象因子作为预报因子,首先研究趋势预报,然后应用逐步判别法筛选因子,最后建立预报模型。研究发现,前期的月平均降水、月平均气温,月平均北太平洋海温因子是影响水口流域首末两场洪水的主要气象因子。     

基于北太平洋海温的河北省冬小麦白粉病发生趋势预报

基于全球气候系统的遥相关机制,北太平洋海温经常作为中国中长期天气和气候预报的指示因子.为延长冬小麦白粉病预报时效,提高预报的实用价值,利用北太平洋海面温度的逐月5(经度)×5(纬度)网格数据,通过1990-2010年历史数据的相关分析和逐步回归分析,发现前1年5月~当年4月的北太平洋赤道中部和西北部区域的太平洋海面温度(SST)对河北省冬小麦白粉病发生面积存在显著影响;进而筛选并利用关键海温因子建立不同时段的河北省白粉病发生面积预报模型,即利用前1年5月~12月的海温、可在年前进行白粉病预报的年前预报模型以及利用前1年5月~当年3或4月海温进行预报的白粉病早春模型或仲春模型;并根据贝叶斯分类规则,进一步建立了白粉病流行程度的等级预报模型.经检验,3个时段模型的面积预报历史拟合率分别为82.6%,83%,80.5%,贝叶斯模型对发病程度历史拟合的最大误差为1个等级;在2011-2013年的实际应用预报中,2012年将中等偏轻的实况预报为偏重发生,相差2个等级,其他年份预报结果与实际发生趋势一致.另外,分析结果还表明,白粉病发生面积与前1年发生面积显著相关,因此,建立了基于前1年生物基数和太平洋海温预报的小麦白粉病中长期综合预报模型.结果表明,海温对小麦白粉病害具有较强的气候指示效应,辅以其他因子的综合预报方法,能够较早、较好地预报出冬小麦白粉病流行程度,从而提高白粉病的长期预报能力,为生产部门的管理决策和提高防保效率提供可靠依据.     

云南桔小实蝇发生量预测模型研究

2003-2008年从田间系统地监测了云南元江和华宁桔小实蝇的发生规律.将诱虫资料和温度、湿度、雨量、光照等气象资料作为预测因子,采用简单逐步回归和多因子互作回归分别进行拟合,建立了不同发生量预测预报模型,并对其进行检验.结果表明发生量与多因子交互之间存在相关关系,可采用预报模型较为准确地预测出桔小实蝇的发生量,且多因子互作组建的模型比简单逐步回归的结果可靠.     

淮北地区土壤墒情动态预测

利用与土壤墒情密切相关的气象因子,逐步回归分析1981—2003年土壤墒情变化与气象因子之间的关系,建立安徽省淮北地区各季节土壤墒情的预报模型;结果表明利用时间连续性较好的5个站点的土壤湿度、降水量、日照3个因子建立的预报模型,经检验可以应用到整个淮北地区,春夏秋冬各季节平均预报精度分别为88.92%、91.35%、91.96%、92.94%。     

短期气候预测中基于预报因子的误差订正方法研究

依据动力-统计相结合进行短期气候预测的基本思想,为了将统计经验运用于动力预报中,提出了基于预报因子的误差订正新方法(PREC).分析表明,该方法能够有效利用预报因子与模式预报误差之间的显著相关关系,并通过建立统计预报模型对预报误差进行估算和订正.进一步利用国家气候中心CGCM的季节回报数据,并选用表征气候系统年际变率最主要模态ENSO循环的特征量(即Nio3区海温指数)作为物理预报因子,将PREC应用于动力季节预测试验.相比于传统的系统误差订正,利用前期预报因子信息的PREC对夏季平均环流和降水量预报结果均有不同程度改善,从而为利用统计经验改进短期气候预测提供了新途径.     

因子分析在证券市场个股分析中的应用

采用因子分析法对上证180指数31只样本股进行分析，通过统计软件SPSS的计算，提取3个公共因子来反映影响个股的主要因素，并采取计算因子得分的方式给出衡量这些股票财务状况的方法．     

论因子分析中因子个数与矩阵秩的关系

因子分析模型中遗留了较多的问题,如通常我们利用公共因子的信息率的大小来确定因子的个数,这样一般是个近似解．本文试图从矩阵秩的角度来确定因子分析中因子个数,同时用实例说明了这种确定答案的计算思路．     

在校成教大学生学习心理矛盾的成因及对策

在校成教大学生学习心理矛盾是由多方面原因造成的 ,既有成教大学生青春期自身特有的生理、心理需要的原因 ,也有社会、学校、家庭方面的原因 ,涉及面广 ,问题较多 ,积弊较深 ,要提高高校成教办学的质量 ,必须综合治理。     

企业技术创新动力的形成过程

为了考察决定企业技术创新行为产生、持续、循环的各种经济、科技、社会因素以及这些因素影响、制约技术创新行为的机理,对企业技术创新动力的形成进行了分析.认为企业技术创新动力形成的内在动力在于企业通过技术创新满足社会需求的过程中可能获得的超额利润和相对竞争优势.另外下面三方面因素也起着重要作用:企业技术创新的外部影响因素,即技术发展、市场作用和政府推动;资源约束因素,即技术创新的内部环境要素、技术创新能力和外部资源的约束;竞争因素,即技术创新的竞争环境、技术创新的溢出效应和技术创新的风险性.     

出版社资源配置方案的数学模型设计

针对出版社资源优化配置问题,考虑并定义了影响图书销售利益的三种因素,根据出版社的运营模式建立了相应的二层规划模型,结合模型自身的特点,使用文献中所给的混合遗传算法求解得到一个最优的配置方案。     

R型因子分析法在健康状况评价中的应用

本文利用因子分析法,借助于DPS数据处理系统,对泰山学院893名教职工健康状况从不同的角度进行了分析,其结果对了解高校教师健康状况具有一定的参考价值.     

由晋商的衰败看山西经济的缓慢发展

一个地区乃至一个国家的经济发展既受到了文化因素的作用，同时也受到政治因素的作用。论述了晋商的衰败与文化和政治因素的关系，从文化改革和政治改革两方面提出了促进山西经济发展的措施。     

一些神经营养因子对神经干细胞的增殖和分化的影响

胚胎和成年哺乳动物脑内存在能分化为神经元和神经胶质细胞的细胞干细胞,从成年脑和胚脑分离的神经干细胞能在体外分裂并进一步分化成神经元和胶质细胞,许多生长因子,如成纤维细胞生长因子和表皮生长因子等都参与了这一分裂、分化过程。对神经干细胞的增殖及分化产生一定的影响,但在不同的情况下,它们对增殖及分化的作用不同。     

基于因子分析的企业员工工作满意度结构要素实证分析

采用因子分析法对企业员工工作满意度的结构要素进行了实证分析,分析得出7个主要的工作满意度结构要素:工作环境满意度、工作性质满意度、工作关系满意度、薪酬福利满意度、晋升满意度、培训满意度、公司经营管理满意度,并对目前员工的工作满意度水平进行了简单的描述性分析.     

冷空气与霾对动脉粥样硬化大鼠影响的实验研究

通过2015年11月29日~12月3日一次实时霾、冷空气天气过程与模拟本次冷空气(完全排除了霾的影响)天气过程及PM2.5对动脉粥样硬化大鼠影响的对比实验研究,探讨霾与冷空气共同作用对心血管疾病影响的机理。将24只雄性健康大鼠随机分为4组,每组6只,并制作成动脉粥样硬化模型大鼠,分别为霾与冷空气天气影响组(自然组)、模拟冷空气影响组(模拟组)、PM2.5影响组(PM2.5组)和对照组4组。分别采用三种形式进行影响暴露,一是根据河北省气象台制作的天气和空气质量预报,在2015年11月29日~12月3日进行霾和冷空气天气过程实时对自然组的影响暴露;二是应用TEM1880气象环境模拟箱模拟2015年11月29日~12月3日的冷空天气过程(排除了霾)对模拟组的影响暴露;三是将2015年11月27日~12月3日采集的PM2.5颗粒,制作悬浮溶液,给予PM2.5组气管滴入PM2.5悬浮溶液的影响暴露。检测各组心率、血压和肛温等生理指标,并腹腔主动脉采血和摘取心尖进行匀浆,测量各组动脉粥样硬化大鼠氧化因子(T-SOD、GSH)、炎性因子(IL-6、hs-CRP、TNF-α、s ICAM-1)、心血管危险因素(TC、TG、HDL-c、LDL-c、c Tn T、Mb)、血管收缩因子(ET-1、NE、EPI、AngⅡ)及反应血栓形成的因子(D-dimer、PAI-1)的生化指标的含量。结果表明动脉粥样硬化大鼠受霾与冷空气的共同影响,各生理、生化指标均比冷空气或PM2.5单独影响变化显著,霾与冷空气具有交互作用,冷空气加剧了霾对冠状动脉及心脏的毒性,使心血管疾病明显加重,甚至导致心肌梗死急性发作猝死,初步探索了霾与冷空气的共同作用对心血管疾病影响的机理。